[发明专利]一种图像中对车辆进行定位与区域分割的方法

权利要求书

1.一种图像中对车辆进行定位与区域分割的方法，其特征在于，包括：

A、从采集设备获取原始图像；

B、采用Harris角点和水平边缘直线段对所述原始图像内的车辆图像区域进行定位，从而得到定位后的车辆图像；

C、对定位后的车辆图像进行彩色显著区提取、显著平滑区提取以及水平边缘稀疏区与密集区提取；

D、根据提取的结果和先验知识对车辆的典型区域进行定位，从而分割出发动机机罩区域、车脸区域以及车窗区域。

2.根据权利要求1所述的一种图像中对车辆进行定位与区域分割的方法，其特征在于，所述步骤B，其包括：

B1、对所述原始图像进行灰度化处理，从而得到灰度图像；

B2、对所述灰度图像进行Harris角点提取与稀疏点去除处理；

B3、采用网格法和局部极值搜索算法对车辆图像区域进行粗略定位，从而从稀疏点去除处理后的图像中提取出车辆图像候选区；

B4、采用矩阵卷积法提取出车辆图像候选区内符合阈值条件的水平边缘直线段；

B5、结合提取出的水平边缘直线段和车辆图像候选区对车辆图像区域进行精确定位，从而得到定位后的车辆图像。

3.根据权利要求2所述的一种图像中对车辆进行定位与区域分割的方法，其特征在于，所述步骤B4，其包括：

B41、采用Sobel算子提取车辆图像候选区水平方向的边缘，从而得到车辆图像候选区水平边缘的灰度图，所述Sobel算子的卷积矩阵m的表达式如下：

B42、采用局部阈值法对得到的灰度图进行二值化处理，从而得到车辆图像候选区的水平边缘二值图；

B43、去除所述水平边缘二值图中图像行线段长度小于预设线段长度阈值的边缘点，从而提取出车辆图像候选区内符合阈值条件的水平边缘直线段。

4.根据权利要求2所述的一种图像中对车辆进行定位与区域分割的方法，其特征在于，所述步骤B5，其包括：

B51、对提取出的水平边缘直线段进行去噪处理，从而得到水平边缘直线段的中心坐标；

B52、根据所述水平边缘直线段的中心坐标计算车辆的对称轴；

B53、根据车辆的对称轴和车辆图像候选区定位出车辆图像区域。

5.根据权利要求4所述的一种图像中对车辆进行定位与区域分割的方法，其特征在于，所述步骤B51，其具体为：

对提取出的水平边缘直线段进行判断，判断所述水平边缘直线段中心点的纵坐标是否满足预设的条件，若满足，则保留该水平边缘直线段并获取该水平边缘直线段的中心坐标；反之，则去除该水平边缘直线段，所述预设的条件如下：

，

上式中，y_i为水平边缘直线段i中心点的纵坐标，i=1,2,3，…，n，mean函数为取平均值函数，variance函数为求方差函数。

6.根据权利要求1所述的一种图像中对车辆进行定位与区域分割的方法，其特征在于，所述步骤C中对定位后的车辆图像进行彩色显著区提取这一步骤，其包括：

C11、计算出定位后的车辆图像灰度化后像素点的像素值，所述灰度化后像素点的像素值的计算公式如下：

，

上式中，（x，y）为像素点，I（x，y）为灰度化后像素点（x，y）的像素值，r（x，y）、g（x，y）和b（x，y）分别为I（x，y）的红、绿和蓝分量；

C12、根据计算出的像素点像素值对定位后的车辆图像的彩色显著值进行计算，所述彩色显著值的计算公式如下：

，

上式中，S_c（x，y）为像素点（x，y）的彩色显著值，C_i（x，y）为像素点（x，y）在彩色空间一个通道的像素值，I（x，y）为步骤C11计算出的像素值；

C13、根据计算出的灰度化后像素点像素值和彩色显著值提取出定位后的车辆图像的彩色显著区。