無人駕駛系統(tǒng)中復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下的顯著性目標(biāo)的識別-wenkub
2023-06-11 22:51:03 本頁面
【正文】 人所使用的顯著目標(biāo)提取算法都是從低級視覺出發(fā)的，這是因?yàn)楦呒壱曈X計算模型需要學(xué)習(xí)大規(guī)模的和圖像數(shù)據(jù)庫有關(guān)的理論和知識，計算量大而且不具有通用性。無人駕駛系統(tǒng)所涉及到的其他技術(shù)包括圖像處理、數(shù)據(jù)融合等多方面，是一項綜合性極高的工程。因此基于交通標(biāo)志幾何形狀的特征一般不受光照影響特點(diǎn)，許多學(xué)者參與研究了基于幾何形狀的檢測算法。（1）基于顏色信息的檢測算法：顏色作為交通標(biāo)志的主要特征之一，有很多算法都是具有大小、視角不變性和可分離性的特點(diǎn)。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前，國內(nèi)雖然在智能交通系統(tǒng)和高級輔助駕駛系統(tǒng)方面作了初步的研究，也取得了一些成績和進(jìn)步。為了解決全球社會共同面臨的交通問題，美國、歐洲、日本等發(fā)達(dá)國家已經(jīng)逐步采用高新技術(shù)改造現(xiàn)有的道路交通系統(tǒng)和管理體系以替代傳統(tǒng)的修建更多的道路、擴(kuò)展路網(wǎng)規(guī)模，并投入了大量的人力和物力以開展智能交通系統(tǒng)的研究。然而，汽車在給人類帶來方便生活的同時，也給人們帶來了大量的問題，例如交通安全、經(jīng)常性的交通擁擠和環(huán)境污染問題等。交通事故給國家和人民的生命財產(chǎn)帶來了巨大損失。交通標(biāo)志識別系統(tǒng)作為無人駕駛系統(tǒng)的一個非常重要的子系統(tǒng)，也是難點(diǎn)之一，對其深入研究有助于提高機(jī)動車駕駛的安全性和舒適性，對智能交通系統(tǒng)和智能車的研究具有重要意義。但是，由于我國在智能交通系統(tǒng)和智能汽車方面的研究起步比外國晚了幾十年，研究的深度和廣度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及國外發(fā)達(dá)國家的水平。通過對特征顏色進(jìn)行分割，可以刪除大片非顯著區(qū)域，大大增強(qiáng)了系統(tǒng)的實(shí)時性。交通標(biāo)志的分類理解和識別是交通標(biāo)志識別問題的最終目標(biāo)。人類的視覺具有選擇性注意的特性，我們能夠從復(fù)雜、未知場景中不受復(fù)雜背景影響而快速準(zhǔn)確地檢測到我們所需要的顯著目標(biāo)。目前現(xiàn)有的而且受大家歡迎的低級視覺模型主要依賴像素與像素之間的相互對比，因而缺乏利用顯著目標(biāo)的自身所具有的特征進(jìn)行分析理解。2 顯著性目標(biāo)識別系統(tǒng) 顯著性目標(biāo)識別系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境由于顯著性目標(biāo)識別系統(tǒng)對圖形操作的需要和系統(tǒng)運(yùn)算及處理的實(shí)時性要求，我們選用Microsoft Visual ++作為開發(fā)的語言環(huán)境。這使程序模塊與模塊之間的關(guān)系更為簡單，同時，也良好的保障了為程序模塊的獨(dú)立性、數(shù)據(jù)的安全性。封裝好的對象應(yīng)具有明確的功能和方便的接口，以便其他類引用。在子類中，不但可以繼承父類的的變量和函數(shù)，它也可以增加屬于自己新的數(shù)據(jù)或新的操作，用來完成新的功能。舉個非常的簡單例子，要在一些整數(shù)中找到其中的最大值，但是不明確整數(shù)的個數(shù)，只能知道范圍是2個、3個或4個。CxImage是一個非常著名的可以用于MFC 的C++圖像處理類庫類，它可以打開，保存，顯示，轉(zhuǎn)換如BMP, JPEG, GIF, PNG, TIFF, MNG, ICO 等各種格式的圖像文件。DirectShow使用一種叫Filter Graph的模型來管理整個數(shù)據(jù)流的處理過程，運(yùn)用DirectShow，我們可以很方便地從支持WDM驅(qū)動模型的采集卡上捕獲數(shù)據(jù)，并且進(jìn)行相應(yīng)的后期處理乃至存儲到文件中。根據(jù)DirectShow提供的照相功能，利用Cximage類庫提供的函數(shù)，編寫程序代碼，以實(shí)現(xiàn)圖像的提取。 