專利名稱：車燈檢測(cè)方法和裝置、感興趣區(qū)域分割方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車燈檢測(cè)方法和裝置以及感興趣 區(qū)域分割方法和裝置。
背景技術(shù)：
在基于計(jì)算機(jī)單目(monocular)視覺(jué)的摩托車檢測(cè)系統(tǒng)中，通?；?于摩托車的車底陰影、垂直邊緣、水平邊緣等特征信息，從攝像機(jī)等 這樣的攝像裝置所攝取圖像中分割可能包含有摩托車的感興趣區(qū)域 (ROI:感興趣區(qū)域)。
然而，當(dāng)摩托車距離安裝了該攝像裝置的目標(biāo)車輛很近、或者位 于隧道中以及在其它建筑物等投射的陰影中時(shí)，由于此時(shí)車底陰影特 征無(wú)法檢測(cè)到，所以利用上述特征將可能無(wú)法分割出包含摩托車的感 興趣區(qū)域，從而會(huì)導(dǎo)致摩托車的漏檢。

發(fā)明內(nèi)容
考慮到上述問(wèn)題，本發(fā)明的目的在于提供一種感興趣區(qū)域分割方 法和裝置，其不需利用車輛的車底陰影就能從圖像中分割出可能包含 車輛的感興趣區(qū)域。
本發(fā)明的另一目的在于提供一種車燈檢測(cè)方法和裝置，以從圖像 出檢測(cè)出車燈圖形。
為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的，按照本發(fā)明的一種用于從圖像中分割感
興趣區(qū)域的方法，包括步驟
對(duì)所攝取圖像進(jìn)行邊緣提取處理，以獲取所述攝取圖像的邊緣；
以及
從所述獲取的邊緣中選取滿足預(yù)定條件的邊緣，其中，所述預(yù)定
9條件是所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域與現(xiàn)實(shí)世界中的車燈在所述選 取的邊緣的位置處所形成的圖形相似；
將所述攝取圖像中所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域確定為車燈圖 形；以及
根據(jù)所述確定的車燈圖形從所述攝取圖像中分割出可能包含車 輛的感興趣區(qū)域。
為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的，按照本發(fā)明的一種用于從圖像檢測(cè)車燈 圖形的方法，包括步驟
對(duì)所攝取圖像進(jìn)行邊緣提取處理，以獲取所述攝取圖像的邊緣；
以及
從所述獲取的邊緣中選取滿足預(yù)定條件的邊緣，其中，所述預(yù)定 條件是所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域與現(xiàn)實(shí)世界中的車燈在所述選 取的邊緣的位置處所形成的圖形相似；以及
將所述攝取圖像中所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域確定為車燈圖形。
為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的，按照本發(fā)明的一種用于從圖像中分割感 興趣區(qū)域的裝置，包括
邊緣提取模塊，用于對(duì)所攝取圖像進(jìn)行邊緣提取處理，以獲取所 述攝取圖像的邊緣；以及
選取模塊，用于從所述獲取的邊緣中選取滿足預(yù)定條件的邊緣， 其中，所述預(yù)定條件是所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域與現(xiàn)實(shí)世界中的 車燈在所述選取的邊緣的位置處所形成的圖形相似；
確定模塊，用于將所述攝取圖像中所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域 確定為車燈圖形；以及
分割模塊，用于根據(jù)所述確定的車燈圖形從所述攝取圖像中分割 出可能包含車輛的感興趣區(qū)域。
