[发明专利]一种基于图像分层技术的车辆检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像分层技术的车辆检测方法，其特征在于，该方法包括：

采集包含车辆的背景图像；

对所述背景图像进行二次图像分层，得到包含车辆的目标图像；该步骤包括：采集所述背景图像中各个像素的像素值；针对每一像素计算该像素与其他像素之间欧氏距离和；对所述每一像素的距离和进行指数运算得到该像素的显著性特征值，根据每一像素的显著性特征值获取特征图像；记录所有特征值中的最大值与最小值，计算所述最大值与最小值之差将所述特征图像映射至0-255的数值范围内；通过对应所述像素值与所述特征值将所述背景图像映射至所述数值范围内得到第一拉伸图像；将所述特征图像减去所述第一拉伸图像以获得子背景图像；将所述子背景图像映射到所述数值范围中获取第二拉伸图像；将所述第二拉伸图像减去所述特征图像得到所述目标图像；二值化所述目标图像；

对所述目标图像进行边界修正；

利用多帧联合检测根据当前帧之前的多帧目标图像中检测出车辆的邻域范围内，产生当前帧的候选窗口，将所述候选窗口中检测出车辆的窗口作为目标窗口；

将所有帧的目标窗口进行图像去重合处理从而得到包含车辆的目标区域；

输出目标区域坐标。

2.如权利要求1所述的基于图像分层技术的车辆检测方法，其特征在于，所述采集包含车辆的背景图像包括，使用经过采样的图像y通道信息检测车辆，采集检测出车辆的背景图像。

3.如权利要求1所述的基于图像分层技术的车辆检测方法，其特征在于，在获取特征图像后，对所述特征图像进行均值滤波，增强所述特征图像的边缘部分。

4.如权利要求3所述的基于图像分层技术的车辆检测方法，其特征在于，所述均值滤波可具有方向倾斜以实现特定方向边缘的增强。

5.如权利要求1所述的基于图像分层技术的车辆检测方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行边界修正包括：

基于车辆的形状预设一个修正窗口，对所述二值化的目标图像的左右边界和上下边界进行边界修正。

6.如权利要求1所述的基于图像分层技术的车辆检测方法，其特征在于，所述图像去重合处理包括：

对所有帧的目标窗口是否重合进行判定，

对有重合区域的目标窗口进行置信度判定，留下置信度高的目标窗口，去除置信度低的目标窗口。

7.一种基于图像分层技术的车辆检测系统，其特征在于，包括：

图像采集模块、图像分层模块、图像去重合模块、输出模块；

所述图像采集模块用于采集包含车辆的背景图像，并采集所述背景图像中各个像素的像素值；

所述图像分层模块用于对所述背景图像进行二次图像分层，得到包含车辆的目标图像，再对所述目标图像进行边界修正，并利用多帧联合检测根据当前帧之前的多帧目标图像中检测出车辆的邻域范围内，产生当前帧的候选窗口，将所述候选窗口中检测出车辆的窗口作为目标窗口；其中，所述图像分层模块包括图像处理模块和计算模块；

所述计算模块针对每一像素计算该像素与其他像素之间欧氏距离和，并对所述每一像素的距离和进行指数运算得到该像素的显著性特征值，记录所有显著性特征值中的最大值与最小值，计算所述最大值与最小值之差；

所述图像处理模块根据每一像素的显著性特征值获取特征图像，并将所述特征图像映射至0-255的数值范围内，通过对应所述像素值与所述显著性特征值将所述背景图像映射至所述数值范围内得到第一拉伸图像，将所述特征图像减去所述第一拉伸图像以获得子背景图像，将所述子背景图像映射到所述数值范围中获取第二拉伸图像，将所述第二拉伸图像减去所述特征图像得到目标图像，并二值化所述目标图像；

所述图像去重合模块用于将所有帧的目标窗口进行图像去重合处理，对所有帧的目标窗口是否重合进行判定，对有重合区域的目标窗口进行置信度判定，留下置信度高的目标窗口，去除置信度低的目标窗口，从而得到包含车辆的目标区域；

所述输出模块用于输出目标区域坐标。

8.如权利要求7所述的基于图像分层技术的车辆检测系统，其特征在于，还包括滤波模块，所述滤波模块在获取特征图像后，对所述特征图像进行均值滤波，增强所述特征图像的边缘部分。