【word】 基于三帧差法和交叉熵阈值法的车辆检测

【word】 基于三帧差法和交叉熵阈值法的车辆检测 基于三帧差法和交叉熵阈值法的车辆检测 第37卷 Vol37 第4期 NO.4 计算机工程 ComputerEngineering 2011年2月 February2011 ? 人工智能及识别技术?文章编号:10o0—I3428(2o11)0每一J172—-o3文献标识码:A中图分类号:TP391 基于三帧差法和交叉熵阈值法的车辆检测 李秋林,何家峰 (广东工业大学信息工程学院,广州510006) 摘要:考虑运动车辆图像的时间相关性和搴问相关性,采用三帧差分法与二维交叉熵阈值法相结合的方法对运动车辆进行检测.利用三 帧差分法对视频图像进行运动车辆的检测,得到灰度图像的差分图像,使用二维交叉熵阈值法对差分图像进行二值化.实验结果证明,该 能够检测山完整的运动车辆,具有良好的可靠性和鲁棒性,满足 智能交通系统的要求. 关键词:运动车辆检测;智能交通系统;三帧差分法;二维交叉熵闽值 法 VehiclesDetectionBased0nThree.frame.diflferenceMethod andCross—entropyThresholdMethod LIQiu—lin,HEJia-feng (CollegeofInformationEngineering,GuangdongUniversityofTechnology,Guangzhou510006,China) [Abstract]Byconsideringthetemporalcorrelationandspatialcorrelationofthemovingvehiclesimage,themethodcombiningthree-frame- differencemethodandtwo—dimensionalcross—entropythresholdmethod isusedtodetectthemoVinsvehicles.Three—flame—differencemethodis usedtodetectthemovingvehiclesinthevideoimage,frolnwhichdifferenceimageofgray—scaleimageisobtained,andtwo—dimensional cross-entropythresholdmethodiscombinedtomakebinarizationofdifferenceimage.ExperimentalresultsshowthattheschemeCalldetect completemovingvehicles.andhasgoodreliabilityandrobustnesstomeettherequirementsofintelligenttransportationsystems. [Keywordsllnovingvehiclesdetection;intelligenttransportationsystems;three—frame—differencemethod;two—dimensionalcross—entropy thresholdmethod D0I:l().3969~.issn.1000—3428.201i.04.062 1概述 目前,交通系统中运动车辆的检测是交通智能化的一个 重要课题,在车流量的检测,车辆违章检测等多个方面具有 广泛的应用前景,因此,运动车辆的检测技术具有重要的研 究价值和应用意义.常用的车辆检测技术有环形磁感线圈检 测,微波雷达检测和基于视频的车辆检测等.环形磁感线圈 技术检测精度较高,可靠性较好,但其在路面变形,维修时 易损坏,易受震动和腐蚀,不利于维护,一般寿命为2年, 5年.因此,使用感应线圈的后期维护费用将持续增加….微 波雷达检测安装方便,寿命较长,但易受周围环境的影响. 基于视频的车辆检测技术具有处理速度快,安装维护便捷且 费用低,监视范围广,可获得各种交通参数等优点J.在基 于视频的车辆监测系统中,目前常用的方法有背景减除法, 帧差法和光流法等.j. 本文采用三帧差分法与二维交叉熵闽值法相结合的方 案,对公路上的运动车辆进行检测.实验结果证明,该方案 能够检测到完整的运动车辆. 2车辆检测方法 在实际的动态视频图像序列中,某一像素不仅与同一帧 中周围的运动像素相关(空间相关特性),而且与前后几帧中 的运动像素相关(时间相关特件).