為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的，按照本發(fā)明的一種用于從圖像檢測(cè)車燈圖形的裝置，包括-
邊緣提取模塊，用于對(duì)所攝取圖像進(jìn)行邊緣提取處理，以獲取所
述攝取圖像的邊緣；以及
選取模塊，用于從所述獲取的邊緣中選取滿足預(yù)定條件的邊緣， 其中，所述預(yù)定條件是所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域與現(xiàn)實(shí)世界中的
車燈在所述選取的邊緣的位置處所形成的圖形相似；以及
確定模塊，用于將所述攝取圖像中所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域 確定為車燈圖形。
附圖簡(jiǎn)述


圖1示出了透視原理的示意圖2示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的用于從圖像中分割感興趣區(qū)域
的方法的流程圖3a示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的所攝取圖像的例子；
圖3b示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的車燈候選區(qū)域的示意圖4示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的所提取的邊緣的示意圖5a示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的執(zhí)行填充操作之后的圖像的示
意圖5b示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的執(zhí)行腐蝕操作之后的圖像的示 意圖5c示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的執(zhí)行膨脹操作之后的圖像的示 意圖6a示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的感興趣區(qū)域的左右邊候選區(qū)域 的示意圖6b示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的從感興趣區(qū)域的左右邊候選區(qū) 域中所提取的邊緣的示意圖6c是示出圖6b的邊緣圖中每一個(gè)列所包含的邊緣點(diǎn)的數(shù)目的
直方圖。
圖7a示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的感興趣區(qū)域的底邊候選區(qū)域的
ii示意圖7b示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的從感興趣區(qū)域的底邊候選區(qū)域 中所提取的邊緣的示意圖7c是示出圖7b的邊緣圖中每一個(gè)行所包含的邊緣點(diǎn)的數(shù)目的 直方圖7d示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的感興趣區(qū)域的底邊的示意圖。
具體實(shí)施例方式
按照本發(fā)明的一個(gè)方面，首先從所攝取圖像中提取車輛的車燈圖 形，然后基于所提取的車燈圖形從所攝取圖像中分割出可能包含車輛 的感興趣區(qū)域。
在此，首先介紹下面本發(fā)明的一些實(shí)施例將要使用到的透視原理。
從圖1可以看出，現(xiàn)實(shí)世界中的真實(shí)高度DE (Zv)與其在攝取 圖像中所形成的像素高度AB (、)具有如下關(guān)系
Wx《一 OC Q) Z)五 一7
通過(guò)變換公式(1)，可以得到如下公式(2): 爿5 =-x — ——!"X—，艮卩/zp=^-——
(2)
