基于線陣CCD像機(jī)的車輛檢測技術(shù)研究.pdf

1、現(xiàn)有的視頻檢測系統(tǒng)大多采用面陣CCD像機(jī)，然而基于面陣CCD圖像的檢測技術(shù)存在一些難以解決的問題：(1)視頻圖像中除了所關(guān)心的目標(biāo)，存在大量的背景目標(biāo)，而從復(fù)雜背景中提取出感興趣的目標(biāo)在圖像處理中是一個(gè)很棘手的問題：(2)面陣CCD圖像的幀(場)速率一般都較低，較難實(shí)現(xiàn)高的檢測精度；(3)面陣CCD圖像的數(shù)據(jù)量很大，為了保證實(shí)時(shí)性，較難采用很復(fù)雜的算法，因此其檢測性能受到限制。而基于線陣CCD像機(jī)的檢測技術(shù)具有如下優(yōu)點(diǎn)：(1)線陣圖像序

2、列構(gòu)成的圖像中僅包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，因此在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測時(shí)避免了復(fù)雜背景的干擾；(2)線陣CCD像機(jī)的空間分辨率、像素灰度級和采樣速度可以較高，可以實(shí)現(xiàn)較高的檢測精度；(3)線陣圖像數(shù)據(jù)量相對較小，便于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的圖像處理和分析算法。 本論文對基于線陣CCD成像檢測系統(tǒng)的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，具體說來，本論文所做的主要研究工作可概括如下： (1)在研究常規(guī)圖像分割算法的基礎(chǔ)上，提出了一種適用于線陣CCD圖像的目標(biāo)分割算法，該算法

3、主要是基于圖像的紋理特征。首先利用小波變換提取路面的紋理特征，以此作為二值化的依據(jù)，然后為每個(gè)邏輯車道建立若干計(jì)數(shù)器，并根據(jù)二值化的結(jié)果進(jìn)行車輛分割?，F(xiàn)場實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該算法可有效消除車燈和陰影對車輛分割的干擾，可以實(shí)現(xiàn)對車輛的準(zhǔn)確分割。 (2)在車輛分割的基礎(chǔ)上，提出了標(biāo)識車輛目標(biāo)的投影算法，該算法利用已經(jīng)建立的若干計(jì)數(shù)器確定目標(biāo)的上下邊界及左右邊界，該算法可以準(zhǔn)確地對目標(biāo)車輛進(jìn)行標(biāo)識。 (3)用SQL Server開