本文方法利用三帧差分法 提取出运动车辆区域,时变化I域进行二维交叉熵闽值分割 和形态学滤波后得到l籼2.ff[像,充分利片j了运动图像 的时间相关性和空问十lI性. 2.1三帧差分法 三帧差分法是利用连续的三帧视频图像序列,分别对前 2帧和后2帧进行图像差分,这样得到的2帧差分图像都 含有运动目标,如果将得到的2帧差分图像做相与运算,则 可以得到完全基于运动目标本身的变化区域,基于此时运动 目标变化区域的灰度值设定灰度检测门限可以较准确地得 到运动目标在中间视频图像中的位置,以此为据,提取运动 目标. 三帧差分法充分考虑了运动像素的时问相关性,融合了 多帧图像的像素信息,可用于动态变化的场景,该方法对运 动检测比较灵敏,对随机噪声有很强的抑制作用,但也存在 一 定的缺陷,差分图像的灰度检测门限需要手动设置,大多 数情况下只能依据实践经验,对于不同的视频序列,检测门 限还需手动调整,工作量比较大,尤其是灰度直方图没有明 显的双峰时,更难选取最佳闽值,而且该方法还忽略了运动 像素的空间相关性,导致检测结果不太理想. 2.2二维交叉熵阈值分割法 一 维交叉熵阈值法只考虑了图像各像元的灰度值信息, 没有考虑像素间的空问邻域信息.当图像受到较严重的噪声 污染时,由此种闽值法所得到的阈值不一定能得到好的分割 结果.于是人们提出了基于二维直方图的闽值分割法,假设 一 幅数字图像的尺寸大小为M×N,灰度级为,|,图像上坐 标为(,)’)像素点的灰度值设为f(x,y).在每个像素点(,)处 计算K×K邻域的平均灰度值,得到一幅平滑的图像g(x,y), 其灰度级也为L,g(x,)’)的定义如下: 作者简介:李秋林(1982--),男,硕士研究生,主研方向:图像处理, 嵌入式系统;何家峰,副教授 收稿日期:2010—07—11E-mail:liqiulin008@126com 第37卷第4期李秋林,何家峰:基于三帧差法和交叉熵阈值法的车辆检测173 = lm圭=-至f(x+m,y+n? 其中,ff示取整运算;K为邻域宽度,一般取K=2r—J, r=1,2?--. f(x,)-)和g(x,y)组成的二元组记为(,),设图像中灰度 值为i,邻域平均灰度值为的像素点的个数为’,,则有: = ??6(f(x,y)一i)8(g(x,y)一),i,=O,1,?-.,L一1(2) 在此基础上定义图像的二维直方图(图1),该二维直方图 的横坐标表示图像像元的灰度值i,纵坐标表示像元的邻域平 均灰度值,且0?i,?L一1.二维直方图中任意一点定义 为,它表示二元组(,)发生的频率(概率),—, 0?i,?L一1,其中,0?,?l;??,=1. 圈1二雏直方图区域姆分 根据二维直方图的定义,设在二维阈值(,n处将图像分 成A,B,c,D4个区域,其中对角线上2个区域A和B分 别对应于目标和背景;远离对角线的区域C和D对应于边缘 或噪声.通常情况下,认为在区域c和JD上的概率,=0. 由图1可知,利用二维直方图中任意阈值矢量(对图 像进行分割,可以将图像分成背景和目标2类区域,分别记 为和c,则这2类区域的先验概率分别为: Sr (,T)=??(3) i--0j=0 ,】,J (,T)=??,(4) i=S+Ij=7+1 满足(,)+(,丁)l. 用PA(S)和()分别表示原始图像在阈值为时目标和 背景的先验概率,/UA(S)和/a(s)分别表示原始图像在阈值为 时目标和背景的均值,则: ,一l,一IL1rL,IL—1 ()=??十??,??,=(,r,)(5) …S+I=+Ii=S+Ij=O=S+Ij=T+I 5r1 ()=??+??,??,=(,71)(6) lij-0i=0i+ti=0Jj3 L1L1L-ILILlr ??i,??i,+??-, ()== ??,??,+??, S+I,=oi=S+I=7十li=S+IJ=(】 L1L1 ??i-, i=S+Ii=T+1 — f=广—, (7) ?? i=S+1j=T+I SLlS7】S ??i’,??,+??i?,??, ()==_{=/2 ????,+???? _】,uJ,){Jj=T’】,=0j=0 (8) 用(71)和(71)分别表示邻域平均灰度值图像在阈值 为71时目标和背景的先验概率,/2(r,)和/IB(T)分别表示邻 域平均灰度值图像在阈值为71时目标和背景的均值,则: L—lL1SL1L1L—1 (T)=??,+??,??,=(,T)(9) i=S?j=T+Ii=Oj=7”i=S+Jj=T+3 rL】rS (T)=??,+??,=??,=(S,T)(10) ??J?, /-/A(T)= ??, i=0j=T+l ,lL-】 ??J 兰:: ,】L-】 ??, ??