其中，DE為車燈下邊緣到地面的高度，AB為在所攝取圖像中 車燈圖形下邊緣到該攝取圖像的底邊的像素高度，OC為攝像裝置的 焦距/， ^為攝像裝置的切向畸變，d為現(xiàn)實(shí)世界中目標(biāo)車輛到攝像 裝置的距離，在圖像中表現(xiàn)為車輛下底邊的深度^ (即車輛下底邊到 圖像下邊的距離)。^與《具有以下關(guān)系
"~~^^ (3)
其中，//為攝像裝置到地面的高度，2^"^^^/^為在所攝取圖 像中道路消失線到該圖像底邊的像素距離。下面將結(jié)合圖2，以摩托車作為車輛的例子，詳細(xì)描述本發(fā)明一 個(gè)實(shí)施例的感興趣區(qū)域分割方法。
如圖2所示，首先，在步驟SIO，從諸如攝像機(jī)這樣的攝像裝置 所攝取圖像中確定出車燈候選區(qū)域，即可能包含有車燈的圖像區(qū)域。 通常情況下，當(dāng)路面平坦時(shí)，車燈一般不出現(xiàn)在圖像中道路消失線的 上方(如圖3a所示)，因此可以將所攝取圖像中道路消失線下方的圖 像部分作為車燈候選區(qū)域(如圖3b所示)。考慮到路面坡度的影響， 在本實(shí)施例中，將車燈候選區(qū)域的上邊緣確定為從所攝取圖像中道路 消失線向上擴(kuò)展Ar-lO個(gè)象素的位置處。
然后，在步驟S20，使用諸如canny、 sobel或susan等這樣的方 法對(duì)該確定出的車燈候選區(qū)域進(jìn)行邊緣提取處理。在本實(shí)施例中，優(yōu) 選采用susan方法直接從該確定的車燈候選區(qū)域中(即基于該確定的 車燈候選區(qū)域的RGB彩色空間)提取邊緣，如圖4所示。
接著，在步驟S30，從所提取的邊緣中去除干擾邊緣，例如不具 有閉合輪廓的邊緣和/或周長(zhǎng)小于真實(shí)世界中最小車燈在所攝取圖像 中所對(duì)應(yīng)周長(zhǎng)的閉合輪廓的邊緣。在本實(shí)施例中，采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) (Mathematical Morphology)中一些操作去掉不具有閉合輪廓的邊緣 和/或周長(zhǎng)小于真實(shí)世界中最小車燈在所攝取圖像中所對(duì)應(yīng)周長(zhǎng)的閉 合輪廓的邊緣。具體來(lái)說(shuō)，首先對(duì)所攝取圖像中具有閉合輪廓的邊緣 進(jìn)行填充(fill)操作(如圖5a所示)，接著采用模板對(duì)該確定出的車 燈候選區(qū)域進(jìn)行腐蝕(erode)操作(該模板小于在該確定出的車燈 候選區(qū)域中要識(shí)別的最小摩托車的像素大小，這里取5X5的圓形模 板)(如圖5b所示)，之后再用該模板對(duì)該確定出的車燈候選區(qū)域進(jìn) 行膨脹(dilate)操作(如圖5c所示)，就去掉了不具有閉合輪廓的 邊緣和/或周長(zhǎng)小于真實(shí)世界中最小車燈在所攝取圖像中所對(duì)應(yīng)周長(zhǎng) 的閉合輪廓的邊緣。在步驟S40，從所得到的邊緣中，選取其周長(zhǎng)介于最大車燈與最
包圍的區(qū)域作為車燈圖形，如圖5c中的區(qū)域1、。 、、
在步驟S50，從所確定的車燈圖形的左邊和右邊分別向左、向右 各擴(kuò)寬度R得到左擴(kuò)展邊和右擴(kuò)展邊，以及從所確定的車燈圖形的底 邊向下擴(kuò)高度&得到下擴(kuò)展邊，從而獲得由該車燈圖形的底邊、該左 擴(kuò)展邊、該右擴(kuò)展邊和該下擴(kuò)展邊所形成的可能包含摩托車的感興趣 區(qū)域(以下稱為摩托車感興趣區(qū)域)的左邊和右邊的候選區(qū)域凡，如 圖6a所示。其中，
% =Arx(2xi ) & 4x(2xi )
其中，i 為摩托車車燈的半徑，^和,為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)所確定的常數(shù)， 需要結(jié)合摩托車車燈的半徑來(lái)考慮。此外，候選區(qū)域&的坐標(biāo)為
其中，其中(c;,c;i為摩托車車燈中心的坐標(biāo)，i 為車燈的半徑。 在步驟S60，以通過(guò)車燈圖形中心的垂直線為分界線，把候選區(qū)
