[发明专利]一种基于鱼眼相机的车位识别方法、系统及介质

权利要求书

1.一种基于鱼眼相机的车位识别方法，该方法包括以下步骤：

A.利用车辆四周安装的鱼眼相机，拍摄车位获取车位的连续图像信号，并对采集到的图像信号进行畸变校正和俯视图变换；

B.对车位图像的俯视图进行滤波得到灰度图，采用局部自适应阈值二值化算法对所述车位图像俯视图的灰度图进行二值化；

C.对所得到的二值化图像先进行膨胀操作再进行腐蚀操作；

D.采用区域生长算法对形态学处理后的二值图进行连通域生长，并统计连通域所含像素点的个数作为各个连通域的面积，将连通域面积小于一定值的区域去除；

E.采用Hilditch细化算法提取去除小面积区域后的二值图的图像骨架；

F.通过细化图像像素点8邻域分析对二值图的图像骨架进行T形结构初步筛选，确定候选对象；

G.聚类分析T形结构的候选对象，提取得到T形结构主方向；

H.对聚类分析提取T形结构主方向筛选后的T形结构候选对象进行配对生成；

I.通过直线生长算法确定出一个完整的停车位；

其中，所述步骤I中直线生长算法还包括以下分步骤：

I1.在细化图像上，以筛选出的可以代表停车位的T形结构的中心作为初始种子点进行生长，将种子点的8邻域分成8个生长方向，并按照各个方向进行生长；

I2.将8邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中；

I3.将这些新像素当作新的种子继续上面的过程，直到没有满足条件的像素可被包括进来，至此细化图像中的一条直线就生长出来了。

2.根据权利要求1所述的基于鱼眼相机的车位识别方法，其特征在于：所述步骤F中对所述二值图的图像骨架进行8邻域分析还包括以下分步骤：

F1.提取三个8邻域满足像素值大于0的点；

F2.把这三个点互不相邻的图像骨架上的像素点作为T形结构的候选对象进行存储。

3.根据权利要求1所述的基于鱼眼相机的车位识别方法，其特征在于：所述步骤G中的聚

类分析还包括以下分步骤：

G1.以所述候选对象为中心，确定一个一定大小的ROI区域，对每个这样的ROI区域进行搜索；

G2.该区域中某个像素点到中心的距离在一定范围内，且该像素点是图像细化后骨架上的一点，则将该像素点加入候选点，如此直至搜索完所有ROI区域；

G3.对每个ROI区域中的候选点进行聚类，此时，聚类的结果若刚好为三个点，说明该候选对象是正确的T形结构，且该三个点代表了T形结构的三个方向，根据所述T形结构的三个方向点之间的距离关系确定唯一代表T形结构主方向的点。

4.根据权利要求1所述的基于鱼眼相机的车位识别方法，其特征在于：所述步骤H中所述配对生成是对步骤G筛选后的T形结构候选对象进行两两配对，若两个候选对象中心之间的距离在一定范围内，且两个候选对象的主方向一致以及两个候选对象中心的连线与不代表主方向的另外两点所在的向量平行，则说明这两个T形结构可以确定一个停车位。

5.一种基于鱼眼相机的车位识别系统，其特征在于：所述基于鱼眼相机的车位识别系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序配置为由所述处理器调用时实现权利要求1-4中任一项所述的方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于:所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现权利要求1-4中任一项所述的方法的步骤。