+?? 堕:!!璺:!: ??,+??, i=S+lj=T+If=f=+l /2 (11) ??J,+??J, :!:!三 S7L—l ??+?? 【1zJ 设图像中有目标和背景2类像素,则一种交叉熵分割函 数定义为】: Q:r?gh(g)In高+gh(g)lng=0g=T+l高’.(J【) 其中,g为灰度值;L为灰度上界;T为用于二值化的灰度阈 值;/1(T)和/-to(T)为类内均值;(g)是原始图像的直方图. 女H果设=?(g),=?(g),贝0: g--Og=T+l 1 ()=??gh(g)(14)g0 1, (丁)=??gh(g)(15)gT+I 经推导,最小化D(P,Q;71)等价于最大化下式: D(P,Q;)P.(T)flo(T)log/do(T)+Pb(T)/2b(T)logfib(T)(16) 对于原始图像,在阈值为S时一维交叉熵阈值分割法的 准则函数为: D()=PA()A(S)log/2A()+()B()log/2B()(17) 对于邻域平均灰度值图像,在阂值为r,时一维交叉熵阂 值分割法的准则函数为: ,J(丁)=(71)A(71)log(丁)+P日()日(7’)log/aB(丁)f18) 因此,根据熵的可加性,在二维直方图上建立的以(, 为阈值的准则函数为: D(S,71)=D()+D(丁)=只(,Z)[/-IAolog/-ta0+0log0】+ (,T)[flAllog/aal+lloglJ 最佳阈值(,T)的取值为:(,T)=arg(max(D(S,71),)), 其中,0?i,?L-1. 二维交叉熵阈值分割法考虑了运动像素与同一帧中周围 像素的相关性,不易受噪声干扰影响,同时,该方法是通过 判断二维交叉熵最值的方法得到的最佳阈值,具有动态自适 应性,无论图像的直方图有无明显的双峰,都能得到满意的 分割效果.该方法只是某一帧图像的二维直方图,没有考虑 运动像素的时间相关性,很可能造成像素信息的丢失. 2.3基于三帧差分和二维交叉熵闽值分箭的方法 本文首先利用三帧差分法对视频图像序列进行运动车辆 的检测,得到灰度图像的差分图像,然后结合二维交叉熵阈 值法对三帧差分法后的图像进行二值化,得到运动车辆的区 域.但由于视频图像序列中存在随机噪声等干扰因素,在三 帧差分过程中,噪声通常不能完全消除,因此二值化后的图 像仍存在少许噪声.为了消除噪声点,需对二值图像进行形 一 蕤 l74计算机工程2011年2月20日 态学滤波,即对图像进行先开启后闭合的形态学操作. 本文提出的三帧差分法与二维交叉熵闽值法相结合的方 案同时考虑了运动像素的时问和空问相关性,并且具有阈值 动态自适应性和很强的抗噪能力,克服了三帧差分法阈值选 择困难的问题和二维交叉嫡闽值法忽略了运动像素时间相关 性的问题. 3实验结果及分析 仿真实验在Matlab71环境下进行,实验中分别采用背 景减除法,三帧差分法,一维交叉熵阈值法以及本文给出的 三帧差分法与二维交叉熵结合的算法进行了比较.在构造二 维灰度直方图时取K=3,实验结果如图2和图3所示.由 图2可知,在噪声较小的情况下,本文算法和一维交叉熵阈 值法的检测效果差别不大,但比背景减除法和三帧差分法效 果好;由图3可知,在场景中有较大噪声的条件下,本文算 法比一维交叉熵阈值法有更强的去噪能力,同时比背景减和 三帧差分法具有更好的检测效果. (a)原始图像(b)背景减除法 __(c)三帧差分法(d)一维交叉熵闽值(e)本文算法 图2各种算法对应的小轿车的检测结果 __(a)原始图像(b)背景减除法 (c)三帧差分法(d)一维交叉熵阈值(e)本文算法 图3各种算法对应的面包车的检测结果 4结束语 本文针对三帧差分法和二维交叉熵阈值法的优缺点,采 取了两者结合的方案进行运动车辆的检测.实验结果表明, 该方案设计合理,抗干扰能力强,具有较强的鲁棒性,能够 检测出较完整的车辆运动区域. 参考文献 …樊兆宾,史忠科,杨瑶基于视频的车辆检测系统设计IJJl 计算机工程,2008,34(6):255—257. 潘霓,骆乐,闻育.基于磁阻传感器的车辆检测算法综 述IJI.计算机工程与应用,2009,45(19):245—248. 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