域A分成左右兩個(gè)區(qū)域，分別作為摩托車感興趣區(qū)域的左邊候選區(qū)域 和右邊候選區(qū)域。
在步驟S70，使用諸如canny、 sobel等邊緣提取算子對(duì)摩托車感 興趣區(qū)域的左邊候選區(qū)域和右邊候選區(qū)域進(jìn)行邊緣提取處理，以從這 兩個(gè)候選區(qū)域(即候選區(qū)域&)中提取邊緣，如圖6b所示。
在步驟S80，計(jì)算左邊候選區(qū)域和右邊候選區(qū)域中每一個(gè)列所包 含的邊緣點(diǎn)的數(shù)目。圖6c是示出圖6b的邊緣圖中每一個(gè)列所包含的 邊緣點(diǎn)的數(shù)目的直方圖，其中，該直方圖的橫坐標(biāo)表示所攝取圖像的 各個(gè)列的位置，縱坐標(biāo)表示各個(gè)列的邊緣點(diǎn)數(shù)目。
14在步驟S90，將左邊候選區(qū)域中包含邊緣點(diǎn)數(shù)目最多的列確定為 摩托車感興趣區(qū)域的左邊，以及將右邊候選區(qū)域中包含邊緣點(diǎn)數(shù)目最
如果左邊候選區(qū)i和右邊候選區(qū)域的其中一個(gè)沒(méi)有邊緣可提取， 則將該其中一個(gè)候選區(qū)域中以車燈圖形的中心為對(duì)稱中心而與另一 候選區(qū)域中所確定的摩托車感興趣區(qū)域的邊相對(duì)稱的列，作為從該其 中一個(gè)候選區(qū)域確定得到的摩托車感興趣區(qū)域的邊。
如果左邊候選區(qū)域和右邊候選區(qū)域的每一個(gè)都沒(méi)有邊緣可提取， 則將候選區(qū)域&的左邊和右邊分別確定為摩托車感興趣區(qū)域的左邊 和右邊。
在步驟SIOO，確定摩托車感興趣區(qū)域的底邊候選區(qū)域。 具體地，首先，計(jì)算所攝取圖像中的每一行到該圖像底邊的距離， 即、。
然后，根據(jù)前面的公式(2)和(3)，計(jì)算所攝取圖像中的每一 行到車燈圖形底邊的像素高度、所對(duì)應(yīng)的在真實(shí)世界中的實(shí)際高度 &。
接著，找出其所對(duì)應(yīng)的實(shí)際高度/v等于在現(xiàn)實(shí)世界中摩托車車燈 距離地面的最大高度&—_的第一特定行，以及，其所對(duì)應(yīng)的實(shí)際高 度A等于在現(xiàn)實(shí)世界中摩托車車燈距離地面的最小高度、—_的第二 特定行。
最后，將所攝取圖像中由所確定的摩托車感興趣區(qū)域的左邊和右 邊、該第一特定行和該第二特定行所構(gòu)成的圖像區(qū)域作為摩托車感興 趣區(qū)域的底邊候選區(qū)域，如圖7a所示。
在步驟SllO，使用諸如canny、 sobel等邊緣提取算子對(duì)摩托車 感興趣區(qū)域的底邊候選區(qū)域進(jìn)行邊緣提取處理，以從這個(gè)底邊候選區(qū) 域中提取邊緣，如圖7b所示。
在步驟S120，計(jì)算底邊候選區(qū)域中每一個(gè)行所包含的邊緣點(diǎn)的 數(shù)目。圖7c是示出底邊候選區(qū)域中每一行所包含的邊緣點(diǎn)的數(shù)目的
15直方圖，其中，該直方圖的橫坐標(biāo)表示底邊候選區(qū)域的各個(gè)行的位置， 縱坐標(biāo)表示各個(gè)行的邊緣點(diǎn)數(shù)目。
在步驟sia^ m邊候選區(qū)^4^含邊緣點(diǎn)IW^的行確定
為摩托車感興趣區(qū)域的底邊。圖7d示出了摩托車感興趣區(qū)域的底邊 的一個(gè)例子。
在步驟S140，確定摩托車感興趣區(qū)域的頂邊。
具體地，在得到摩托車感興趣區(qū)域的底邊之后，首先根據(jù)該得到 的底邊所在的行距離所攝取圖像的底邊的距離力，按照公式(3)計(jì) 算出攝像裝置與摩托車的距離d，然后計(jì)算在真實(shí)世界中距離攝像裝 置為d的摩托車在所攝取圖像中的像素高度"，
其中，h麵。r為摩托車在真實(shí)世界中的高度，在這里，hm咖等于
1.5m。
最后，將摩托車感興趣區(qū)域的底邊之上距離該底邊為d"的行作 為摩托車感興趣區(qū)域的頂邊。
