基于視頻的實(shí)時(shí)交通流檢測(cè)系統(tǒng)研究（可編輯）

1、基于視頻的實(shí)時(shí)交通流檢測(cè)系統(tǒng)研究 武漢理工大學(xué) 碩士學(xué)位論文 基于視頻的實(shí)時(shí)交通流檢測(cè)系統(tǒng)的研究 姓名：胡佩雯 申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士 專業(yè)：檢測(cè)技術(shù)與自動(dòng)化裝置 指導(dǎo)教師：徐華中 20080401 武漢理：r人學(xué)碩十學(xué)位論文 摘 要 近年來(lái)，由于城市交通擁塞現(xiàn)象及交通事故的日趨嚴(yán)重，智能交通系統(tǒng)的 開(kāi)發(fā)近年來(lái)引起了廣泛的關(guān)注。論文所研究的視頻交通信息檢測(cè)技術(shù)在its中 占有很重要的地位，該技術(shù)通過(guò)對(duì)交通圖像的智能化分析和處理，檢測(cè)到所需 的多種交通流參數(shù)，這些參數(shù)對(duì)于交通的智能化管理非常有意義。 本論文介紹了一種基于視頻和數(shù)字圖像處理技術(shù)的實(shí)時(shí)交通流檢測(cè)系統(tǒng)。論 文首先介紹了視頻交通流檢測(cè)系統(tǒng)的

2、研究背景，以及國(guó)內(nèi)國(guó)外的研究、應(yīng)用現(xiàn) 狀，給出了這項(xiàng)研究的重要意義和前景。然后對(duì)圖像濾波除噪、增強(qiáng)等圖像預(yù) 處理過(guò)程中遇到的問(wèn)題進(jìn)行了分析比較，確定了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和研究中所要采用的 基本算法。對(duì)預(yù)處理后的圖像，采用基于背景圖像差分檢測(cè)方法進(jìn)行車輛運(yùn)動(dòng) 的實(shí)時(shí)檢測(cè)，通過(guò)對(duì)檢測(cè)到的物體進(jìn)行分割，提取出運(yùn)動(dòng)物體的邊緣信息。然 后采用能夠直接檢測(cè)直線端點(diǎn)的hough變換，提取出具有車輛垂直邊緣特征的 直線段，該方法較好的解決了傳統(tǒng)hough變換在線提取過(guò)程中多線寬、缺少端 點(diǎn)信息等缺點(diǎn)。根據(jù)位置特征，從hough變換提取的前三條峰值直線段中，剔 除非車輛邊緣的那條直線，而得到兩條車輛的真實(shí)邊緣。最后根據(jù)兩

3、側(cè)邊緣完 成車輛的上部邊緣最終定位、識(shí)別。結(jié)合運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的靜態(tài)特征，從形狀信息體 態(tài)比 寬高比 上對(duì)行人、自行車、摩托車和汽車進(jìn)行分類判別，然后將汽車 之外的運(yùn)動(dòng)物體濾除。 文中介紹了tms320dm642可編程數(shù)字媒體處理器的板上主要組成結(jié)構(gòu)和 系統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境ccs codecomposerstudio 。最后介紹了視頻交通流檢測(cè) 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想，利用虛擬檢測(cè)線算法實(shí)現(xiàn)了車輛判別、車流量檢測(cè)和車速檢 測(cè)等重要信息。論文不僅講述了視頻交通流參數(shù)的檢測(cè)原理，而且還給出了各 個(gè)算法的程序流程。為了提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，論文對(duì)系統(tǒng)優(yōu)化的一些措施進(jìn)行 了介紹。 本文的最后對(duì)自己所做的工作進(jìn)行了總結(jié)，并指

4、出了存在的問(wèn)題和下一步 繼續(xù)研究的思路。 關(guān)鍵詞：交通流，圖像處理，差分檢測(cè)，hough變換 武漢理jr大學(xué)碩士學(xué)位論文 abstract has received these much yearsintelligenttransportationsystemrecently attentionduetotheincreaseoftraffic andtheseriousnessofaccidentsthe iams informationdiscussedin an ofvideotraffic detection this technology paperplays inthe traff

5、ic and itcanobtain importantpart n1sthroughimageanalysisprocessing ate trafficflow muchusefultrafficinformationthatis many parameters，they keypart oftheautomatizationtraffic management a thisthesis real-timetrafficflow basedonthevideo presents detectingsystem and first the information digitalimagepr

