視覺導(dǎo)航智能車輛的目標(biāo)識別精確性與實時性

視覺導(dǎo)航智能車輛的目標(biāo)識別精確性與實時性研究1）概述2）視覺路徑導(dǎo)航原理3）識別精確性研究（提高精確性的意義和方法：濾波、自適應(yīng)閾值等）4)實時性研究（軟硬件方面；軟件方面：優(yōu)化算法、其他處理方法（減小圖像處理區(qū)域等））5）總結(jié)1.概述智能車輛技術(shù)智能車輛（IntelligentVehicle）又稱輪式移動機器人，是一個集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、自動駕駛等多種功能于一體的綜合系統(tǒng)。它致力于提高汽車的安全性、舒適性和提供優(yōu)良的人車交互界面，是目前各國重點發(fā)展的智能交通系統(tǒng)一個重要組成部分，也是世界車輛工程領(lǐng)域研究的熱點和汽車工業(yè)增長的新動力。智能車輛概述智能車輛的研究意義隨著經(jīng)濟和社會的迅速發(fā)展，交通基礎(chǔ)設(shè)施的瓶頸制約作用越來越明顯。這種制約不僅體現(xiàn)在交通堵塞問題日益突出上，同時還體現(xiàn)在由于交通不暢而造成的環(huán)境污染問題及相對落后的道路和先進的車輛對人們的生命、財產(chǎn)所形成的安全隱患。正因為如此，智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransportationSystems,ITS)日益受到歐洲、日本、美國等發(fā)達(dá)國家的重視并成為研究熱點。他們相繼啟動了各種以智能交通系統(tǒng)為目標(biāo)的研究與開發(fā)項目。如歐洲的PROMETHEUS和DRIVE項目，日本的VICS和ARTS項目，美國的IVHS項目等。各國家各地區(qū)研究的項目內(nèi)容，對智能交通系統(tǒng)的定義不盡相同，各項目的重點也有所不同，但目標(biāo)都是綜合利用新的信息技術(shù)、計算機技術(shù)、自動化技術(shù)、管理技術(shù)等，來提高道路和車輛的利用效率，提高安全性，減少污染及阻塞的發(fā)生。ITS一般由兩部分組成，即智能道路及交通控制系統(tǒng)和智能車輛系統(tǒng)IVS(IntelligentVehicleSystem)。目前智能道路系統(tǒng)的構(gòu)筑還處于起步階段，相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)周期長且投資大，所以發(fā)展智能車輛及車輛自主行駛系統(tǒng)，通過提高車輛自身智能的方案是目前實現(xiàn)安全、高效的自主行駛的最佳選擇，同時它還可為開發(fā)將來在完備的自動高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中運行的智能車輛奠定基礎(chǔ)。智能車輛作為智能車輛系統(tǒng)的基本組成單元，可以集成如視覺技術(shù)、觸覺技術(shù)、自主控制和決策技術(shù)、多智能體技術(shù)、智能控制技術(shù)、多傳感器集成和融合技術(shù)等許多最新的智能技術(shù)，從而能夠完成很多高智能工作。我國也已經(jīng)把智能車輛列入國家高新技術(shù)計劃，足以證明政府有關(guān)部門對發(fā)展智能車輛的高度重視。智能車輛的應(yīng)用范圍由于智能車輛具有環(huán)境感知、規(guī)劃決策、自動駕駛等功能，目前已經(jīng)在以下場合得到了廣泛應(yīng)用。1．智能交通系統(tǒng)零為解決交通退問題，各發(fā)躲達(dá)國家在I繼TS的研究真上均投入了仿大量的人力孔、物力。自肺然而然，智缸能車輛就成汁為ITS的寶一個重要的悠組成部分，石得到越來越柜多的重視。幣2沙．譽柔性制造系完統(tǒng)和柔性裝謊配系統(tǒng)耐在計算機集韻成制造系統(tǒng)奇中，智能車鴨輛用來運輸確工件，能夠討極大的提高扯生產(chǎn)效率，乎降低生產(chǎn)成屑本。潑3精．止軍事領(lǐng)域田智能車輛的杏研究也受到謠了軍方的關(guān)摔注。以智能暴車輛作為其姥它智能武器畫的安裝平臺現(xiàn)，能夠?qū)崿F(xiàn)離全天候的自魔動搜索、攻留擊動靜態(tài)目凱標(biāo)，能夠極涼大的提高在附高新技術(shù)戰(zhàn)獻爭中的攻擊理力，減少人狠員傷亡。嗎4們．斯應(yīng)用于其它兇特殊環(huán)境答智能車輛在膀有毒或放射顏性環(huán)境下運托輸，還可應(yīng)俊用于野外探桿險、消防、踐救災(zāi)等。木需轎智能車輛的隆研究狀況違1舟．爺國外研究概花況班國外對于智考能車輛技術(shù)朽的研究始于釣20世紀(jì)7范0年代末，封最初是軍方稼用做特殊用暢途的，80倉年代得到了茫更深入的研適究。進入9掛0年代后，命由于與智能擇交通系統(tǒng)的緒結(jié)合，開始茫進入深入、嫁系統(tǒng)、大規(guī)金模研究階段塔。西方各國鬼對智能車輛植技術(shù)的研究料都投入了大巴量的人力、憶物力，智能筋車輛技術(shù)也研相繼取得了慚突破性的發(fā)盟展，尤其是廟美、日、歐蒸等發(fā)達(dá)國家街已經(jīng)搶先一嫂步，在智能遮車輛安全保跡障以及安全祖輔助導(dǎo)航技槳術(shù)取得了許淡多有價值的棉研究成果，坡如自適應(yīng)巡武航控制(A店dapti父veCr連uise焦Contr紹ol,A娛CC)或智問能巡航控制典(Inte某llige甜ntCr住uise屢Contr體ol,I視CC)系統(tǒng)稅、防碰撞系遼統(tǒng)(Col敢lisio暗nAvo剛idanc害eSys窯tem,昌CAS)以單及汽車隊列溝(Plat龜oon)等籮，并產(chǎn)生了加明顯的社會耗和經(jīng)濟效益探。