本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)明白，雖然在上面的實(shí)施例中，以邊緣具有 閉合輪廓、其周長(zhǎng)介于最大車燈與最小車燈的周長(zhǎng)之間且其外接矩形 的縱橫比在預(yù)定范圍之內(nèi)作為條件，來(lái)確定該邊緣所圍成的區(qū)域與現(xiàn) 實(shí)世界中的車燈在該邊緣的位置處所形成的圖形相似，然而，本發(fā)明 并不局限于此。在本發(fā)明的其它實(shí)施例中，也可以通過(guò)判斷邊緣是否 具有閉合輪廓，以及邊緣所圍成的區(qū)域與在該邊緣位置處所形成的車 燈圖形的不變距、矩形度、圓形度或者傅立葉描述子的差異是否在預(yù) 定范圍內(nèi)，來(lái)確定該邊緣所圍成的區(qū)域與現(xiàn)實(shí)世界中的車燈在該邊緣 的位置處所形成的圖形是否相似。其中，這里所提到的利用不變距、 矩形度、圓形度和傅立葉描述子等來(lái)判斷圖形是否相似的方法，對(duì)于 圖像處理領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)是公知的，在此不再贅述。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，雖然在上面的實(shí)施例中，以所攝取圖 像中道路消失線下方的圖像部分作為車燈候選區(qū)域，然而，本發(fā)明并
不局限于此。在本發(fā)明的^fe^M4^fe可以將所攝Mmi^11
作為車燈候選區(qū)域。
本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，雖然上面以摩托車作為例子描述了本 發(fā)明，但是本發(fā)明并不僅局限于用于檢測(cè)摩托車。事實(shí)上，在本發(fā)明
的其他實(shí)施例中，也可以用于檢測(cè)除了摩托車之外的車輛。
本發(fā)明的車燈檢測(cè)方法和感興趣區(qū)域分割方法既可以用軟件的 方式實(shí)現(xiàn)，也可以用硬件或軟硬件結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)。
本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明所公開的車燈檢測(cè)方法和裝 置、感興趣區(qū)域分割方法和裝置，可以在不偏離本發(fā)明實(shí)質(zhì)的基礎(chǔ)上
做出各種變形和改變。因此;本發(fā)明的保護(hù)范圍由所附的權(quán)利要求書
來(lái)限定。
權(quán)利要求
1、一種用于從圖像中分割感興趣區(qū)域的方法，包括步驟對(duì)所攝取圖像進(jìn)行邊緣提取處理，以獲取所述攝取圖像的邊緣；以及從所述獲取的邊緣中選取滿足預(yù)定條件的邊緣，其中，所述預(yù)定條件是所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域與現(xiàn)實(shí)世界中的車燈在所述選取的邊緣的位置處所形成的圖形相似；將所述攝取圖像中所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域確定為車燈圖形；以及根據(jù)所述確定的車燈圖形從所述攝取圖像中分割出可能包含車輛的感興趣區(qū)域。
2、 如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述分割步驟進(jìn)一步包括 步驟從所述確定的車燈圖形的左右兩邊分別向外擴(kuò)展預(yù)定寬度和從 所述確定的車燈圖形的底邊向下擴(kuò)展預(yù)定高度，以得到左擴(kuò)展邊、右 擴(kuò)展邊和下擴(kuò)展邊；從由所述車燈圖形的底邊、所述左擴(kuò)展邊、所述右擴(kuò)展邊和所述 下擴(kuò)展邊所形成的左右邊候選區(qū)域中提取邊緣；計(jì)算所述左右邊候選區(qū)域由通過(guò)所述車燈圖形的中心的垂直線 所劃分而成的左邊候選區(qū)域和右邊候選區(qū)域中的每一個(gè)列所包含的 邊緣點(diǎn)數(shù)目；以及將所述左邊候選區(qū)域和所述右邊候選區(qū)域中各自包含邊緣點(diǎn)數(shù) 目最多的列分別設(shè)置為所述感興趣區(qū)域的左邊和右邊。