6、ocessingtechniqueitprovidesbackground ofthevideodetectionoftrafficflow well asthecurrentresearchand systemas ofthis inour and the applicationtechnologycountryabroad，showingsignificance andthe ofthis and the that prospect systemthen，itcomparesanalyzesproblems existin as andnoise imageprocessing，suchi

7、magefiltering it thebasicmethod thenestablishes ofcalculationthatwillbe inthe adopteddesign andresearchofthe on differential systemafterpreprocessingbaseddigitalimage a realtimemethodofvehicle detectingtechnology,wepresent detectionbydividing thedetected the informationofthe object，extractingedge mo

8、vingobiectthispaper usesanewdetectionmethodtoextractlineswhichhaveverticalfeaturesit edge solvesthe ofthetraditionaltransfonnsuchasmulti1inewidth disadvantages hough and oftheinformationofthelinedotbasedonlocationfeaturesof lacking preceding vehiclesin linewhichisnotthe of canbe fromthe vehicleremov

9、ed images，the edge threelinesextracted transformthenthevehiclesreal callbe byhough edges the two can determined vehicles be by remaininglinesfinally,thetopedges andlocatedonbaseofvertical thestaticfeatureof recognized linesconsidering cansortanddifferentiatefrom and movingobject，we motorcar informat

10、ionsuchas byfigure postureratio widthheightratio ，then the themotorcar filteringmovingobjectexcept this introducesthemain ontheboardofthe paper composingconfiguration media dm642andthesoft environment programmabledigital processor development the ofvideodetectionof ccs codecomposerstudio finally,itp

11、resentsdesign trafficflow thevehicledetection isdiscussedindetail systemthen algorithm vehiclescanbedetectedwiththevirtual themethodofvirtualline linethrough detectiontrafficinformationcanbeachievedthe informationconsistof many vehicle numberdetectionand detectionandthen discrimination，vehicle veloc

12、ity the flowisdescribedinorderto realtime ofthe algorithm improving performance introducesomemethodsabout thesis systemthe systemoptimization atlastthethesis a of workand outsome givessummarymy points problems andideasforfurtherresearch words：traffic key flow,imageprocessing，differentialdetecting，ho

13、ugh transform ii 獨(dú)創(chuàng)性聲明 本人聲明，所呈交的論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研 究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其 他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果，也不包含為獲得武漢理工大學(xué)或其它教育 機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何 貢獻(xiàn)均已在論文中明確的說(shuō)明并表示了謝意。 研究生簽名： 關(guān)于論文使用授權(quán)的說(shuō)明 本人完全了解武漢理工大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：學(xué)校有權(quán) 保留送交論文的復(fù)印件，允許論文被查閱和借閱；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜?jī)?nèi) 容，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。 保密的論文

14、在解密后遵守此規(guī)定 研究生簽名： 導(dǎo)師簽名： 武漢理工大學(xué)碩士學(xué)位論文 第1章緒論 11課題的研究背景 我國(guó)的“十一五綜合交通體系發(fā)展規(guī)劃中指出：我國(guó)交通運(yùn)輸發(fā)展的長(zhǎng) 期戰(zhàn)略目標(biāo)是“以市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)為導(dǎo)向，以可持續(xù)發(fā)展為前提，建立客運(yùn)快速化和 貨運(yùn)物流化的智能型綜合交通運(yùn)輸體系”。 近年來(lái)，隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，人民生活水平不斷提高，道路交 通需求也日益增長(zhǎng)。盡管我國(guó)道路基礎(chǔ)交通設(shè)施建設(shè)的步伐不斷加大，城市間 和城市內(nèi)部的道路網(wǎng)路已經(jīng)初具規(guī)模，但是由于車輛和人們出行的增長(zhǎng)，導(dǎo)致 整個(gè)道路網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的交通流量也隨之迅猛增長(zhǎng)，交通需求與交通供給之間的矛盾 依然十分突出。在道路的交叉路口處經(jīng)常塞車，給人

