[发明专利]基于小波变换和时域模式识别的摄像头遮挡检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种车辆视觉系统的应用方法，尤其是涉及一种基于小波变换和时域模式识别的摄像头遮挡检测方法。

背景技术

基于视觉辅助驾驶系统(如前向碰撞预告警系统，车道线检测系统等等)已经成功的应用到车辆上。所有的视觉系统都需要摄像头将实时图像传输给图像处理器。如果摄像头被遮挡，系统需要发出警告，通知驾驶人员，避免驾驶人员依赖视觉系统，对驾驶产生危险。但是现有系统的摄像头遮挡检测功能急需提高。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种检测精度高、误报率低的基于小波变换和时域模式识别的摄像头遮挡检测方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于小波变换和时域模式识别的摄像头遮挡检测方法，包括以下步骤：

1)对原图像进行小波变换，获取多组不同频率的边缘特征；

2)对多组不同频率的边缘特征进行加权平均，合成边缘特征地图；

3)将边缘特征地图分割成多个小区域，对每个小区域的边缘特征进行统计；

4)对相邻且边缘信息少的小区域进行聚类，获取遮挡候选区域；

5)对遮挡候选区域进行时域特征识别，根据遮挡候选区域的加权面积和遮挡候选区域在允许形变范围内的存续时间判断遮挡候选区域是否被遮挡。

步骤1)中对原图像进行三次小波变换，分别获取三组不同频率的边缘特征。

步骤5)中根据被遮挡的可能性分数判断是否被遮挡，若可能性分数高于阈值，则摄像头被遮挡，若可能性分数低于阈值，则摄像头未被遮挡，所述的可能性分数为遮挡候选区域的加权面积和遮挡候选区域在允许形变范围内的存续时间的乘积。

与现有技术相比，本发明通过小波变换和时域模式识别对摄像头获取的图像进行处理，能够快速判断用于获取图像的摄像头是否被遮挡住，该方法简单易行、计算量小、识别率高、误报率低。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例

如图1所示，一种基于小波变换和时域模式识别的摄像头遮挡检测方法，包括以下步骤：

步骤1：对原图像进行三次小波变换，获取三组不同频率的边缘特征，每组边缘特征都含有不同方向上的该频域的边缘特征；

步骤2：对三组不同频率的边缘特征进行加权平均，合成边缘特征地图，其权值体现了该频域对信息提取和抵抗噪声的能力；

步骤3：将边缘特征地图分割成多个小区域，对每个小区域的边缘特征进行统计；

步骤4：对相邻且边缘信息少的小区域进行聚类，获取遮挡候选区域；

步骤5；对遮挡候选区域进行时域特征识别，当一个候选区域变形不大，并且持续一段时间后，就可以判断摄像头遮挡的情况。判断的具体标准为被遮挡的可能性分数，该可能性分数为遮挡候选区域的加权面积和遮挡候选区域在允许形变范围内的存续时间的乘积。若可能性分数高于阈值，则摄像头被遮挡，若可能性分数低于阈值，则摄像头未被遮挡。

本发明能够提供了检测摄像头被遮挡的简单易行的总体方案，具有计算量小，识别率高，误报警率低的特征。