3、 如權(quán)利要求2所述的方法，其中，還包括步驟 如果所述左邊候選區(qū)域和所述右邊候選區(qū)域的其中一個(gè)候選區(qū)域沒(méi)有邊緣可提取，則將所述其中一個(gè)候選區(qū)域中以所述垂直線作為 對(duì)稱中心線而與另一候選區(qū)域中所述邊緣點(diǎn)數(shù)目最多的列相對(duì)稱的列計(jì)算為所述其中一個(gè)候選區(qū)域的所述邊緣點(diǎn)數(shù)目最多的列。
4、 如權(quán)利要求2所述的方法，其中，還包括步驟如果所述左邊候選區(qū)域和所述右邊候選區(qū)域都沒(méi)有邊緣可提取，則將所述左擴(kuò)展邊和所述右擴(kuò)展邊分別設(shè)置為所述感興趣區(qū)域的左 邊和右邊。
5、 如權(quán)利要求2-4中任意一個(gè)權(quán)利要求所述的方法，其中，所 述分割步驟還包括步驟從所述攝取圖像中確定所述感興趣區(qū)域的底邊候選區(qū)域； 從所述底邊候選區(qū)域中提取邊緣；計(jì)算所述底邊候選區(qū)域的每一個(gè)行所包含的邊緣點(diǎn)數(shù)目；以及 將所述底邊候選區(qū)域中包含邊緣點(diǎn)數(shù)目最多的行設(shè)置為所述感 興趣區(qū)域的底邊。
6、 如權(quán)利要求5所述的方法，其中，所述確定底邊候選區(qū)域的 步驟還包括計(jì)算從所述攝取圖像中的每一個(gè)行到所述車燈圖形的底邊的像 素高度所對(duì)應(yīng)的在真實(shí)世界中的實(shí)際高度；找出其所對(duì)應(yīng)的實(shí)際高度等于在真實(shí)世界中車燈距離地面的最 大高度的第一特定行和其所對(duì)應(yīng)的實(shí)際高度等于在真實(shí)世界中車燈 距離地面的最小高度的第二特定行；以及將所述攝取圖像中由所述第一特定行、第二特定行、所述感興趣 區(qū)域的左邊和右邊所形成的區(qū)域設(shè)置為所述底邊候選區(qū)域。
7、 如權(quán)利要求5所述的方法，其中，所述分割步驟還包括步驟 計(jì)算真實(shí)世界中的車輛在所述攝取圖像中所述感興趣區(qū)域的底邊位置處所形成車輛圖形的像素高度；以及根據(jù)所述感興趣區(qū)域的底邊和所述車輛圖形的像素高度，確定所 述感興趣區(qū)域的頂邊。
8、 一種用于從圖像檢測(cè)車燈圖形的方法，包括步驟 對(duì)所攝取圖像進(jìn)行邊緣提取處理，以獲取所述攝取圖像的邊緣；以及從所述獲取的邊緣中選取滿足預(yù)定條件的邊緣，其中，所述預(yù)定 條件是所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域與現(xiàn)實(shí)世界中的車燈在所述選 取的邊緣的位置處所形成的圖形相似；以及將所述攝取圖像中所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域確定為車燈圖形。
9、 如權(quán)利要求1或8所述的方法，其中，所述相似包括所述 選取的邊緣具有閉合輪廓、所述選取的邊緣的周長(zhǎng)介于最大車燈與最 小車燈的周長(zhǎng)之間、且所述選取的邊緣的外接矩形的縱橫比在預(yù)定范 圍之內(nèi)。
10、 如權(quán)利要求8所述的方法，其中，在所述選取步驟之前，還 包括步驟從所述獲取的邊緣中去除不具有閉合輪廓的邊緣和/或周長(zhǎng)小于 真實(shí)世界中最小車燈在所攝取圖像中所對(duì)應(yīng)周長(zhǎng)的閉合輪廓的邊緣。
