基于圖像處理的夜間行人檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)行人檢測(cè)是城市交通環(huán)境下的智能車安全行駛輔助導(dǎo)航技術(shù)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)推動(dòng)智能車輛技術(shù)的發(fā)展與保障城市道路交通安全具有重要作用。而由于夜間路面光線的原因，大部分的交通事故都發(fā)生在晚上。針對(duì)夜間行人檢測(cè)受光照影響大，誤識(shí)別多等問(wèn)題，并考慮到性價(jià)比問(wèn)題，提出了采用普通攝像頭的夜間行人檢測(cè)方法。
　　 圖像預(yù)處理部分包括圖像去噪和圖像分割。圖像去噪根據(jù)自適應(yīng)小波收縮和各向異性擴(kuò)散去噪這兩種方法各自的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)一種混合去噪算法提高

2、了信噪比，縮短圖像去噪時(shí)間。圖像分割采用基于雙樹(shù)復(fù)小波變換的二維Otsu直線閾值型分割算法，利用雙樹(shù)復(fù)小波變換將二維直方圖區(qū)域變換到小波域來(lái)搜索閾值，大大降低了運(yùn)算復(fù)雜度，縮減了尋找閾值的時(shí)間。
　　 檢測(cè)部分采用基于梯度直方圖特征的Gentle AdaBoost算法訓(xùn)練出來(lái)的多層分類器檢測(cè)夜間行人。梯度直方圖特征既可以描述人體的輪廓特征，同時(shí)對(duì)光照又不敏感，很適合用來(lái)描述夜間行人特征。而利用分類器輸出為實(shí)數(shù)值的Gentle A