15、們的生活帶來(lái)了不便。為 了解決這一系列的問(wèn)題，除了加大交通基礎(chǔ)設(shè)施的投入外，更重要的是要充分 合理科學(xué)地使用現(xiàn)有的道路交通設(shè)施，提高道路使用效率，發(fā)揮它們最大的作 用，要達(dá)到這個(gè)目的，采用its是根本的措施之一。 111智能交通系統(tǒng)its簡(jiǎn)介 智能交通系統(tǒng)即its intelligenttransportationsystems ，是指將先進(jìn)的信息 技術(shù)、數(shù)據(jù)通信傳輸技術(shù)、電子控制技術(shù)、計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等應(yīng)用于交通運(yùn)輸， 實(shí)現(xiàn)各種運(yùn)輸方式的現(xiàn)代化。its主要由下七個(gè)大的子系統(tǒng)組成：先進(jìn)的交通管 理系統(tǒng)atms、先進(jìn)的駕駛員信息系統(tǒng)adis、先進(jìn)的車輛控制系統(tǒng)avcs、商 用車輛調(diào)度系統(tǒng)cvom、

16、先進(jìn)的公共交通系統(tǒng)apts、先進(jìn)的鄉(xiāng)村交通系統(tǒng) arts、自動(dòng)高速公路系統(tǒng)ahs等。 its利用系統(tǒng)工程的思想，綜合考慮傳統(tǒng)交通工程中的各種因素，旨在建立 一體化的、多種運(yùn)輸方式綜合的，既有對(duì)人們出行方式選擇的引導(dǎo)，也有對(duì)行 駛中的路徑誘導(dǎo)；既有對(duì)車輛的管理，也有對(duì)道路基礎(chǔ)設(shè)施的管理?？梢哉f(shuō)，its 是實(shí)現(xiàn)城市交通可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵和保證。近20年的研究表明：實(shí)行its可以 提高道路的通行能力，從而產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。可以說(shuō)，發(fā)展智 能交通系統(tǒng)是中國(guó)交通事業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。 武漢理工人學(xué)碩士學(xué)位論文 112基于視頻的交通流信息檢測(cè) 在its體系框架中，交通流信息檢測(cè)系統(tǒng)占據(jù)重要位置，大

17、到交通理論的 研究、決策的制定，小到一條交通控制措施的推出，都必須以準(zhǔn)確的交通流數(shù) 據(jù)采集和統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)，只有在掌握大量的交通數(shù)據(jù)的前提下，才有發(fā)展智能交 通系統(tǒng)的可能。因此，交通流信息檢測(cè)關(guān)系到交通事業(yè)的發(fā)展大計(jì)。 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，各種檢測(cè)技術(shù)也不斷產(chǎn)生和發(fā)展，實(shí)際用于交通監(jiān) 控中的車流運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器由很多，如感應(yīng)線圈檢測(cè)、超聲波檢測(cè)、微波檢測(cè)和視 頻檢測(cè)等i。 以上介紹的檢測(cè)方法都不能提供全面的交通信息，有些不易于安裝和維修， 有些成本較高，不適于實(shí)際應(yīng)用，只能作為交通監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的一種輔助手段使用【21。 與其他交通流檢測(cè)技術(shù)相比，視頻檢測(cè)有著自身的優(yōu)越性： 1 視頻圖像設(shè)備易于安裝和調(diào)試，對(duì)

18、路面和土木設(shè)施不會(huì)產(chǎn)生破壞。 2 可以檢測(cè)更大范圍內(nèi)的交通流信息，投資少，費(fèi)用低。 3 從視頻數(shù)字圖像中可以提取高質(zhì)量的車輛和交通場(chǎng)景的信息，完成交通 流參數(shù)檢測(cè)的功能更加豐富。 4 視頻檢測(cè)便于聯(lián)網(wǎng)工作，有利于實(shí)現(xiàn)道路交通網(wǎng)絡(luò)化管理。 5 具有離線處理的能力，可以記錄和保存信息，比如交通量調(diào)查等。 6 由于攝像機(jī)可重新校準(zhǔn)，檢測(cè)區(qū)域也可以重新設(shè)置，所以，在環(huán)境發(fā)生 變化，或系統(tǒng)移動(dòng)到別處使用時(shí)，只需簡(jiǎn)單設(shè)置，系統(tǒng)即可投入正常運(yùn)行。 當(dāng)然，視頻檢測(cè)方式也有其自身的缺陷，主要包括：惡劣的環(huán)境條件下造 成輸入的圖像降質(zhì)，受外界光線變化影響較大，難以解決遮擋問(wèn)題等。這些可 能造成檢測(cè)時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤或識(shí)別

