[发明专利]一种用于从图像中分割出对象的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种用于从图像中分割出对象的方法及装置。

背景技术

在基于机器视觉的车辆识别系统中，当从安装在自身车辆或其它移动/固定的物体上的摄像机这样的图像拾取装置所拾取的图像中识别车辆时，首先需要从该拾取的图像中分割出包含车辆的区域(也称为ROI(感兴趣区域))，然后再根据该分割的区域来识别车辆。

由于在阳光或其它光源的照射下，对于不同形状的车辆而言，底部存在阴影是其共同特征，因此，车底阴影是基于机器视觉的车辆图像分割技术中从图像中分割出包含车辆的区域时所依据的一个主要特征。

在现有技术中，基于车底阴影从图像中分割出包含车辆的区域的方法主要有两种：一种方法是利用车底阴影的灰度比路面暗的特点，计算当前路面的灰度平均值，并以这个平均值作为基准值，将图像中所有灰度值低于这个基准值的区域提取作为车底阴影区域，然后基于该车底阴影区域来分割出包含车辆的区域；另一种方法是利用车底阴影区域始终比其周围区域更暗的特点，将图像中局部更暗的区域提取作为车底阴影区域，然后基于该车底阴影区域来分割出包含车辆的区域，这种方法在特开2003-76987的日本专利文献和2006年3月17日提交的申请号为200610009379.8、发明名称为“车辆图像分割方法和装置”的中国专利申请中有详细描述。

由于车底阴影在车辆图像分割技术中的重要作用，所以车底阴影对从图像中能否分割出包含车辆的区域具有较大影响。然而，在一些情况下，由于受光照角度的影响，车底阴影是不完整的，导致基于该车底阴影从图像中分割的区域仅包括部分车辆特征，如图1-4所示；而在另外一些情况下，由于受光照角度和车辆间相互位置的影响，车底阴影是由两个车辆的车底阴影连接在一起构成的，所以导致基于该车底阴影从图像中分割的区域包括了两个车辆的特征，如图5-6所示。

对于分割的仅包括部分车辆特征的区域，由于其包含的车辆特征不够充足，所以识别系统基于该区域可能不能正确识别出其中所包含的车辆；而对于分割的包括了两个车辆特征的区域，识别系统基于该区域可能会漏识别其中一个车辆或将两个车辆误识别成为一个车辆，这也会导致不能正确识别出该区域中所包含的车辆。

上述问题不但在基于机器视觉的车辆识别系统中存在，在基于机器视觉的对诸如行人这样的对象的识别系统中也存在。

发明内容

考虑到上述问题，本发明的目的在于提供一种用于从图像中分割对象的方法及装置。利用该方法及装置，能够从图像中分割出包含完整对象的区域，从而系统能够正确识别出该分割的区域中所包含的车辆。

为了实现本发明的目的，按照本发明的一种用于从图像中分割出对象的方法，包括步骤：

(A)预先设定一个用于所述对象的参考宽度；

(B)从所述图像中提取所述对象的底部阴影，并基于所述提取的底部阴影确定所述图像中包含所述对象的候选区域；

(C)获得所述参考宽度在所述图像中的所述对象的底部阴影位置处的成像宽度；以及

(D)根据所述参考宽度的成像宽度来调整所述确定的候选区域以使得所述调整后的候选区域包含基本上完整的所述对象，并且从所述图像中分割出所述调整后的候选区域作为包含所述对象的区域。

为了实现本发明的目的，按照本发明的一种用于从图像中分割出对象的装置，包括：

设置单元，用于预先设定一个用于所述对象的参考宽度；

提取和确定单元，用于从所述图像中提取所述对象的底部阴影，并基于所述提取的底部阴影确定所述图像中包含所述对象的候选区域；

获得单元，用于获得所述参考宽度在所述图像中的所述对象的底部阴影位置处的成像宽度；以及

调整和分割单元，用于根据所述参考宽度的成像宽度来调整所述确定的候选区域以使得所述调整后的候选区域包含基本上完整的所述对象，并从所述图像中分割出所述调整后的候选区域作为包含所述对象的区域。

附图说明

图1-4示出了车底阴影不完整的例子；

图5-6示出了车底阴影由两个车辆阴影连接在一起构成的例子；

图7示出了本发明一个实施例的用于从图像中分割出对象的方法的流程图；

图8A和8B示出了利用小孔透视成像原理计算最大车宽的成像宽度的示意图；

图9和10示出了基于本发明的方法分割出包括车辆的区域的示意图；

图11示出了基于本发明的方法分割出两个包括车辆的区域的示意图；

图12示出了本发明的用于从图像中分割出对象的装置。