歌比較有代表梳性的智能車張輛有：美國木國防高級研蘋究計劃局(湊DARPA著)與陸軍合他作研制的世稻界上第一臺添地面自主車該輛（ALV謠），如圖慧5典-1所示。陵它采用高速吳計算機、三蔑維視覺、先星進的傳感器順和衛(wèi)星導(dǎo)航據(jù)等各種當(dāng)時伐最新的或正佳在開發(fā)的技辱術(shù)，利用路許標(biāo)識別技術(shù)跪?qū)Ш?，在較握平坦的越野貿(mào)環(huán)境中，以番10荒千米/小時泳的速度自主唇行駛了20譯千米。美國賓卡內(nèi)基·梅療隆大學(xué)自上速世紀(jì)80年悅代以來，先為后開發(fā)了N臂avlab乒系列地面智斬能車輛。1男992年研溫制的Nav卸labⅡ自腫主車在道路腰上以75千去米/小時的叢速度自主駕胡駛了3.2營千米。德國加自80年代恭初期開始，宴奔馳公司與偷位于慕尼黑污的聯(lián)邦國防頁大學(xué)進行合劍作，已先后味研發(fā)出Va昌MoRs和子VaMoR鉤s-P兩種甲實驗車。法熄國帕斯卡大籮學(xué)自動化與甚電子材料科過學(xué)實驗室與紛法國雪鐵龍誓汽車技術(shù)中氣心合作，研筑制了Peu制geo系統(tǒng)國。法國國防重部也開發(fā)了達(dá)DARDS折自主偵察演暖示車（如圖證5路-2所示）撒，既可自主說駕駛，也可醬遙控。日本位防衛(wèi)廳技術(shù)烈本部第四研婚究所也研制爬了一種多用墓途自主車，您如圖鉛5都-3所示。拔它可在崎嶇鄭的道路上自五主行駛，可泳用于掃雷，賤也可作偵察證車使用。幼圖5-1喇爽世界上第一許臺地面自主押車輛ALV蜜鑒家圖5企-2術(shù)肅法國DA養(yǎng)RDS自主搬偵察演示車朝有圖5-3呼薦日本多用隙途自主車跟集茅勞霞程滅圖5-4掩瑞CITAV繞T-IV自娛主車廉2微．魂國內(nèi)研究概挺況喬我國是世界似上公路交通蛇發(fā)展最快的等國家之一，米汽車保有量嚴(yán)迅速增加的擇同時，交通狀引發(fā)的各種斯問題尤其是底行駛安全問佳題也日益突諸出，交通事濱故特別是惡毯性交通事故畫呈不斷上升跪趨勢，因此價研究開發(fā)I望TS勢在必尾行，而作為償ITS的重志要組成部分冠，智能車輛晚研究亦顯得親尤為迫切。掘但由于起步患晚，以及經(jīng)矩濟條件的制橫約，我國在燭智能車輛研錫究領(lǐng)域與發(fā)權(quán)達(dá)國家有一襯定的差距，遍目前開展這趟方面研究工偏作的單位主涉要包括一些般大學(xué)和科研宜機構(gòu)，如國喂防科技大學(xué)框、清華大學(xué)淡、吉林大學(xué)爐、北京理工東大學(xué)、中科仿院沈陽自動阿化研究所等蕩。莊一汽和國防爪科技大學(xué)機截電工程與自紋動化學(xué)院共惜同研發(fā)了中亂國第一輛自玉主駕駛車輛冶，如圖太5決-4所示。灑該自主駕駛柄技術(shù)采用最植先進的計算替機視覺導(dǎo)航關(guān)方案，能實凈時處理岔道滔、斑馬線和賞虛線，對車漠體姿態(tài)變動寸和自然光照譜變化都有較鉆強的自適應(yīng)溪能力。模1993～鵲1995年劣，由南京理暮工大學(xué)、北慰京理工大學(xué)愈、浙江大學(xué)悔、國防科技達(dá)大學(xué)、清華床大學(xué)等國內(nèi)建六所大學(xué)聯(lián)敞合組成的課腸題組承擔(dān)了意“艱地面軍用智塘能機器人縣”搏的研究項目靠，移動機器怠人的代號為扣7B.8撐。7B.8遲系統(tǒng)的車句體選用國產(chǎn)助躍進客貨車慢改制，車上逗安裝有彩色濾攝像機、激袋光雷達(dá)、陀沸螺慣導(dǎo)定位項、超聲波傳史感器等。其你體系結(jié)構(gòu)以康水平式結(jié)構(gòu)昂為主，采用出傳統(tǒng)的拆“服感知－建模宣－規(guī)劃－執(zhí)筐行暗”姜算法，其直低線跟蹤速度臭達(dá)到20k使m/h，避討障速度達(dá)到毫5～10k分m/h。才清華大學(xué)計閣算機系智能概技術(shù)與系統(tǒng)威國家重點試楊驗室在國防飾科工委和國籍家863計芬劃的資助下母，從198埋8年開始研亂制THMR艇(Tsi踩nghua嚇Mobi膀leRo蝦bot)玻系列移動機肉器人系統(tǒng)。剃THMR-清III系統(tǒng)糖的車體選用啟BJ102艷2面包車，敞上面安裝有無彩色攝像機貧、磁羅盤光勵碼盤定位、包GPS、超扎聲等傳感器傾。它的體系勺結(jié)構(gòu)以垂直孔式為主，采島用多層次任“容感知－動作臨”砌行為控制、磚基于模糊控掩制的局部路牽徑規(guī)劃及導(dǎo)吐航控制。T據(jù)HMR-I摸II自主道攏路跟蹤時，炕時速達(dá)到5青～10km拍/h。TH飲MR-V系槐統(tǒng)輝能夠?qū)崿F(xiàn)結(jié)柳構(gòu)化環(huán)境下畝的車道線自拌動跟蹤，準(zhǔn)皇結(jié)構(gòu)化環(huán)境睬下的道路跟扇蹤以及復(fù)雜翻環(huán)境下的道擇路避障等功蜘能。賠吉林大學(xué)交茫通學(xué)院智能買車輛課題組亭從1992恨年開始一直藏開展智能車木輛自主導(dǎo)航炸研究。在智端能車輛的體卷系結(jié)構(gòu)、傳晚感器信息的壘獲取與處理寄、路徑識別犧與規(guī)劃、智究能車輛前方歉障礙物探測手及車距保持綿等方面取得趨一定研究成寒果，目前已谷經(jīng)研制了4希代JUTI花V型智能車崇輛。桌合肥工業(yè)大稠學(xué)機械與汽伴車工程學(xué)院將對智能車輛鄰的相關(guān)技術(shù)宋進行了研究片，在智能車貌輛的控制體絡(luò)系結(jié)構(gòu)、路回徑圖像識別屢和跟蹤控制立、路徑規(guī)劃遇和避障等方信面取得了一毒定成果。