19、的誤差。另外還有在圖像處理算法上的缺陷所帶 來(lái)檢測(cè)結(jié)果的偏離，比如遮擋和陰影都有可能會(huì)給算法帶來(lái)干擾。這些存在的 不足也正揭示了其今后研究的發(fā)展方向，加快圖像處理專用硬件的研制，研究 適應(yīng)性更強(qiáng)的魯棒算法，建立更為復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，提高準(zhǔn)確性都是該技術(shù)今 后研究的方向。 綜上所述，視頻檢測(cè)技術(shù)可以被靈活地運(yùn)用在不同的領(lǐng)域13j141，從復(fù)雜的交 通流量分析到交通管理和規(guī)劃，都是十分有效的。通過(guò)對(duì)攝像機(jī)拍攝到的圖像 信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)的處理，可以得到許多有用的交通信息，如交通流量，車輛的速 度，車道占有率，排隊(duì)情況、交通事件和擁擠程度信息等。目前，國(guó)家its中 心己將交通視頻檢測(cè)技術(shù)作為重點(diǎn)研究方向。視

20、頻檢測(cè)技術(shù)將在its中發(fā)揮越 2 武漢理工大學(xué)碩士學(xué)位論文 來(lái)越重要的作用，占據(jù)著十分顯著的位置【51。 12國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 121國(guó)外研究現(xiàn)狀 國(guó)外的視頻檢測(cè)技術(shù)研究開(kāi)始的較早，經(jīng)過(guò)十幾年的發(fā)展，技術(shù)上已經(jīng)相當(dāng) 成熟，視頻檢測(cè)與線圈檢測(cè)技術(shù)相比具有的優(yōu)越性和高性價(jià)比己得到業(yè)內(nèi)人士 的公認(rèn)，代表了未來(lái)車輛檢測(cè)領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用方向。雖然世界上己經(jīng)和正在 研發(fā)視頻檢測(cè)技術(shù)的廠家不少，但真正擁有成熟技術(shù)并在實(shí)際使用中得到廣泛 檢驗(yàn)的產(chǎn)品卻極少，其中有代表性的首推美國(guó)iss公司的autoscope系統(tǒng)【61。 美國(guó)iss公司是全世界第一個(gè)生產(chǎn)視頻檢測(cè)器的廠家，對(duì)autoscope視 頻車輛檢測(cè)技術(shù)的研

21、究始于八十年代初期，在開(kāi)發(fā)的過(guò)程中iss公司與美國(guó)明尼 蘇達(dá)大學(xué)交通運(yùn)輸系、美國(guó)聯(lián)邦公路署以及美國(guó)政府和各地的交通管理部門建 立了密切的合作關(guān)系，共同對(duì)交通管理中面臨的許多重要課題進(jìn)行了合作研究。 第一代原型機(jī)誕生于1987年，其后于1989年正式推出了用于外場(chǎng)車輛檢測(cè)的 autoscope 2003，產(chǎn)品的各項(xiàng)性能趨于成熟，實(shí)現(xiàn)了全天候檢測(cè)。美國(guó)佐治亞、密歇根等 州開(kāi)始廣泛采用這一產(chǎn)品，以后又在原有的基礎(chǔ)上不斷擴(kuò)大使用規(guī)模。1995年， 隨著微軟windows 95的問(wèn)世，iss公司又推出了其軟件基于新一代windows 2004。 95nt操作系統(tǒng)的autoscope autoscope可

22、以裝在室外交通機(jī)柜里，接收多路由路邊攝像機(jī)傳來(lái)的視頻 信號(hào)。用戶根據(jù)顯示的路面交通狀況圖像。利用鼠標(biāo)在屏幕上繪制虛擬“車輛 檢測(cè)器”。系統(tǒng)一旦完成檢測(cè)器的設(shè)置，每當(dāng)車輛通過(guò)任何一個(gè)虛擬檢測(cè)器時(shí)， 就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)檢測(cè)信號(hào)，autoscope處理器分析輸入的視頻圖像，產(chǎn)生所需 的交通數(shù)據(jù)，例如：流量、速度、占有率、車頭距離、車輛排隊(duì)長(zhǎng)度以及車輛 分類等。autoscope系統(tǒng)雖然在可靠性和穩(wěn)定性方面得到了多年的實(shí)踐驗(yàn)證， 但該系統(tǒng)的不足之處也很明顯，主要在于：操作復(fù)雜，對(duì)于使用者，在沒(méi)有指 導(dǎo)的情況下，難以正確使用且價(jià)格昂貴。 另外peek公司的videotrack900和videotrack 90