11、 如權(quán)利要求8所述的方法，其中，所述去除步驟進(jìn)一步包括 步驟對(duì)所述獲取的邊緣中具有閉合輪廓的邊緣進(jìn)行填充操作； 采用預(yù)定模板對(duì)所述攝取圖像進(jìn)行腐蝕操作；以及 采用所述預(yù)定模板對(duì)所述攝取圖像進(jìn)行膨脹操作。
12、 如權(quán)利要求1或8所述的方法，其中，所述邊緣提取處理是 對(duì)所述攝取圖像中從道路消失線附近到所述攝取圖像的底邊之間的 圖像部分進(jìn)行的。
13、 一種用于從圖像中分割感興趣區(qū)域的裝置，包括 邊緣提取模塊，用于對(duì)所攝取圖像進(jìn)行邊緣提取處理，以獲取所述攝取圖像的邊緣；以及選取模塊，用于從所述獲取的邊緣中選取滿足預(yù)定條件的邊緣， 其中，所述預(yù)定條件是所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域與現(xiàn)實(shí)世界中的 車燈在所述選取的邊緣的位置處所形成的圖形相似；確定模塊，用于將所述攝取圖像中所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域 確定為車燈圖形；以及分割模塊，用于根據(jù)所述確定的車燈圖形從所述攝取圖像中分割 出可能包含車輛的感興趣區(qū)域。
14、 如權(quán)利要求13所述的裝置，其中，所述分割模塊進(jìn)一步包括擴(kuò)展單元，用于從所述確定的車燈圖形的左右兩邊分別向外擴(kuò)展 預(yù)定寬度和從所述確定的車燈圖形的底邊向下擴(kuò)展預(yù)定高度，以得到 左擴(kuò)展邊、右擴(kuò)展邊和下擴(kuò)展邊；候選區(qū)域邊緣提取單元，用于從由所述車燈圖形的底邊、所述左 擴(kuò)展邊、所述右擴(kuò)展邊和所述下擴(kuò)展邊所形成的左右邊候選區(qū)域中提 取邊緣；計(jì)算單元，用于計(jì)算所述左右邊候選區(qū)域由通過(guò)所述車燈圖形的 中心的垂直線所劃分而成的左邊候選區(qū)域和右邊候選區(qū)域中的每一 個(gè)列所包含的邊緣點(diǎn)數(shù)目；以及設(shè)置單元，用于將所述左邊候選區(qū)域和所述右邊候選區(qū)域中各自 包含邊緣點(diǎn)數(shù)目最多的列分別設(shè)置為所述感興趣區(qū)域的左邊和右邊。
15、 如權(quán)利要求14所述的裝置，其中，還包括 如果所述左邊候選區(qū)域和所述右邊候選區(qū)域的其中一個(gè)候選區(qū)域沒(méi)有邊緣可提取，則所述計(jì)算單元將所述其中一個(gè)候選區(qū)域中以所 述垂直線作為對(duì)稱中心線而與另一候選區(qū)域中所述邊緣點(diǎn)數(shù)目最多 的列相對(duì)稱的列計(jì)算為所述其中一個(gè)候選區(qū)域的所述邊緣點(diǎn)數(shù)目最多的列。
16、 如權(quán)利要求14所述的裝置，其中，還包括 如果所述左邊候選區(qū)域和所述右邊候選區(qū)域都沒(méi)有邊緣可提取，則所述設(shè)置單元將所述左擴(kuò)展邊和所述右擴(kuò)展邊分別設(shè)置為所述感 興趣區(qū)域的左邊和右邊。
17、 如權(quán)利要求14-16中任意一個(gè)權(quán)利要求所述的裝置，其中， 所述分割模塊還包括底邊候選區(qū)域確定單元，用于從所述攝取圖像中 確定所述感興趣區(qū)域的底邊候選區(qū)域，其中，所述候選區(qū)域邊緣提取單元從所述底邊候選區(qū)域中提取邊緣， 所述計(jì)算單元計(jì)算所述底邊候選區(qū)域的每一個(gè)行所包含的邊緣 點(diǎn)數(shù)目；以及所述設(shè)置單元將所述底邊候選區(qū)域中包含邊緣點(diǎn)數(shù)目最多的行 設(shè)置為所述感興趣區(qū)域的底邊。