王禮舟智能車輛的唯研究方向姿目前智能車綁輛的研究方奧向主要有以閱下幾個方面炸。蠅1問．瀉駕駛員行為例分析(Dr飯iver姓Behav閱iorA劇nalys毀is)，主型要研究駕駛希員的行為方圈式、精神狀捷態(tài)與車輛行貓駛之間的內(nèi)惠在聯(lián)系，目農(nóng)的是建立各宴種輔助駕駛劈模型，為智枕能車輛輔助糞駕駛或自動厘駕駛提供必攪要的數(shù)據(jù)，勝如對駕駛員貼面部表情的繳歸類分析能蜂夠判定駕駛春員是否處于眼疲勞狀態(tài)，相是否困倦瞌斃睡等。跌2更．慕環(huán)境感知(敘Envir蓋onmen兵talP火ercep蛛tion)剪，主要是運緒用傳感器融鋪合等技術(shù)，認(rèn)來獲得車輛欠行駛環(huán)境的場有用信息，指如車流信息肥、車道狀況敘信息、周邊言車輛的速度蜜信息、行車倚標(biāo)志信息等優(yōu)。臥3黑．遷極端情況下械的自主駕駛郊(Auto拒nomou陳sDri騙ving攔onEx卡treme乘cour喚ses)，巾主要研究在以某些極端情棕況下，如駕唱駛員的反應(yīng)由極限、車輛牢失控等情況禮下的車輛自篇主駕駛。獅4孫．地車輛運動控撞制系統(tǒng)(V復(fù)ehicl碰eMot染ionC創(chuàng)ontro夏lSys鑒tems)吐，研究車輛預(yù)控制的運動研學(xué)、動力學(xué)流建模、車體狼控制等問題唉。非5從．蓄車輛交互通窩信(Int便er-Ve騰hicle奏Comm夠unica墊tions擠)，研究車式輛之間有效念的信息交流哭問題，主要晶是各種車輛訪間的無線通煙信問題。滋6臨．聚系統(tǒng)結(jié)構(gòu)(泰Syste泄mArc羨hitec茶tures若)，研究智尋能車輛系統(tǒng)廉的結(jié)構(gòu)組織尼問題。財7旱．癢主動安全系運統(tǒng)(Act汗iveS賤afety踢Syst戲ems)，忠和被動安全俘相對比，主婆動安全系統(tǒng)虛主要是以預(yù)訓(xùn)防為主，如欲研究各種情質(zhì)況下的避障晉、防撞安全淹保障系統(tǒng)等扔。貪上述各研究亭方向也可比缸較概括的劃縱分為以下三慚個大的研究憑方向。后1尺．吃監(jiān)控、警告輛系統(tǒng)。此部欣分研究前方冶碰撞警告、暮盲點警告、職行車道偏離杠警告、換道廚警告、十字御路口防撞警巴告、行人檢感測、倒車警疑告等方面的方問題。陣2花．恥半自主式車送輛控制系統(tǒng)偷。與上一部恰分相比，此紋部分具有更向高級的車輛樂自動化，如時當(dāng)駕駛員對早警告來不及略反應(yīng)時，系漂統(tǒng)接管車輛纏的控制，通燥過控制車輛扁的轉(zhuǎn)向、制奴動等使車輛劃回復(fù)到安全服狀態(tài)。羊3核．勝自主車輛控鋒制系統(tǒng)。此紅部分具有完仆全的車輛自怨動化，研究朽包括車輛自銀適應(yīng)巡航、管道路保持、部低速等距行呈駛、排隊行最駛等方面的勢問題。霞智能車輛的四關(guān)鍵技術(shù)鴿智能車輛的傅研究涉及到偏計算機視覺護、傳感器數(shù)圣據(jù)融合、車星輛工程、計類算機控制等縮諸多領(lǐng)域。收其主要關(guān)鍵特技術(shù)如下。嶼1酸．健導(dǎo)航技術(shù)遺1)敢盡計算機視覺梢當(dāng)我們駕車唐時，我們所走接收的信息號幾乎全部來念自于視覺。敏交通信號、孝交通圖案、旦道路標(biāo)識等朗均可以看作奴是環(huán)境對駕么駛員的視覺皮通訊語言。割很顯然，人笛們就考慮到薦應(yīng)用計算機衰視覺來解釋止這些環(huán)境語乞言。視覺系按統(tǒng)在智能車強輛研究中主嶺要起到環(huán)境戒探測和辨識儀的作用。與觀其它傳感器裝相比，機器姿視覺具有檢捉測信息大、戒能夠遙測等偏優(yōu)點。當(dāng)將盛計算機圖像戀信息與其它撥背景知識及記其它傳感器險相結(jié)合，能聲快速提取復(fù)燃雜環(huán)境中的勉有用信息，痕進而產(chǎn)生合板理的行為規(guī)很劃與決策。塑在行車道路廟檢測、車輛楚跟隨、障礙焰物檢測等方州面，機器視便覺都起著非同常重要的作佳用，是智能麻車輛研究中橫最重要的一映種傳感器。赴要使車載計峽算機視覺導(dǎo)手航系統(tǒng)成為完可能，必須佛使它具備實邁時性、魯棒懷性、實用性瓣這三方面的舞技術(shù)特點?？磳崟r性是指熊系統(tǒng)的數(shù)據(jù)染處理必須與根車輛的高速望行駛同步進旅行；魯棒性遼是指智能車仗輛對不同的矮道路環(huán)境，污如高速公路訊、市區(qū)標(biāo)準(zhǔn)畫公路、普通命公路等，復(fù)認(rèn)雜的路面環(huán)寬境，如路面會及車道線的乏寬度、顏色久、紋理、動供態(tài)隨機障礙尤與車流等，拾以及變化的批氣候條件，榨如日照及景舞物陰影、陰河天與雨雪等體均具有良好裙的適應(yīng)性；叉實用性是指頸要求智能車越輛在體積與饒成本等方面帶能夠為普通穗汽車用戶所渠接受。為此奪，必須首先攜解決計算機糟及圖像采集剖系統(tǒng)在體積內(nèi)及價格上的音問題，即計現(xiàn)算機在體積爆越來越小的鏟前提下要有胞越來越強的洪計算能力，歇且成本與車雪輛總體的價撥格相比所占尺比重要很小勻。同樣比，海圖像采集系粗統(tǒng)在價格低壁廉的前提下諒的圖像采集航速度及圖像跌前處理能力美要強。隨著嚴(yán)計算機及電揉子技術(shù)行業(yè)向迅猛的發(fā)展姐，在硬件條叫件上這已經(jīng)柴成為可能。儉2)夏賊引導(dǎo)磁釘或皆引導(dǎo)電纜少這種導(dǎo)航技瘡術(shù)通過在車船道下埋設(shè)磁嘴釘或電纜來昏為智能車輛街提供導(dǎo)航信疫息。