23、5視頻交通流檢測(cè)產(chǎn)品 也代表了目前視頻交通流檢測(cè)的最高水平。 3 武漢理工人學(xué)碩士學(xué)位論文 122國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 國(guó)內(nèi)對(duì)于視頻交通檢測(cè)的研究起步較晚，但是發(fā)展迅速。所熟知的有已在 許多大j中、小型城市得到實(shí)際應(yīng)用的視頻電子警察系統(tǒng)：它采用攝像頭作為 圖像拍攝主體，運(yùn)用了電磁感應(yīng)、圖像處理以及數(shù)字通信等高科技技術(shù)手段， 實(shí)現(xiàn)了道路交通無(wú)人職守情況下對(duì)駕駛員違章行為 包括闖紅燈、單行路逆行、 超速等1的自動(dòng)判斷和圖像記錄，并通過(guò)圖像遠(yuǎn)程傳輸及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，執(zhí)法部門 可以根據(jù)記錄的圖像所提供的闖紅燈車輛的外形、牌照號(hào)碼，對(duì)違章司機(jī)進(jìn)行 追究和處罰17j。 近年來(lái)國(guó)內(nèi)許多科研機(jī)構(gòu)都推出了自己的產(chǎn)品，清華紫

24、光與清華大學(xué)合作 開(kāi)發(fā)的新一代視頻交通流量檢測(cè)系統(tǒng)vs3001，該系統(tǒng)利用攝像機(jī)對(duì)交通流進(jìn)行 攝像，利用計(jì)算機(jī)圖像處理與模式識(shí)別技術(shù)對(duì)連續(xù)的交通流圖像進(jìn)行處理，從 而獲取道路交通流量信息【引。上海高德威智能交通系統(tǒng)有限公司在多年視頻檢測(cè) 技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上推出的新型視頻檢測(cè)產(chǎn)品gdw-vd2002型視頻 檢測(cè)器。它采用了先進(jìn)的模式識(shí)別、圖像處理等先進(jìn)技術(shù)，能夠?qū)囕v運(yùn)行過(guò) 程動(dòng)態(tài)跟蹤，獲取全面實(shí)時(shí)的交通信息。gdw-vd2002型視頻檢測(cè)器還加強(qiáng)了 車輛跟蹤技術(shù)、硬件設(shè)計(jì)、檢測(cè)數(shù)據(jù)處理軟件等方面的功能19j。 國(guó)內(nèi)雖然有眾多的視頻檢測(cè)產(chǎn)品，它們都可以實(shí)現(xiàn)交通流信息采集的基本 功能，但是

25、由于圖像數(shù)據(jù)容量大，處理和傳輸占用大量的cpu資源，實(shí)時(shí)處理 性不強(qiáng)，另外易受氣候和光線的影響，這樣得到的交通信息誤差很大，這些系 統(tǒng)還沒(méi)有得到大范圍的應(yīng)用，其穩(wěn)定性和可靠性還有待實(shí)踐驗(yàn)證。總的來(lái)說(shuō)國(guó) 內(nèi)視頻檢測(cè)技術(shù)產(chǎn)品的質(zhì)量相比國(guó)外還有不少差距。 13本課題研究的目的、意義和主要內(nèi)容 131研究目的及意義 its將成為21世紀(jì)現(xiàn)代化地面交通運(yùn)輸體系的模式和發(fā)展方向。作為its 主要組成部分的“先進(jìn)交通管理系統(tǒng)，它能否有效運(yùn)行取決于能否獲得準(zhǔn)確、 有效和實(shí)時(shí)的信息，以便能掌握全路網(wǎng)的交通動(dòng)態(tài)【1例。交通流信息的檢測(cè)是實(shí) 現(xiàn)its的基礎(chǔ)，無(wú)論多么先進(jìn)的交通系統(tǒng)，都必須建立在對(duì)交通信息正確檢測(cè) 的

