基于線陣CCD像機的車輛檢測技術(shù)研究.pdf

1、現(xiàn)有的視頻檢測系統(tǒng)大多采用面陣CCD像機，然而基于面陣CCD圖像的檢測技術(shù)存在一些難以解決的問題：(1)視頻圖像中除了所關(guān)心的目標，存在大量的背景目標，而從復雜背景中提取出感興趣的目標在圖像處理中是一個很棘手的問題：(2)面陣CCD圖像的幀(場)速率一般都較低，較難實現(xiàn)高的檢測精度；(3)面陣CCD圖像的數(shù)據(jù)量很大，為了保證實時性，較難采用很復雜的算法，因此其檢測性能受到限制。而基于線陣CCD像機的檢測技術(shù)具有如下優(yōu)點：(1)線陣圖像序

2、列構(gòu)成的圖像中僅包含運動目標，因此在運動目標檢測時避免了復雜背景的干擾；(2)線陣CCD像機的空間分辨率、像素灰度級和采樣速度可以較高，可以實現(xiàn)較高的檢測精度；(3)線陣圖像數(shù)據(jù)量相對較小，便于實現(xiàn)復雜的圖像處理和分析算法。 本論文對基于線陣CCD成像檢測系統(tǒng)的幾個關(guān)鍵技術(shù)進行了研究，具體說來，本論文所做的主要研究工作可概括如下： (1)在研究常規(guī)圖像分割算法的基礎(chǔ)上，提出了一種適用于線陣CCD圖像的目標分割算法，該算法

3、主要是基于圖像的紋理特征。首先利用小波變換提取路面的紋理特征，以此作為二值化的依據(jù)，然后為每個邏輯車道建立若干計數(shù)器，并根據(jù)二值化的結(jié)果進行車輛分割。現(xiàn)場實驗結(jié)果證明，該算法可有效消除車燈和陰影對車輛分割的干擾，可以實現(xiàn)對車輛的準確分割。 (2)在車輛分割的基礎(chǔ)上，提出了標識車輛目標的投影算法，該算法利用已經(jīng)建立的若干計數(shù)器確定目標的上下邊界及左右邊界，該算法可以準確地對目標車輛進行標識。 (3)用SQL Server開