其優(yōu)點奸是具有較好嫌的環(huán)境適應(yīng)剝能力，在雨矮天、冰雪覆披蓋、光照不棗足、無光照兼的情況下都巖可以提供可旦靠的導(dǎo)航信迅息。其不足舒之處在于探轎測范圍小，木且需要對現(xiàn)嶼行的道路設(shè)汽施做較大的眉改造。情美國銀Chrys覆le鏟公司和日本科豐田公司的猴室外駕駛機恒器人均采用貪了電纜引導(dǎo)較的方式，著追名的美國睡PATH漏項目以及美捎國明尼蘇達(dá)臭州的高速公路路自動掃雪森車采用了磁督性導(dǎo)航方式田。撞3)頃絞慣性導(dǎo)航系泥統(tǒng)鄭捷聯(lián)慣性導(dǎo)丑航系統(tǒng)頁(Stra接pdown影Iner驢tial報Navig預(yù)ation就Syst鋤em，SI眼NS)電是一種完全厭自主式的導(dǎo)侮航系統(tǒng)，具減有隱蔽性好愉、抗干擾、期不受任何氣隸象條件限制膽的優(yōu)點，此捉外還具有數(shù)慧據(jù)更新率快稅、短期精度竹高和穩(wěn)定性撲好等特點。帳長期以來，切慣性導(dǎo)航系欺統(tǒng)的研究和借應(yīng)用一直以貢軍事應(yīng)用為烘主要目的。嗽這主要是由弟于慣性導(dǎo)航再系統(tǒng)的成本候較高，難以金在民用領(lǐng)域筐得到應(yīng)用。瀉近年來，低欠成本慣性測疊量器件益(Iner串tiaM狀easur脈ement途Unit腥，IMU)謀的研究取得除了快速的發(fā)陡展，為民用沫領(lǐng)域采用捷坊聯(lián)慣性導(dǎo)航叮系統(tǒng)創(chuàng)造了掘條件。但是泥，短期內(nèi)民匆用導(dǎo)航領(lǐng)域敲的慣性測量素器件不可能北具有較高的厚精度，使得忽SINS惱在較短時間御內(nèi)就會累積孕較大的導(dǎo)航荷誤差。顯然氏，這無法滿鑰足智能車輛錦長時間、高目精度的導(dǎo)航議要求。因此埋，在現(xiàn)有條畢件下，一般灘不單獨采用色SINS提，而是將它衣與其它導(dǎo)航柔設(shè)備組合構(gòu)姑成組合導(dǎo)航捉系統(tǒng)。這樣敘不僅可以修鐵正膨SINS汽的累積誤差塊，而且還保女留了沙SINS牲自身的優(yōu)勢秀。瘡4)膨支全球定位系邊統(tǒng)/數(shù)字地箏圖圣全球定位系勞統(tǒng)(Glo水balP炊ositi灘oning障Syst逆em，GP涉S)能夠為臨全球用戶實瓜時而全天候目地提供三維脫位置、速度暴和時間信息就，并且沒有路累積誤差。廈而載波相位棋差分GPS追技術(shù)(Ca陽rrier液phas會edif鋪feren吃tial鬼GPS，C彎P-DGP疼S)已可以磁達(dá)到厘米級腹的動態(tài)測量式精度。目前殿，車載數(shù)字茶地圖(Di伶gital火Map，棗DM)技術(shù)貍得到了較大負(fù)的發(fā)展與應(yīng)礙用。車載數(shù)際字地圖基本惱上用于輔助獻駕駛，主要翼是為了給駕攔駛員提供位賀置信息、路王徑規(guī)劃與誘鹿導(dǎo)信息等。掩在車輛的自令主駕駛研究葉中，同樣可揭以利用DM咸進行導(dǎo)航與竿路徑引導(dǎo)。小但由于應(yīng)用駕背景的特殊吐性，在精度樣、內(nèi)容和功深能上對數(shù)字炊地圖提出了粱特殊的要求野，需要進行擋專門的制作提。姥2合．們傳感器及其園數(shù)據(jù)融合蛾表5-1雨智能車輛常翅用傳感器臥種類恭優(yōu)點返缺點而主要用途犬機器視覺珠探測范圍廣訓(xùn)、檢測信息朗量大、能夠優(yōu)遙測等兵計算量大，棄系統(tǒng)實時性劍差；易受環(huán)炒境、氣候影段響；無法直太接獲得深度液信息洗路徑識別與警跟蹤、障礙紹物識別、駕熊駛員狀態(tài)監(jiān)障測、駕駛員種視覺增強等允雷達(dá)微波踢可直接獲得三距離、速度壁，比紅外或距激光傳感器掀氣象適應(yīng)性婚好，可穿透拋雨、霧、濃輔煙進行探測孕，探測距離嚴(yán)遠(yuǎn)，技術(shù)成副熟，應(yīng)用較沿早明分辨率較低恩障礙物探測輸、深度信息晌獲取、測速圣雷達(dá)毫米波舅同微波雷達(dá)減相比，體積休小、重量輕翻；波束窄，姿具有更高的準(zhǔn)角分辨力和臺距離分辨力史；帶寬大、江抗干擾能力招強爆同微波雷達(dá)亂相比，作用效距離較近，散大氣傳輸損交耗較大珍障礙物探測蒜、深度信息跡獲取、距離鍋成像跑激光測距躬與機器視覺浸相比，可直賺接獲取環(huán)境既的三維信息炒；與雷達(dá)相貿(mào)比，方向性抽好、體積小雙、波束窄、鎖成本低、無傻電磁干擾、篇距離及位置爪探測精度高薦數(shù)據(jù)噪聲較鍋大，受環(huán)境禮影響大，距就離成像速度陸較慢豆障礙物探測莊、深度信息援獲取、距離縮成像蹤超聲波莫數(shù)據(jù)處理簡直單、快速，潮價格低嶼探測波束角大過大、方向臉性差、分辨扔率低、作用嫁距離短淹近距離障礙愉物探測駐紅外線鈴環(huán)境適應(yīng)性辱好；體積小千，重量輕，規(guī)功耗低；與為超聲波相比狀，其探測視君角小，方向凱性略強，測丙量精度也有黑所提高克分辨率低、鋒作用距離短因障礙物探測筐，紅外成像顯，紅外夜視架等廣智能車輛的幟導(dǎo)航需要依殘據(jù)相關(guān)傳感幫器獲得的車固輛位姿信息決和路面環(huán)境攔信息作出決腫策，目前在賠智能車輛領(lǐng)識域除視覺傳歸感器外，常親用的還有雷見達(dá)、激光、諸GPS(G園lobal休Posi慘tion鄙Syste極m)等傳感后器。具體特標(biāo)點見表5-任1?？钣捎趩蝹€傳勤感器的局限紋性，遮單一傳感器蝶很難提供導(dǎo)錘航系統(tǒng)所要礙求的精度和時可靠性閑，因此重多傳感器融袋合技術(shù)出現(xiàn)投在智能車輛疏導(dǎo)航研究實駱踐中。通過儉將多個傳感被器采集的信蠢息進行合成指，形成對環(huán)論境特征的綜聰合描述的方尤法，能夠充流分利用多傳蠟感器數(shù)據(jù)間著的冗余和互遭補特性，獲牽得我們需要奶的、充分的盜信息。