26、基礎(chǔ)上。因此交通流信息檢測(cè)技術(shù)已成為its領(lǐng)域研究的焦點(diǎn)，它能為its 系統(tǒng)研究、開(kāi)發(fā)與實(shí)施提供技術(shù)支持。 一般城市的交通網(wǎng)絡(luò)往往有成百上千個(gè)路段和交叉口組成，大中城市交通 4 武漢理上人學(xué)碩十學(xué)位論文 網(wǎng)絡(luò)的路段和交叉口數(shù)量會(huì)更多。不論是發(fā)展中國(guó)家還是發(fā)達(dá)國(guó)家，經(jīng)濟(jì)合理 的進(jìn)行監(jiān)測(cè)設(shè)施并設(shè)計(jì)選擇優(yōu)化的檢測(cè)技術(shù)和方法，能提供準(zhǔn)確可靠的動(dòng)態(tài)交 通信息，是利用這些信息對(duì)全路網(wǎng)交通狀態(tài)進(jìn)行推算的重要理論和技術(shù)基礎(chǔ)。 目前，國(guó)內(nèi)外的視頻交通流信息采集系統(tǒng)的研究開(kāi)發(fā)工作都是以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí) 的交通流信息采集為目標(biāo)，而且國(guó)內(nèi)外的視頻交通流信息采集系統(tǒng)都是龐大復(fù) 雜的且價(jià)格昂貴，另外，由于視頻檢測(cè)技術(shù)本身發(fā)展程度

27、的局限性，如仍無(wú)法 解決夜晚低照度的正常工作問(wèn)題，因此視頻交通流信息采集系統(tǒng)目前仍然難以 作為主要交通檢測(cè)設(shè)備占據(jù)市場(chǎng)。如果應(yīng)用現(xiàn)有的視頻檢測(cè)系統(tǒng)，設(shè)備復(fù)雜、 操作復(fù)雜同時(shí)價(jià)格昂貴，使得很少有人在交通流調(diào)查中使用視頻交通流信息采 集設(shè)備。在計(jì)算機(jī)性能日益提高的今天，用軟件實(shí)現(xiàn)視頻圖像的處理算法已經(jīng) 可以滿足系統(tǒng)響應(yīng)速度的要求。 鑒于以上原因，本課題的研究目的，就是旨在探索用最小系統(tǒng)規(guī)模實(shí)現(xiàn)交 通流信息檢測(cè)的可能性，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)采用“dm642多媒體處理器十計(jì)算機(jī)+應(yīng)用 軟件的最小模式，將不需要進(jìn)行視場(chǎng)的復(fù)雜標(biāo)定，同時(shí)，數(shù)字圖像的處理用 軟件實(shí)現(xiàn)。除了能應(yīng)用于實(shí)時(shí)交通流信息檢測(cè)之外，在更多的應(yīng)用場(chǎng)

28、合，充分 發(fā)揮系統(tǒng)的簡(jiǎn)便、靈活、低廉的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，本課題的研究將為圖像處理技術(shù) 其他的應(yīng)用開(kāi)發(fā)積累經(jīng)驗(yàn)。 132文章的內(nèi)容安排 本課題以智能交通系統(tǒng) its 為背景，以視頻圖像處理技術(shù)為手段，研究和 設(shè)計(jì)了一個(gè)針對(duì)城市主要路段交叉路口的基于視頻技術(shù)的交通流信息檢測(cè)系 統(tǒng)。系統(tǒng)采用單個(gè)攝像機(jī)采集交通道路視頻信息，通過(guò)對(duì)視頻圖像信息進(jìn)行處 理與分析，檢測(cè)出道路中車輛的運(yùn)動(dòng)，并對(duì)檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行初步分類， 濾除不必要的人群、摩托車等因素的干擾，從而計(jì)算出車輛速度、交通流量， 排隊(duì)長(zhǎng)度、道路占有率等交通流信息，能夠?yàn)榻煌ü芾砜刂品桨傅闹贫ㄌ峁┫?關(guān)的信息，以提高交通管理的自動(dòng)化、現(xiàn)代化水平。 14

29、小結(jié) 本章首先簡(jiǎn)單的介紹了智能交通系統(tǒng)its和基于視頻流的交通信息檢測(cè)， 然后介紹了現(xiàn)階段本課題的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，最后引出了本課題的研究目的、 意義和主要內(nèi)容。 5 武漢理1 人學(xué)碩士學(xué)位論文 第2章視頻圖像預(yù)處理 視頻圖像的預(yù)處理是進(jìn)行運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)研究的重要基礎(chǔ)。通過(guò)圖像輸入設(shè) 備獲得的數(shù)字圖像，往往不能滿足圖像檢測(cè)和識(shí)別的需要。視頻圖像采集的過(guò) 程中，不可避免的存在一些干擾，由于干擾，所采集的圖像就會(huì)失真，對(duì)于已 失真的圖像進(jìn)行處理，顯而易見(jiàn)會(huì)得到錯(cuò)誤的結(jié)果。為了提高精度，使系統(tǒng)檢 測(cè)到的交通流信息更加準(zhǔn)確，就需要對(duì)采集到的檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的圖像進(jìn)行預(yù)處理。 文中采用的預(yù)處理的內(nèi)容主要有圖像去噪