TRACE(L %d:%d:%d\n, , , )。 if(image) { imageDestroy()。 imageCreateFromArray(pData,gWidth,gHeight,24,3*gWidth,true)。GetLocalTime(amp。然后判斷pData是否為真，如果為真，則重新抓取圖像。根據(jù)DirectShow提供的照相功能，利用Cximage類庫提供的函數(shù)，編寫程序代碼，以實(shí)現(xiàn)圖像的輸入。 int c_cbBuffSize = (c_cMaxFiles * (MAX_PATH + 1)) + 1。 =_T(JPG 文件(*.jpg)\0*.jpg\0BMP 文件 (*.bmp)\0*.bmp\0\0)。 if(image) { imageDestroy()。 if (!imageIsValid()){ CString s(imageGetLastError())。 } ReDraw()。然后獲取要打開文件的名字和圖像的最大尺寸，將執(zhí)行打開圖像功能的標(biāo)記和圖像文件的名字貯存起來。最后重繪圖像，并釋放緩沖存儲器的數(shù)據(jù)。 CString fileName。 ().nMaxFile = c_cMaxFiles。 if(()==IDOK) {int FileType=CxImage::GetTypeIdFromName(())。首先聲明了dlgFile是CFileDialog類，可以實(shí)現(xiàn) CFileDialog的功能，并令dlgFile的參數(shù)為假；fileName是字符類，說明文件的名字是字符類；聲明了整型變量c_cMaxFiles，并賦予初值為100；也聲明了整型變量c_cbBuffSize，并賦予初值為(c_cMaxFiles * (MAX_PATH + 1)) + 1，其中MAX_PATH的值由庫函數(shù)提供的，為260，MAX_PATH是指一個數(shù)組的最大容量。然后對該圖像操作保存功能。歐幾里得距離也稱歐式距離，它是一個普遍采用的距離定義，它是指m維空間中任意兩點(diǎn)之間的真實(shí)距離。權(quán)值矩陣定義如下，其中，指圖像中央的區(qū)域，指點(diǎn)到圖像中央?yún)^(qū)域的距離，指圖像邊緣到中央?yún)^(qū)域的距離。 b=imgGetEffWidth()。 y++) { p=t。 *numG += *(p+1)。 } int num = (y2y1+1)*(x2x1+1)。}該函數(shù)是求得圖像基本數(shù)據(jù)的平均值。通過for循環(huán)實(shí)現(xiàn)指針變量*numR 、*numG 和*numB對整個圖像的掃描，掃描時把整幅圖像看做一個一維數(shù)，然后一行一行的掃描整個圖像。 int w,h,wh,x,y。 else wh=h。 for(y=0。 x++) { int t,r,g,b,i。 i3。 if(x2=w) x2=w1。 if(y2=h) y2=h1。numB)。 t /= 2。 RGBQUAD rgb = imageGetPixelColor(x,y,false)。 G = 。 double Wcenter,r1,R1,x0,y0,m,n。 m=cos((double)w/h)。 else R1=(double)sqrt((double)(yy0)*(yy0)+w*w/4)。 else Wcenter=(3+cos(PI*r1/R1))/4。 image = Img。然后通過一個for循環(huán)的控制來實(shí)現(xiàn)像素點(diǎn)的鄰域內(nèi)像素的平均值。以顏色主分量為中心，根據(jù)距離最小的原則進(jìn)行初始聚類，并且設(shè)定一個恰當(dāng)?shù)拈撝担?dāng)其中某個顏色分量在圖像中所占的比例小于時，將該主分量刪除，并把原本屬于它的像數(shù)點(diǎn)賦給與其距離最小的顏色主分量，這樣就突出了主分量的作用。與在RGB顏色空間中，R通道、G通道、B通道每一個既包含有明度又包含有顏色不同，在Lab空間中，每一幅圖像中的每一個像素有其對應(yīng)的Lab值，每幅圖像就有其對應(yīng)的L通道、a通道和b通道，而且明度和顏色是分開的， L通道沒有顏色，a通道和b通道只有顏色。由于Lab模式無法輸出，當(dāng)將Lab模式轉(zhuǎn)換成RGB模式后，某些顏色的 L、a、b值會有所改變，這
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