戶多傳感器融消合的實質(zhì)是虧多源不確定燕性信息的處爭理，在處理高過程中信息抱的表示形式院不斷發(fā)生變葡化，從較低錢級的形式（菠如圖像像素伸、超聲波傳浸感器探測數(shù)近據(jù)等）直至歸系統(tǒng)需要的胞某種高級形落式（如車輛瘡位姿、障礙哪分布等）。捕按這些信息氣的流通形式窯和綜合處理化模式，多傳遙感器融合系擊統(tǒng)可分為集質(zhì)中式、多級擦式和分布式膽三種融合結(jié)克構(gòu)。融合方雹法是多傳感喜器融合的一甲個非常重要薪的研究內(nèi)容做，適宜的融軌合方法才能林發(fā)揮出多傳綠感器融合技舅術(shù)的優(yōu)勢。達(dá)針對具體的詞應(yīng)用情況，皺有簡單濾波抬法、加權(quán)平生均法、貝葉衰斯估計法、配統(tǒng)計決策理求論法、De雙mpste題r-Sha趨f(xié)er證據(jù)方推理法、產(chǎn)偷生式規(guī)則法吃、卡爾曼濾餃波法、模糊跳邏輯推理法朱和人工神經(jīng)盡網(wǎng)絡(luò)方法等蹈。紹3謹(jǐn)．奏智能控制桑智能控制代們表著自動控仿制的最新發(fā)脹展階段，也崇是應(yīng)用計算勸機模擬人類愚智能，實現(xiàn)利人類腦力勞我動和體力勞讓動自動化的值一個重要領(lǐng)筑域。因智能末控制是一門快新興學(xué)科，茅人們目前認(rèn)殊為其包括遞聾階控制系統(tǒng)眾、專家控制授系統(tǒng)、模糊慰控制系統(tǒng)、作神經(jīng)控制系禽統(tǒng)、學(xué)習(xí)控騙制系統(tǒng)5個質(zhì)方面。綢總體來講，刻智能控制具控有以知識表座示的非數(shù)學(xué)紀(jì)廣義模型和稍以數(shù)學(xué)模型東表示的混合咱控制過程，倍也往往是那占些含有復(fù)雜曲性、不完全婚性、模糊性址或不確定性分以及不存在諷已知算法的偵非數(shù)字過程闖。其本質(zhì)與底智能車輛的淡本質(zhì)相一致樓，故在智能怠車輛上取得釋了廣泛的應(yīng)作用。目前美位國及日本已挑經(jīng)有應(yīng)用專廣家控制系統(tǒng)攀知識建立的代車輛輔助駕薄駛產(chǎn)品。該補種產(chǎn)品能夠傍提供合理的掠駕駛策略，膀如是否可超貞車、換道等欠動作；給出諸環(huán)境危險性恩警告，如前桶后車的安全服距離等信息像；監(jiān)督駕駛叢員的精神狀觀態(tài)，如駕駛輪員是否困倦闖等。毒4振．莊智能車輛控畏制體系結(jié)構(gòu)縮智能車輛集靜多種傳感器互數(shù)據(jù)融合、德視覺信息處穿理、環(huán)境建統(tǒng)模、跟蹤、鴉避障等功能書于一體；同愧時，由于現(xiàn)愉實環(huán)境的非賣結(jié)構(gòu)化和不運確定性，導(dǎo)鉗致現(xiàn)有智能眠車輛缺乏靈慎活性和自主檢性。典型的友例子是大多口數(shù)智能車輛墾均是在高度緒結(jié)構(gòu)化的環(huán)鼻境下執(zhí)行預(yù)查先規(guī)定的動老作序列，在批新的環(huán)境下調(diào)或遇到意外強情況時不能憤很好地完成令任務(wù)。引發(fā)先問題的主要館原因是現(xiàn)實奴環(huán)境是非結(jié)示構(gòu)化的，存涂在不確定性鹽。具體體現(xiàn)灶在：關(guān)于環(huán)罷境的先驗知鎮(zhèn)識通常是不莊全面的、不控確定的和近叮似的；感知孔器得到的信蓄息通常是不換可靠的，存銹在著噪聲和銹測量誤差；闖現(xiàn)實的環(huán)境之通常具有復(fù)看雜和不可預(yù)陪測的動態(tài)特剪性，如物體恨的移動、環(huán)創(chuàng)境的改變等管；控制作用土并非完全可嘗靠，如車輪嚴(yán)打滑等等。蝕為了解決上鞭述存在的問師題，目前的勞研究重點已閱集中在設(shè)計類一種良好的蠟控制體系結(jié)憐構(gòu)，能克服粉環(huán)境的不確歲定性，可靠飽地完成復(fù)雜倦任務(wù)，且成仗本低，魯棒挨性好。梅體系結(jié)構(gòu)的掛主要任務(wù)是趟如何把感知拘、規(guī)劃、決必策和行動等坊各種模塊有增機地結(jié)合起掠來。智能車潑輛系統(tǒng)能夠太模擬人的智急能行為和功批能，其體系充結(jié)構(gòu)的作用睜包括：①把忌各個子系統(tǒng)卵連接成一個拿整體，包括白各個部件的醬接口規(guī)范、條通訊協(xié)議和偏數(shù)據(jù)流程。拴②統(tǒng)一管理僻、調(diào)度各個掏子系統(tǒng)，控輔制它們功能伴的發(fā)揮，按吃總體工作模堵型進行協(xié)調(diào)洞工作，使各譯子系統(tǒng)步調(diào)豪一致地完成幼總體任務(wù)。教可見，智能殊車輛系統(tǒng)的蝕體系結(jié)構(gòu)起兆到了總體集消成及總體調(diào)莫度的作用，哥其設(shè)計的優(yōu)鋒劣直接關(guān)系引到系統(tǒng)整體槐性能的發(fā)揮輪和智能水平滔的高低。協(xié)目前最典型羊的體系結(jié)構(gòu)閑為分層遞階把式和圣包容結(jié)構(gòu)捷。分層遞階柜式將智能控籌制系統(tǒng)分為捏三級：組織盞級、協(xié)調(diào)級季和控制級。秤它采用的自忍上而下的基自于層層分解客的問題求解食的方法，與們?nèi)祟愃伎紗栣旑}的方式相萬類似，具有澤很高的智能鼠，其缺點是垮反應(yīng)速度太縣慢。相包容結(jié)構(gòu)箱自底向上構(gòu)旬建系統(tǒng)，扛是一種典型顛的反應(yīng)式結(jié)滲構(gòu)。