[发明专利]基于H_S二维直方图和区域颜色匹配的车辆颜色检测方法

权利要求书

1.一种基于H_S二维直方图和区域颜色匹配的车辆颜色检测方法，其特征在于：该车辆颜色检测方法包括以下步骤：

①车辆检测及归一化：对车辆进行实时跟踪，采集车辆的彩色图片，并对车辆图像进行大小归一化处理；

②H_S二维直方图检测：利用车辆跟踪所获得的车辆的彩色图片，在HSV颜色空间中求得车辆的彩色H_S二维直方图；

③颜色提取区域检测，通过八邻域检测来获得颜色提取区域：利用车辆跟踪所获得的车辆彩色图像，进行CANNY边缘检测和对该CANNY边缘检测出的图像进行八邻域平滑区域检测，并把检测出的符合车辆大小的区域作为颜色提取区域；

④合理性检验，判断颜色提取区域的合理性：对CANNY边缘检测出的边缘图像进行HOUGH直线检测，判断出目标车辆运动的方向，进而确定出颜色候选区域；对比颜色候选区域与颜色提取区域的包含关系，确定下一步进行颜色模板匹配的区域名单；

⑤颜色模板匹配：对经过合理性检验的颜色提取区域，在RGB空间中获得其区域平均(R，G，B)三分量颜色值，并与预先定义好的颜色模板进行匹配，检测出车辆的颜色。

2.如权利要求1所述的基于H_S二维直方图和区域颜色匹配的车辆颜色检测方法，其特征在于：所述步骤①中，采用背景差法获得当前帧的前景目标，利用逐帧求差的方法完成初始背景的建立，并利用自适应更新系数的滑动平均法进行背景更新；对使用背景差法获得的灰度前景目标进行噪声及阴影去除，利用形态学方法去除前景噪声；对阴影的去除采用互相关系数与前景边缘检测相结合的方式来完成；通过改进的块匹配的方法，对前景目标进行实时跟踪，并利用摄像机成像的近大远小的特点，在车辆离摄像机最近的时刻采集车辆的彩色图片用于车辆颜色检测；根据视频的实际检测情况，对车辆图像进行大小归一化处理。

3.如权利要求1所述的基于H_S二维直方图和区域颜色匹配的车辆颜色检测方法，其特征在于：所述步骤②中，对图像的H分量和S分量划分为不同的等级，通过对比H分量的部分累积和把车辆划分为红色，蓝色，绿色和黄色四个类别。

4.如权利要求1所述的基于H_S二维直方图和区域颜色匹配的车辆颜色检测方法，其特征在于：所述步骤③中，对与所获得的车辆彩色图像相应的灰度图像进行CANNY边缘检测，利用车辆纹理平滑区域颜色相近的特点，采用3*3的纹理检测因子对CANNY边缘检测出的图像进行八邻域平滑区域检测。

5.如权利要求1所述的基于H_S二维直方图和区域颜色匹配的车辆颜色检测方法，其特征在于：所述步骤⑤中检测出的车辆的颜色为红色，黄色，绿色，蓝色，白色，灰色和黑色七种颜色之一。