30、和圖像增強(qiáng)。 、 21圖像去噪 在圖像采集和傳輸過(guò)程中，由于攝像設(shè)備和拍攝環(huán)境等多種因素影響，實(shí) 際采集到的圖像或多或少的帶有各種噪聲。噪聲會(huì)降低圖像質(zhì)量，使圖像模糊 或淹沒(méi)改變特征，將給后續(xù)圖像分析和識(shí)別帶來(lái)困難。因此，在圖像預(yù)處理時(shí) 需要對(duì)采集到的圖像進(jìn)行濾波除噪，以便得到良好的處理效果。 高頻分量對(duì)應(yīng)圖像中的區(qū)域邊緣等灰度值具有較大較快變化的部分，可以 通過(guò)減弱或消除圖像中的高頻分量，使圖像變的比較平滑，可以用于消除噪聲 ill】。圖像的濾波處理主要有空域法和頻域法。頻域法占用的計(jì)算機(jī)內(nèi)存和計(jì)算 時(shí)間的開(kāi)銷很大，不適于交通系統(tǒng)中車輛檢測(cè)這樣的實(shí)時(shí)系統(tǒng)，一般采用中值 濾波的方法。 211中

31、值濾波 中值濾波是一種常用的非線性圖像濾波方法，于1971年由jwjukey提出 并首先應(yīng)用于一維信號(hào)處理技術(shù)中，后來(lái)被二維圖像處理技術(shù)所采用。 中值濾波【12】的功能就是用像素點(diǎn)鄰域灰度值的中值來(lái)代替該像素點(diǎn)的灰度 值，所以它對(duì)孤立的噪聲像素的消除能力是很強(qiáng)的。由于它不是簡(jiǎn)單的取均值， 所以產(chǎn)生的模糊比較少，且中值濾波在實(shí)際計(jì)算過(guò)程中不需要圖像的統(tǒng)計(jì)特性， 也給計(jì)算帶來(lái)了方便。中值濾波的基本思想如圖21所示。 6 武漢理t人學(xué)碩士學(xué)位論文 759936 38 10 卻 19 22 6文 | | | | 38 新像素值 圖21 3x3中值濾波模板 中值濾波采用一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)點(diǎn)的滑動(dòng)窗口，用窗口

32、中各點(diǎn)灰度的中值來(lái) 代替窗el中心點(diǎn)像素的灰度值。對(duì)于一個(gè)一維序列，正，厶取窗口長(zhǎng)度為m， 朋為奇數(shù)。對(duì)此序列進(jìn)行中值濾波，就是從輸入序列中順序取出m個(gè)元素，7：州， 五j，五，五+j，五其中v一 m一1 2為窗口的中心位置，將這m個(gè)元素按元 素?cái)?shù)值大小排列，位于正中間的那個(gè)數(shù)值作為濾波輸出。用數(shù)學(xué)表達(dá)式為： 21 g。；med 五一，z，正+， fz，v。_m-1 二 式中，med 】表示取序列中值。 一維中值濾波的概念很容易推廣n-維。xes-維序列礪 進(jìn)行中值濾波時(shí)， 濾波窗口也是二維的，將窗口內(nèi)像素排序，生成單數(shù)據(jù)序列 ，二維中值濾波 結(jié)果為： 2-2 g 一med慨 對(duì)一個(gè)所用模板尺

33、寸為力n的中值濾波器，其輸出值應(yīng)大于等于模板中 nz-1 2個(gè)像素的值，又應(yīng)小于等于模板中仍2-j 2個(gè)像素的值。例如使用一個(gè)3x3 的模板，中值是第五大的那個(gè)。 212實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 系統(tǒng)以開(kāi)發(fā)工具tms320dm642對(duì)一幅具體的圖像分別采用上述方法進(jìn)行 濾波。圖22所示為湖北武漢理工一橋的視頻錄像中的一幀圖像。圖22 a 是受 到噪聲干擾行駛車輛的圖像，選用窗口大小為3x3的中值濾波法對(duì)受到干擾的 7 武漢理工大學(xué)碩士學(xué)何論文 圖像進(jìn)行處理得到的圖像如下 a 受噪聲干擾圖像 co 中值濾波 圖2-2中值濾波處理受噪聲干擾的圖像 由圖2-2可以看出中值濾波處理噪聲的效果比較好，既能去除高頻