叛它用行為封望裝了系統(tǒng)控質(zhì)制中應(yīng)具備遷的感知、避算障、規(guī)劃和湊執(zhí)行任務(wù)等隔能力，因此毀它能夠產(chǎn)生福一些有意義唉的動作；這嘗些動作反過治來可以組合鵝成不同水平礙的能力。這往種控制結(jié)構(gòu)醉在實際控制段中具有較強慕的自治能力棵，瞬間反應(yīng)師快，缺點是謹(jǐn)系統(tǒng)缺乏明歉顯的目標(biāo)，但難于規(guī)劃有形目的的動作堤。由于兩種牌基本結(jié)構(gòu)各想有優(yōu)缺點，巨研究者們在企吸取它們優(yōu)過點的基礎(chǔ)上您又先后提出先了多種混合情式結(jié)構(gòu)。糞2.秩視覺路徑導(dǎo)腰航原理偉視覺導(dǎo)航智泥能車輛的路姿徑圖像識別到近年來，視禽覺導(dǎo)航在智術(shù)能車輛導(dǎo)航龜中獲得了廣統(tǒng)泛應(yīng)用罪[5譽8-61泥]款。機器視覺攻相對于常用杯的傳感器如箭測距儀等來蟲說，具有信駛息量豐富、暗成本低、智帥能化水平高泰等特點。但俗是，因其處側(cè)理的數(shù)據(jù)量肯較大，致使捧實時性較差麻。同時在復(fù)爭雜或干擾因跌素較多的環(huán)耀境中，如何紗準(zhǔn)確地以識別出路徑名圖像，也是商一個心主要難題。型在視覺導(dǎo)航座中，基于槐路徑導(dǎo)航的霉方法具有原肌理簡單，技巾術(shù)成本和費穿用低等特點俱，成為當(dāng)前盞的研究熱點陸，其關(guān)鍵問爬題是對導(dǎo)航篩路徑識別的叔準(zhǔn)確性和實牽時性。為此于，采用先濾蠟波、閾值分降割，再濾波夸的方法以提竿高準(zhǔn)確性；活同時為提高剪識別速度進朗行了實時性企處理。劫3.1澆基于視覺的災(zāi)路徑導(dǎo)航原棟理拍遇授基本原理昌基于視覺的娃路徑導(dǎo)航基辛本原理錯[卵62裕~尺64志]乳是：假設(shè)智虎能車輛在較脫平坦的路面悉行駛，根據(jù)漁地面設(shè)置的衣條狀路徑和腸路面背景的幸圖像灰度值牢的差異，經(jīng)坊過圖像處理改后便可識別滔出導(dǎo)航路徑銳。通過提取率路徑的各邊厭緣點，可以面得到路徑的為中心線；根扒據(jù)此中心線膜的位置來判歷斷車體與導(dǎo)存航路徑的相值對位置完關(guān)系戲（導(dǎo)航參數(shù)算），從而進母行跟蹤控制軋。撇簡單的路徑極導(dǎo)航直線模漫型顯[她65-66供]韻如圖3-1丹所示。豎它飾將智能車輛丈視覺傳感器蘇獲得的導(dǎo)航備路徑視為一煩條直線，通犧過圖像識別蘿算法識別該賊路徑并得到折其中心線段。然后得到橫智能車輛相照對于導(dǎo)航路言徑的因?qū)Ш絽?shù)，舞即百角度偏差水和位置偏差犬。負(fù)圖3-1賞智能車輛路嘆徑導(dǎo)航的直燕線模型蔽圖3-2為蹈視覺智能車害輛路徑導(dǎo)航灣原理示意圖浪。歪角度偏差俊和位置偏差稍構(gòu)成的向量鋼X鄰為控制器輸敵入；控制器讀根據(jù)跟蹤控都制算法輸出擱控制指令，宴使智能車輛托狀態(tài)S發(fā)生勝變化；角度聽偏差勞和位置偏差夜相應(yīng)地發(fā)生欠變化，其更當(dāng)新后的數(shù)值社經(jīng)視覺傳感殺器和圖像處概理后得到，朝作為輸入量斧再次恥進入控制器羊。斤圖3-2堂視覺智能樓車輛路徑導(dǎo)塞航原理示意圖圖幻3逆.雷1蒼.2奶路徑導(dǎo)航的居改進方法勝為了增加智尤能車輛的視擴野范圍，將需攝像機鏡頭軋與水平方向使成45o安掠裝。這使得差攝像機獲取映到的導(dǎo)航路妨徑長度增多析，同時也增要加了圖像狀變形，些若仍認(rèn)為導(dǎo)萍航路徑為直老線會產(chǎn)生較扇大的誤差。流因此，必須詳對導(dǎo)航參數(shù)吵的提取方法略做出改進。怎圖3-3掀攝像機采集勞到的路徑圖紗像爽圖3-4面實際路徑圖誤像導(dǎo)航參數(shù)購提取簡圖穩(wěn)圖3-3為企攝像機采集臟的路徑圖像蔑示意圖。其象中建立了兩消個圖像處理蒼區(qū)域，路徑撿識別時僅對尿這兩個區(qū)域偽進行處理。竟這樣做的目習(xí)的是減少數(shù)刻據(jù)處理量，姨以提高識別促的實時性。渠由于在這兩雞個處理區(qū)域見內(nèi)的導(dǎo)航路風(fēng)徑長度較短易，可以認(rèn)為劉導(dǎo)航路徑為周直線。監(jiān)兩個圖像處友理區(qū)域平行榮于唱軸，雞軸、塵軸分別平分洗上下兩區(qū)域晶。經(jīng)變形矯嫂正魚[殲67繪]退后得到圖3列-4所示的野實際路徑導(dǎo)語航參數(shù)提取墾圖。稼經(jīng)變形矯正醫(yī)后，狠和煩相對于圖3寫-3中物軸的位置鏡變成了相對解軸的位置浴和欺。圖3-3曬中婦坐標(biāo)系與圖舅3-4中的唇坐標(biāo)系存在掃關(guān)系芹[6激8擠]僵流聚蝴便掀浩墳價(3蹲-病1)始式中放為常數(shù)，由恒攝像機標(biāo)定燃獲得。潔通過圖像處調(diào)理算法獲得繼圖3-4中攻兩區(qū)域內(nèi)路下徑左右邊緣考的像素點坐弄標(biāo)，就可以勢計算出其對腸應(yīng)的實際圖號像點坐標(biāo)（助在蛛坐標(biāo)系中旺）。秤為了便于分先析智能車輛羊相對于路徑毯的位置情況扔，將坐標(biāo)系摧變換為壩，變換關(guān)系厚為顛逢頌穿抬(劫3喘-饅2)鋤式中，蠻和萬分別為梯形問區(qū)域的下底智和高。以圖效像處理區(qū)域音1中的第嬌i返行為例，獲著得路徑的左掏右邊緣點坐性標(biāo)為濁和煤（計算機坐猛標(biāo)系幕UPV替下，見圖澇3-3紫），再根據(jù)驚式(3危-性1)和(3鹽-籃2)的坐標(biāo)詠變換關(guān)系，唐即可將五和鋒坐標(biāo)變換后火變?yōu)槿缸鴺?biāo)系下的獲和迅，進而計算年得到導(dǎo)航路貿(mào)徑中心線上砍的對應(yīng)點亂C勵1倚i語坐標(biāo)，即蓄艦饒屆管(3火-程3)標(biāo)重復(fù)以上操過作，得到圖蛋像處理區(qū)域串內(nèi)路徑中心城線上各點坐完標(biāo)很。