[发明专利]一种基于多幅子图与图像显著性分析的车辆检测方法

权利要求书

1.一种基于多幅子图与图像显著性分析的车辆检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，基于多幅子图融合的显著性预处理，其中，各个所述子图中至少存在一个子图使得在该子图内包括目标车辆与周围环境形成相对强烈的对比度；

S2，对含有目标车辆的候选目标区域进行边界修正；

S3，将修正后的目标候选区域进行精确判断；

S4，多帧联合与去重合；

S5，输出目标窗口区域坐标，完成车辆检测；

所述步骤S1包括如下步骤：

S11，将原始图像划分为若干子图；

S12，针对每幅子图，获取与该子图对应的子区域显著性图像，并将其映射到0-255范围内得到子区域显著性分析图像；遍历子区域显著性分析图的每个像素点，获取在子区域显著性分析图中的每个像素点的子区域显著性分析图像像素值；

S13，将子图映射到0-255的范围内得到子区域拉伸图像；

S14，获取每个像素点的子区域目标图像像素值，所述子区域目标图像像素值＝子区域显著性分析图像像素值-子区域拉伸图像像素值；

S15，根据各个像素点的子区域目标图像像素值得到子区域目标图像，将子区域目标图像进行二值化处理，得到突出了显著性物体的子区域二值图像；

所述步骤S12包括如下步骤：

S121，针对每个子区域原始图像，遍历该子区域原始图像，获取该子区域原始图像各个像素的频率，获取像素值的最大值与最小值；

S122，计算每个子区域原始图像中每个像素点到其他像素点的频率的距离之和，做为衡量该点像素对比度的一种度量；

S123，在每个子区域原始图像中利用步骤S22中各个像素点的频率的距离之和做指数运算，做为该像素点的显著性特征值；

S124，根据子区域原始图像各个像素点的显著性特征值获取与子区域原始图像对应的子区域显著性图像；

S125，遍历子区域显著性图像，获取子区域显著性特征值的最大值和最小值；

S126，计算距离之和的变化幅度，即使用子区域显著性特征值的最大值减去子区域显著性特征值的最小值，将子区域原始图像映射到0-255的范围内；

S127，将子区域显著性图像映射到0-255的范围内得到子区域显著性分析图像。

2.根据权利要求1所述的基于多幅子图与图像显著性分析的车辆检测方法，其特征在于，所述子图根据目标车辆在原始图像中可能出现的位置与尺寸进行划分。

3.根据权利要求1所述的基于多幅子图与图像显著性分析的车辆检测方法，其特征在于，所述步骤S122中的距离包括欧式距离。

4.根据权利要求3所述的基于多幅子图与图像显著性分析的车辆检测方法，其特征在于，所述步骤S125还包括：当子区域显著性特征值的最大值和最小值相等时，舍弃对该子区域显著性图像的后续步骤。

5.根据权利要求3所述的基于多幅子图与图像显著性分析的车辆检测方法，其特征在于，所述步骤S127还包括：将每个子区域显著性分析图中显著性特征值的归一化系数，做为该子区域原始图像的显著性特征值映射回原始图像中时的加权参数，所述原始图像中的各个包含目标车辆的子区域显著性图像被分别加权，然后再映射到0-255的范围内得到子区域显著性分析图像。