34、噪聲，抑 制脈沖干擾，又能很好的保持車輛輪廓的清晰。因此本系統(tǒng)采用中值濾波對(duì)的 視頻圖像濾波除噪。 22圖像增強(qiáng) 對(duì)于采集到的視頻圖像，常見(jiàn)的缺陷是整幅圖像偏暗或者偏亮，這主要是由 亮度范圍不足或非線性等因素造成的對(duì)比度不足，造成視覺(jué)效果不理想。如果 設(shè)全幅圖像的灰度范圍是從o255級(jí)，若相鄰物體目標(biāo)灰度相差小于10級(jí)， 那么就會(huì)超過(guò)人眼對(duì)灰度差的感知能力，人眼就難以分辯。為此，需要增加圖 像的對(duì)比度來(lái)改善圖像的視覺(jué)效果。增強(qiáng)圖像的對(duì)比度一般是通過(guò)對(duì)圖像灰度 直方圖的變換來(lái)實(shí)現(xiàn)的。通過(guò)加大圖像灰度動(dòng)態(tài)范圍，圖像對(duì)比度得到擴(kuò)張， 細(xì)節(jié)特征更加明顯。 221直方圖 圖像直方圖是圖像處理中一種十分重

35、要的圖像分析工具，它反映了圖像灰 度分布的統(tǒng)計(jì)特征。數(shù)字圖像的直方圖是一個(gè)離散函數(shù)，它表示數(shù)字圖像中每 一灰度與其出現(xiàn)概率間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。 直方圖能夠反映數(shù)字圖像中各種灰度值分布的情況，即給出了一幅圖像所 有灰度值的整體描述，如：圖像的荻度范圍、狄度的分布、整幅圖像的平均亮 度和明暗對(duì)比度等，并可以由此得出進(jìn)一步處理的重要依據(jù)。 武漢理j1：大學(xué)碩士學(xué)位論文 222直方圖均衡化 直方圖均衡化處理的中心思想是把原始圖像的灰度直方圖從比較集中的某 個(gè)灰度區(qū)間變成在全部灰度范圍內(nèi)的均勻分布，增加了像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍， 從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果，是一種常用的灰度增強(qiáng)算法。 a s s 1，k

36、o，1，l一1 只bi 0si 2?3 刀 其中，只k 代表原始圖像中灰度&出現(xiàn)的概率。以刀。為自變量，以只k 為函數(shù)得到的曲線就是圖像的直方圖。 設(shè)，g，y 和gb，y 分別為增強(qiáng)前和增強(qiáng)后的圖像，而腳代表增強(qiáng)操作。若 eh是定義在每個(gè)g，y 上的，則eh是點(diǎn)操作。這種情況下，g ? 的值取決與 在b，y 處的廠 ? 值，而刪就是一個(gè)灰度變換。如以s和f分別代表廠 ? 和g ? 在b，y 位置處的灰度值，則此時(shí)的點(diǎn)處理增強(qiáng)可用式 24 表示： t eh s 24 這里，增強(qiáng)函數(shù)需要滿足兩個(gè)條件： sl一1范圍內(nèi)是一個(gè)單值單增函數(shù)； 1 刪 s 在0ss sl一1有o l一1。 2 對(duì)o-：s

37、 s髓g s 其中條件 1 保證原圖各灰度級(jí)在變換后仍保持從黑到白或從白到黑的排列 次序。條件 2 保證變換后灰度值動(dòng)態(tài)范圍的一致性。 累積分布函數(shù)滿足上述兩個(gè)條件并能將s的分布轉(zhuǎn)換為t的均勻分布。事實(shí) 上s的累積分布函數(shù)就是原始圖的累積直方圖，此時(shí)有 os 1，七一。工，一1 s。s 25 氣一eh s。 一p，g。 一羅生 衙 衙仃 這里，k為離散的灰度級(jí)。計(jì)算累積直方圖以后，對(duì)t。取整： t tt 26 l【一城+o5i 其中，i工i表示采用四舍五入進(jìn)行取整。需指出的是，由于數(shù)字圖像的灰度 離散化，均衡化圖像的直方圖是近似均勻分布。 223實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行直方圖均衡化后對(duì)比度明顯增強(qiáng)。圖23為實(shí)驗(yàn)結(jié)果： 9 武漢理1