18、 如權(quán)利要求17所述的裝置，其中，所述底邊候選區(qū)域確定 單元進(jìn)一步包括實(shí)際高度計(jì)算單元，用于計(jì)算從所述攝取圖像中的每一個(gè)行到所述車燈圖形的底邊的像素高度所對(duì)應(yīng)的在真實(shí)世界中的實(shí)際高度；査找單元，用于找出其所對(duì)應(yīng)的實(shí)際高度等于在真實(shí)世界中車燈距離地面的最大高度的第一特定行和其所對(duì)應(yīng)的實(shí)際高度等于在真 實(shí)世界中車燈距離地面的最小高度的第二特定行；以及候選區(qū)域設(shè)置單元，用于將所述攝取圖像中由所述第一特定行、 第二特定行、所述感興趣區(qū)域的左邊和右邊所形成的區(qū)域設(shè)置為所述 底邊候選區(qū)域。
19、 如權(quán)利要求17所述的裝置，其中，所述分割模塊還包括 像素高度計(jì)算單元，用于計(jì)算真實(shí)世界中的車輛在所述攝取圖像中所述感興趣區(qū)域的底邊位置處所形成車輛圖形的像素高度；以及頂邊確定單元，用于根據(jù)所述感興趣區(qū)域的底邊和所述車輛圖形 的像素高度，確定所述感興趣區(qū)域的頂邊。
20、 一種用于從圖像檢測(cè)車燈圖形的裝置，包括 邊緣提取模塊，用于對(duì)所攝取圖像進(jìn)行邊緣提取處理，以獲取所述攝取圖像的邊緣；以及選取模塊，用于從所述獲取的邊緣中選取滿足預(yù)定條件的邊緣， 其中，所述預(yù)定條件是所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域與現(xiàn)實(shí)世界中的車燈在所述選取的邊緣的位置處所形成的圖形相似；以及確定模塊，用于將所述攝取圖像中所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域 確定為車燈圖形。
21、 如權(quán)利要求13或20所述的裝置，其中，所述相似包括所 述選取的邊緣具有閉合輪廓、所述選取的邊緣的周長(zhǎng)介于最大車燈與 最小車燈的周長(zhǎng)之間、且所述選取的邊緣的外接矩形的縱橫比在預(yù)定 范圍之內(nèi)。
22、 如權(quán)利要求20所述的裝置，其中，還包括去除模塊，用于從所述獲取的邊緣中去除不具有閉合輪廓的邊緣 和/或周長(zhǎng)小于真實(shí)世界中最小車燈在所攝取圖像中所對(duì)應(yīng)周長(zhǎng)的閉 合輪廓的邊緣。
23、 如權(quán)利要求20所述的裝置，其中，所述去除模塊進(jìn)一步包括填充單元，用于對(duì)所述獲取的邊緣中具有閉合輪廓的邊緣進(jìn)行填 充操作；腐蝕單元，用于采用預(yù)定模板對(duì)所述攝取圖像進(jìn)行腐蝕操作；以及膨脹單元，用于采用所述預(yù)定模板對(duì)所述攝取圖像進(jìn)行膨脹操作。
24、如權(quán)利要求13或20所述的裝置，其中，所述邊緣提取處理是對(duì)所述攝取圖像中從道路消失線附近到所述攝取圖像的底邊之間 的圖像部分進(jìn)行的。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種車燈檢測(cè)方法和裝置以及感興趣區(qū)域分割方法和裝置，該感興趣區(qū)域分割方法包括對(duì)所攝取圖像進(jìn)行邊緣提取處理，以獲取所述攝取圖像的邊緣；從所述獲取的邊緣中選取滿足預(yù)定條件的邊緣，其中，所述預(yù)定條件是所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域與現(xiàn)實(shí)世界中的車燈在所述選取的邊緣的位置處所形成的圖形相似；將所述攝取圖像中所述選取的邊緣所圍成的區(qū)域確定為車燈圖形；以及，根據(jù)所述確定的車燈圖形從所述攝取圖像中分割出可能包含車輛的感興趣區(qū)域。利用該方法和裝置，不需利用車底陰影就能從圖像中獲取車輛感興趣區(qū)域。
文檔編號(hào)G06K9/34GK101470806SQ20071030143
公開日2009年7月1日 申請(qǐng)日期2007年12月27日 優(yōu)先權(quán)日2007年12月27日
發(fā)明者威 劉, 宋春艷, 淮 袁 申請(qǐng)人:東軟集團(tuán)股份有限公司;阿爾派株式會(huì)社