務(wù)得到圖像處灰理區(qū)域內(nèi)中燃心線上的對珍應(yīng)點坐標(biāo)后顛，呈應(yīng)用最小二飾乘法輸[求69吧]蒼擬合出中心酬線桶和詠。其方程分賄別為淹，薪，亦則道和肢點的坐標(biāo)分汽別為(促)，（幫）。窩最后將脈和著的交點辨與素和美的交點征連接起來，摸得到直線醬。若直線衣方程可表示錫為道步忌拿取模(3柿-離4)其中耳舊惡(3誠-武5)令從而得到導(dǎo)閣航參數(shù)，即義智能車輛相凍對于導(dǎo)航路住徑的角度偏柿差式和位置偏差損分別為旋旨浴光暈讀(3武-并6)粉盲尿蓬(3右-塔7)旨在此規(guī)定直粉線揮相對于爸軸正向右偏炮時圖為正，反之政為負(fù)；沿奇軸正向偏移登時暮為正，反之籮為負(fù)。植3.2卵導(dǎo)航路徑識識別的數(shù)學(xué)基議礎(chǔ)艷導(dǎo)航路徑的乓識別是通過捉對獲取的路豪徑圖像進行憐相關(guān)處理來冠實現(xiàn)的。論計算機不能僚直接接收和脖處理葛視覺傳感器假獲取的模擬奔圖像信號，說只有將圖像瓜在空間和維扒度上都離散烤化為數(shù)字信咬號后才可處象理嗚[吐70柄]與。圖像的數(shù)積字化過程通毅過采樣和量伐化兩步完成患。倉采樣量化后附的數(shù)字圖像甩就是個灰度陵值的二維數(shù)礦組。若該數(shù)靈組用協(xié)來表示，含俊義是位于坐怕標(biāo)街處的像素，織其灰度是待。函數(shù)洽是數(shù)字圖像震的一個數(shù)學(xué)杠模型，有時順也被稱為圖接像函數(shù)。數(shù)績字圖像本質(zhì)敏上說就是具牌有離散值的贏二維矩形陣涂列。圖像空互間位置和灰叢度值都被離綿散化成離散摩的數(shù)值。這朽樣圖像就能鵲存儲在計算敬機的存儲器本中。一般像證素灰度用一罪個字節(jié)（8泳bit）表商示，取值范茄圍為0～2們55。25羨6級一般是線可以從傳感牲器獲取的全死部精度，通殺?？梢詽M足憂一般應(yīng)用。揮以字節(jié)數(shù)為尾單位也方便材計算機的存況儲和運算。流例如，一副挎圖像在C語標(biāo)言的程序里享可以被說明芹為社char[否720][號576]。刮把圖像的數(shù)金學(xué)模型看成夜是兩個實際鍬空間參數(shù)的匯函數(shù)，在描滑述圖像和定珍義圖像運算靈時都帶來了賞極大的方便獻?？敢桓敝T個像素的數(shù)棋字圖像字，其像素的變灰度值可以控用觸列和摔行的矩陣認(rèn)來表示，如瞎圖3-5所漠示。這樣，昂對數(shù)字圖像岡的各種處理姐就可以變成刃對矩陣碑的各種運算喝。典圖3-5數(shù)劇字圖像示意貍圖明路徑識別的圓主要目的是臉檢測出導(dǎo)航魔路徑的邊緣代。邊緣是數(shù)躬字圖像局部善灰度變化最脖明晰的部分系，主要存在浸于目標(biāo)與目冒標(biāo)、目標(biāo)與按背景、區(qū)域殿與區(qū)域之間羽，是圖像分彼割、紋理特墓征提取和形苗狀特征提取渠等圖像分析餡的重要基礎(chǔ)該[肯71遲]晴。圖像中的谷邊緣通常與成圖像灰度或餅圖像灰度的職一階導(dǎo)數(shù)的紡不連續(xù)性有桌關(guān)。圖像灰筆度的不連續(xù)傳可分為工以下兩類。辮①疏階躍不連續(xù)資，即圖像灰戀度在不連續(xù)錘處的兩邊的炮像素灰度值隆有著顯著的典差異嚇。墊②綠線條不連續(xù)膜，即圖像灰秤度突然從一蜂個值變化到朝另一個值，觀保持一個較倡小的行程后眉又返回到原啟來的值。嘉邊緣檢測通堪常有如下駕四誰個步驟。撐①石濾波：邊緣見檢測算法一蠟般是基于圖年像強度的一榨階和二階導(dǎo)昆數(shù)，但導(dǎo)數(shù)率的計算對噪報聲敏感，因革此必須使用址濾波器來改融善與噪聲有雙關(guān)的邊緣檢馳測器的性能凳。需要指出興的是，大多覺數(shù)濾波器在邪降低噪聲的孟同時也導(dǎo)致?lián)袅诉吘墢姸纫У膿p失，因雹此，增強邊喪緣和降低噪俗聲之間需要首折衷。友②蘇增強：增強按算法可以將爬鄰域灰度中鼻有顯著變化漆的點突顯出棄來。邊緣增更強一般是通任過計算梯度凡幅值來完成橫的。布③膊檢測：在圖墳像中有許多玩點的梯度幅犁值比較大，疲而這些點在牌特定的應(yīng)用都領(lǐng)域中并不何都是邊緣，組所以應(yīng)該用凡某種方法來竹確定哪些是統(tǒng)邊緣點。最葵簡單的邊緣乓檢測是依據(jù)琴梯度幅度閾突值來判斷。嗚④何定位：在一塞些特定場合皂要求確定邊為緣位置，則洞邊緣的位置蠟可在子像素返分辨率上來厚估計，邊緣罷的方位也可蛋以估計出來登。獸3.3.稱導(dǎo)航路徑識裝別的流程和己方法弊將以上邊緣擠檢測的四個侍步驟應(yīng)用在存導(dǎo)航路徑的使識別中，即筒在識別每一圓幀路徑圖像截時籍，依次進行旺圖3-6所哲示的處理晉[咸21嫌]燈。鼓圖3-6千路徑識別流予程圖素航著基于閾值的剃中值濾波吳濾波是信息收處理領(lǐng)域中壁最為基礎(chǔ)的焦研究內(nèi)容。掉對圖像信號放的濾波不僅晝要具有良好繭的消噪聲能蒜力，同時還菊要很好地保頸護圖像的細(xì)重節(jié)。傳統(tǒng)的促線性濾波、斬中值濾波都嬸存在著模糊沾圖像細(xì)節(jié)的炮缺點；一般慈的自適應(yīng)中觀值濾波對于梁椒鹽噪聲的助消噪效果十產(chǎn)分理想，但慣對隨機脈沖嗚噪聲的消除靈并不理想腳[艦72窩]言。內(nèi)為此使用基味于閾值的中害值濾波方法改。該方法以饒局部方差作榜為判斷噪聲冒點的閾值，饅即以像素點徐的局部方差捎作為該像素承點是否為噪件聲的判斷依婆據(jù)；從而形憶成良好的局絮部自適應(yīng)性踏，對于椒鹽俱噪聲和隨機膠噪聲都有良倒好的消噪能臺力，并且可鍛以較好地保社護圖像的細(xì)價節(jié)信息。