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第
22
卷第
2
期
2012
年
6
月
洛阳理工学院学报(自然科学版}
Journal
of
Luoyaog Jostitute of Science and Tecboology(Natural Science Editioo)
基于多颜色空间信息融合的视频车辆检测方法
段晓明邵鸿翔
2
郭超
1
(洛阳理工学院
1.
电气工程与自动化系;
2.
工程训练中心,河南洛阳
471023)
VoJ.22
No.2
Juo.
2012
摘
要
z
利用图像颜色空间各分量的相对独立性和互补性,通过理论分析和实验,提出了有选择地将
RGB
、
YC
bC
r
和
HSI3
个颜色空间
9
个分量的检测结果进行融合的方法,提高了车辆视频检测的准确性.该法在
S
和
1
分量较
大时依据
H
分量的佳选择不同
3
个分量的检测结果进行有差别融合,而
S
和
1
分量较小时再选择另外
3
个分量的检测结
果融合.实验证明,同只利用亮皮分量的检测结果相比,检测到的车辆更加充实,空洞大幅度泯少,很大程度提
高了依赖于该结果的交通信息数据的精确性.
关键词
g
多颜色空间;信息融合;车辆检测
DOI:I0.3969/j.issn.1674-5043.2012.02.015
中图分类号:
TP391
文献标志码
:A
文章编号
1674-5043(2012
)0
2-
佣
69
-0
5
视频检测方法在多种车辆检测方法中优势明显。目前车辆的视频检测方法主要有光流法、帧差法和
背景差分法等。但光流法的算法过于复杂,不利于构建实时性很强的监控系统。而帧差法不能提取完整
的车辆。相比而言,背景差分的方法检测车辆算法相对简洁,提取的车辆完整,并且符合实时性的要求
且容易利用硬件实现算法的应用。
传统的背景差分方法主要是利用图像的亮度信息进行差分运算。如文献
[1
]使用的图像差分阔值判定
法:文献
[2]
采用的利用像素点的灰度值大小和时间差分值的统计建模方法。但这些方法都只是考虑到了
图像亮度空间的信息,却将图像丰富的颜色信息忽略。因此,该类方法对外界环境的变化,如光照等特
别敏感,从而造成检测结果的精确性降低。
图像信息融合
(3)
是多传感器信息融合的一个重要分支,是指对来自多个传感器的数据进行多级别、多
方面、多层次的处理和综合,从而获得更可靠、更丰富、更精确、更有意义的信息。图像融合包括两种
方式:同源传感器不同观测时间或不同观测角度获取的图像融合,不同传感器相同观测条件下获得的图
像融合。多颜色空间信息融合就是通过多颜色空间的各个分量进行差分,将差分结果做信息融合。如
YCbCr
空间的
Y
、
Cb
,
Cr
分量
HSI
空间的
H
、
S
、
1
分量等,最后将各个空间的差分结果进行融合,从而
得到最终结果。
1
单份量背景差分算法
1.1
图像预处理
初次获得的数字视频图像,会有大量的噪声存在。通过分析发现,此时的噪声主要是椒盐噪声。对
于椒盐噪声的处理,最好的方式是利用中值滤波来实现。它通过选取一个移动的窗口模板,该模板内部
含有奇数个像素,然后对应模板中心像素的灰度值用模板内各个像素灰度的中间值来代替.兼顾对噪声
的滤波效果和减少有效信号的损失,滤波模板选择
3X3
的模板。
1.2
背景帧的获取
通过比较多种背景帧的获取方法闷,这里采用均值法来获取初始背景帧。具体方法为取一段序列图
像对应像素点的平均值来代表背景图像,用公式表示为
z
收稿日期:
2012
-0
3-05
作者简介
z
段晓明
(198
的,男,河南洛阳人,硕士,助教,主妥从事嵌入式系统和图像处理方面的研究.