[发明专利]基于JPEG压缩图像的车位检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，设计并实现了一种在图像压缩域下对室内停车场车位占用情况进行实时监控和检测的方法。

背景技术

近年来，随着经济社会的高速发展，我国城市机动车数量迅速增加，而停车场建设相对缓慢，停车难问题日益突出。研究停车场车位检测方法可以有效的解决车位资源有限的问题，提高停车场车位的使用率，满足了停车场在效率、安全和管理上的要求，这将对我国现阶段智能交通的研究和发展、对停车场的合理高效利用起到积极的推动作用。在如今信息爆炸的时代，为了节省存储资源空间和传输带宽，大部分数字图像是以压缩格式进行存储和传输的，其中静态图像的压缩以JPEG压缩标准最为普及，JPEG压缩及解压缩流程图如图1所示。

目前，停车场车位检测方法有很多，主要可以分为基于物理特征的检测方法和基于视频监控、计算机视觉等像素域数字图像处理技术的检测方法。基于物理特征的检测方法主要采用地埋感应线圈、超声波、地磁检测等方式。这种方式具有成本低、受气候影响小等优点，但安装施工麻烦，要开挖路面，不仅对路面造成破坏，而且路面受季节和车辆压力影响，线圈容易损坏，维护比较困难；基于像素域的数字图像处理技术的检测方式相对具有许多的优势，首先，拍摄图像的摄像机安装、更换方便，不影响交通，容易调整和移动摄像头的位置，无需在车道路面上施工；其次，像素域图像处理技术车位检测精度较高。但目前基于图像处理的车位检测方法都是在像素域上完成的，针对普遍存在的压缩格式的数据，传统的方法不仅需要把数据流还原为DCT(离散余弦变换)系数矩阵，还需要把每个8×8的DCT系数块都进行解压缩，之后再还原为原始的设备无关位图进行处理，浪费大量的系统时间，在一些实时性要求较高的场合无法满足要求，而且存储数据量较大，浪费资源。特别对于地下停车场，还面临光线较暗，噪声较大等问题。JPEG压缩域有如下特点：(1)、算法中首先转换图像的颜色空间，从RGB到YCbCr，Y分量代表图像的亮度信息，Cb，Cr代表图像的色度信息。根据人眼的生物特性，相对于色度信息，人眼能更好的分辨亮度信息，JPEG对于亮度Y和色度Cb，Cr的量化程度是不同的，从量化表中的量化系数我们就可以看出色度的量化程度更大，因此色度信息损失的更多。(2)、JPEG核心算法是DCT变换(离散余弦变换)。其公式为：

F(u,v)=14C(u)C(v)·[Σi=07Σj=07f(i,j)cos(2i+1)uπ16cos(2j+1)vπ16],]]>其中，因此，F(0,0)=18Σi=07Σj=07f(i,j),]]>