咽將圖像信號爪的均值和均報方差作為完區(qū)分魯噪聲和真實略像素的閾值遮，正、負(fù)閾膊值分別為：邁聯(lián)撇辜畝茶叮漂(3姥-坐8)溪戒皆算罩終澆廣項(3濤-狗9)谷式中份、族分別為正負(fù)小閾值。菠即海當(dāng)像素灰度危值大于等于拜或小于等于鈔時，認(rèn)為該賊像素為噪聲螞污染，進行都中值濾波；賠否則視為真餡實像素點，抬不進行中值銷濾波。墻為圖像像素闖點的鄰域均瓣值，伸為均方差；銷為調(diào)整系數(shù)桂，平衡消噪糧能力和細(xì)節(jié)點保護能力。飯味在對圖像中悄待處理像素跌進行濾波時蓮，灣選擇彈大小的濾波敗窗口縮[73]飲，基于閾值鄭的自適應(yīng)中榜值濾波算法致如下睜。稍①劈計算濾波窗于口的局部均監(jiān)方差冶，均值論；窯②魚利用式(3趣-算8)、(3洞-酬9)分別計隔算正負(fù)閾值家；請③立判斷窗口中武心點是否為痕噪聲點。如館果是則進行韻中值濾波，彎否則不濾波筒；撞④域?qū)⒋翱谝苿宇澋较乱晃恢脻摚氐降诓廷倨Р将I重復(fù)操作，漿直至完成所棋有待處理像歸素。糖址最優(yōu)閾值分壓割負(fù)閾值分割什[鍬73撲]授是依據(jù)一定抽的閾值將導(dǎo)翠航路徑從圖乘像背景中分姥割出來，以取得到邊緣信映息。閾值分乳割相當(dāng)于對餡圖像進行二蒜值化處理，鉆增強路徑和肯背景的對比越度，以便有上利于找到路甩徑的邊緣線侍。稱閾值分割的駁基本思想是烘確定一個閾牙值，然后把腎圖像中每個勁像素點的像妙素值和閾值忍相比較，根夢據(jù)比較結(jié)果豪把該像素劃里分為前景或啄背景?？梢姴砷撝捣指钚У鹿暮脡闹蔽⒔尤Q于閾詢值的選取。挺由于光線和擱隨機噪聲的色干擾，若用筒一個固定閾雕值進行分割肆，則會產(chǎn)生督一定的誤差蛾。為盡可能接減小誤分割疏的概率，理議論上采用最購優(yōu)閾值法效傲果紅較總好。拐由于一幅圖匠像包含兩類盤主要灰度值瞎區(qū)域（目標(biāo)辰和背景），繞所以圖像的勞直方圖所近流似代表的像秋素灰度值概喝率分布密度以函數(shù)實際上胖是對應(yīng)目標(biāo)脈和背景的兩致個單峰分布膀密度函數(shù)之茄和。如果已室知密度函數(shù)閃的形式，就量可計算出一濫個最優(yōu)閾值俗，用它可把惰圖像分成兩欣類區(qū)域，從餅而使誤分割便率最小澆[蒙74凝]弊，見圖3-待7所示。實悄際上，一般離可認(rèn)為圖像療背景和目標(biāo)會均近似滿足荒正態(tài)分布，片則整幅圖像儀的混合概率無密度為妨員(3畢-飯10)晶式中，祖和嬸分別為背景聲和目標(biāo)區(qū)域度灰度值的先助驗概率，且紫，宣和評分別為背景遲和目標(biāo)區(qū)域慚的平均灰度徹值，久和攤分別是關(guān)于蓮背景和目標(biāo)插的均方差。悄需確定一個搞閾值尼，使得灰度蛋值小于嘩的像素分割獄為背景而使餅灰度值大于滲的像素分割洪為目標(biāo)。這餃時，錯誤地膊將目標(biāo)像素雄劃分為背景稍的概率華和將背景像可素錯誤地劃佛分為目標(biāo)的惠概率蜂分別是談和借砍云膝啞欲父嘩(3擴-磨11)睛肚票轟美讀誤容左紙?zhí)O墊撫儲籠潮繁努躁(3接-籍12)岔碰插餅疤雷甚鞠從而總的誤紗分割概率為不晴妻跳昏鉆方孝(3裝-扒13)振利谷貞屯猶當(dāng)滿足姓＝0時，可螞使得謀最小?？傻脷q到觀譯餃郵往溉砍鳴詞(妙3有-恥14)謊浮個卡香堡澡州綜合可得到遺水旁曾熱初羊藝(3刮-他15)緊爽凳鴉肌交一般可近似揉認(rèn)為勢，若欠，則充來粱烘踩鍵(3將-仔16)張愿離左澤結(jié)做圖3-7市最優(yōu)閾值劫確定示意圖眨由于斗和廚不容易求得諸，最優(yōu)閾值勢的準(zhǔn)確值也浴就很難找到顯。所以為方架便算法實現(xiàn)閑，先選取圖鹽像灰度范圍胳的中值作為唐初始值避，然后迭代新求得其近似絲值。具體迭手代步驟為專①就求出圖像中鳥最大灰度值雄和最小灰度望值杯；槍②飽給定初始閾染值功以及迭代時貼新舊閾值的熱允許接近程逃度底；皇③植求出灰度值釀的所有像素異點的數(shù)量罪及累積和紀(jì)，以及灰度夕值電的所有像素端點的數(shù)量誠及累積和遞；工④春計算擋，塞，確定新閾艱值烈；眾如果搶，則許為最終閾值型，否則，童，轉(zhuǎn)至步驟嶺③明。緩針對具有不期同光照條件桂的路徑圖像脅，采用上述麗最優(yōu)閾值法臘進行閾值分孝割。隨著光愈線的增強，貝最優(yōu)閾值也駱隨之增加，舌減小了光線沾變化對閾值肥分割的影響假，提高了圖之像分割的魯腰棒性。千街邪數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)套濾波課考慮到經(jīng)最耳優(yōu)閾值二值收化后的圖像待是由近似矩逢形的路徑和框碎屑狀噪聲碗組成，統(tǒng)對圖像進行蝕數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)才運算中的在開運算以去廈除憶碎屑狀非噪聲。主數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)購是一種分析董幾何形狀和狐結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)標(biāo)方法，其基我本笑的形態(tài)學(xué)運棕算子有：膨籮脹、腐蝕、乎開和閉朗[毀75開]押。設(shè)朱f果(詢x炎)和姑g躬(替x憤)為定義在渠二維離散空變間高F幅和她G與上的兩個函嚇數(shù)，其中鴉f耍(墳x斑)為輸入圖殖像，選g咳(嚼x許)為結(jié)構(gòu)元遮素，則澡f麥(終x僵)對于蜜g煌(谷x貧)的腐蝕和甘膨脹分別定撈義為害[7豎6監(jiān)]雜苦競搜炸(