[发明专利]一种多方向车辆的车窗定位方法

摘要

本发明涉及数字图像处理技术领域，具体是一种可以解决多方向车辆车窗的精准定位的多方向车辆的车窗定位方法。该方法首先在车辆图像上利用车窗窗角检测器定位车窗左下和右下两个窗角位置，进一步在窗角区域图像上，根据Hough直线检测方法进行车窗左右边界的定位，然后在确定的车窗下边界区域和上边界区域的二值化图像上，利用基于投影的方法确定车窗下上边界的定位，同时本发明提出一种Soble+OTSU二次阈值法进行图像边缘增强。本发明通过采用上述技术，实现了多方向车辆车窗的精准定位，包括对车窗上下左右四条边界线的精准定位，提高了定位的效率和定位的准确率；改善了边缘较弱的深色车辆的车窗定位的准确率。

主权项

一种多方向车辆的车窗定位方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：在车辆图像I上，利用Hog+SVM左下窗角检测器和Hog+SVM右下窗角检测器找到车辆图像I上的左下窗角和右下窗角区域，分别记为D^L和D^R，同时将车辆图像I上区域D^L对应的左下窗角图像和区域D^R对应的右下窗角图像，分别记为I^L和I^R；步骤2：对窗角图像I^L和I^R分别采用窗角图像的斜边检测方法检测出窗角图像中的窗角斜边直线len^L和len^R；将窗角斜边直线len^L和len^R对应的在图像I坐标系上的直线记为W^L和W^R，图像I坐标系表示坐标原点为(0,0)，且X轴方向水平向右，Y轴方向水平向下的坐标系；步骤3：检测车窗下边界所在直线W^D，具体为：步骤3.1：根据左下窗角区域D^L和右下窗角区域D^R得到车窗下边界所在区域D^D，区域D^D的参数根据公式(1)确定；将图像I上区域D^D对应的车窗下边界区域图像记为I^D；其中，D^X.x₀,D^X.y₀,D^X.w,D^X.h分别表示区域D^X的左上顶点横坐标、左上顶点纵坐标、区域宽度、区域高度，min{}表示集合中的最小值，max{}表示集合中的最大值；步骤3.2：根据车窗左右边界线W^L和W^R得到图像I^D对应的车窗区域的Mask图像I^DM，具体的图像I^DM上任意坐标为(i,j)的像素灰度g^DM(i,j)根据公式(2)‑(4)进行计算，且图像I^DM上的白色区域表示车窗区域；其中，g^DM(i,j)表示图像I^DM上坐标为(i,j)的像素的灰度值；loc^L(i,j)表示坐标点(i,j)与直线W^L的相对位置，且loc^L(i,j)＞0表示坐标点(i,j)在直线W^L的右侧，loc^L(i,j)＜0表示坐标点(i,j)在直线W^L的左侧，loc^L(i,j)＝0表示坐标点(i,j)在直W^L上；loc^R(i,j)表示坐标点(i,j)与直线W^R的相对位置，且loc^R(i,j)＞0表示坐标点(i,j)在直线W^R的右侧，loc^R(i,j)＜0表示坐标点(i,j)在直线W^R的左侧，loc^R(i,j)＝0表示坐标点(i,j)在直线W^R上；b₁和k₁为非垂直直线W^L的截距和斜率；c₁为垂直直线W^L的横坐标值；b₂和k₂为非垂直直线W^R的截距和斜率；c₂为垂直直线W^R的横坐标值；W^L.θ表示直线W^L与水平直线构成的右上方的夹角，W^R.θ含义类似；步骤3.3：采用Sobel+Otsu二次阈值法得到图像I^D对应的边缘二值化图像，记为I^DB；步骤3.4：根据公式(6)‑(7)得到车窗下边界直线的角度θ^D；其中，θ^Car表示根据车窗左右两条边界线W^L和W^R得到的车辆的方向角度；步骤3.5：在图像I^DB上，从下往上平移斜率为k^D＝tan(θ^D)、宽度为3px的扫描线，即扫描线对应的截距依次为根据第一判定规则找到位置与车窗下边缘直线最接近的扫描线，将其记为sc^D；步骤3.6：在图像I^DB上，将步骤3.5得到的扫描线sc^D以点p^SCD为旋转中心，在[θ^D‑5°,θ^D+5°]角度范围内旋转扫描线，即扫描线对应的角度依次为θ＝θ^D‑5°,θ^D‑4°,…,θ^D+5°，根据第二判定规则找到对应角度与车窗下边缘直线角度最接近的扫描线，将该扫描线记为sc^D2；其中，点p^SCD为扫描线sc^D的中点，且扫描线的中点为扫描线与车窗左右两条边线的两个交点的连线中点；步骤3.7：则车窗下边界直线为扫描线sc^D2所在直线，将其对应的图像I坐标系上的直线记为W^D；步骤4：检测车窗上边界所在直线W^U，具体为：步骤4.1：根据公式(19)确定车窗上边界所在区域D^U；将图像I上区域D^U对应的车窗上边界区域图像记为I^U；其中，p^SCD为步骤3.5得到图像I^DB上的扫描线sc^D的中点，p^SCD.y表示点p^SCD的在图像I^DB上的纵坐标，p^SCD.y+D^U.y₀表示图像I上点p^SCD对应点的纵坐标；p₁为直线与直线W^L的交点；p₂为直线与直线W^R的交点；p₃为直线与直线W^L的交点；p₄为直线与直线W^R的交点；lengthD为直线W^D与直线W^L交点和直线W^D和直线W^R交点之间的线段长度；步骤4.2：根据车窗左右边界线W^L和W^R得到图像I^U对应的车窗区域的Mask图像I^UM，具体的图像I^UM上任意坐标为(i,j)的像素灰度g^UM(i,j)根据公式(20)进行计算，且图像I^UM上的白色区域表示车窗区域；其中，loc^L(i,j)根据公式(3)进行计算，loc^R(i,j)根据公式(4)进行计算；步骤4.3：根据Sobel+Otsu二次阈值法，得到图像I^U

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