【正文】 圖 像 分 割 (Image Segmentation)： 所 謂 圖 像 分 割 就 是 按 一 定 的 規(guī) 則 將 圖 像 劃 分成 若 干 有 意 義 的 區(qū) 域 ， 即 各 區(qū) 域 的 并 集 是 整 個 圖 像 ， 各 區(qū) 域 的 交 集 為 0。圖像分割是圖像分析的第一步,是計(jì)算加視覺的基礎(chǔ),是圖像理解的重要組成部分,是圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟,同時是圖像處理中最古老和最困難的問題之一，至今已提出了上千種分割算法。 對于每幀圖像中的每個像素處理，它的相應(yīng)處理公式是 。越高位的像素，其擁有的色板也就越豐富，越能表達(dá)顏色的真實(shí)感。用此方法有利于對圖像進(jìn)行分析,提升圖像處理的數(shù)度與效率，辨識能力的到大幅的提升，系統(tǒng)的識別能力也有所提高。實(shí)現(xiàn)拉普拉斯運(yùn)算的幾種模板如 33 所示: (33) 19???????015???????215???????本設(shè)計(jì)采用本方法處理后的圖像，輪廓線條將明顯得到增強(qiáng)。計(jì)算數(shù)字圖像函數(shù)的拉普拉斯算子是借助各種模板卷積實(shí)現(xiàn)的。圖像平滑往往使圖像中的邊界、輪廓變的模糊，為了減少這類不利效果的影響，這就需要利用圖像銳化技術(shù)，使圖像的邊緣變的清晰。 只 有 通 過 圖 像 預(yù) 處 理 環(huán) 節(jié) ， 使 要 處 理 分 析 的 圖 像 除 掉噪 聲 干 擾 ， 增 強(qiáng) 信 號 強(qiáng) 度 ， 對 圖 像 進(jìn) 行 恢 復(fù) ， 改 善 圖 像 質(zhì) 量 ， 從 而 保 證 以 后 對 圖像 分 析 理 解 的 準(zhǔn) 確 性 。模擬圖像 離散圖像傳感器采樣數(shù)字圖像A D 轉(zhuǎn)換圖像處理數(shù)字圖像打印驅(qū)動打印機(jī)顯卡驅(qū)動顯卡及顯示器圖 32 圖 象 的 數(shù) 字 化 模 型模擬圖像 離散圖像采樣數(shù)字圖像量化圖 33 圖像的數(shù)字化輸入模型進(jìn) 行 圖 像 處 理 時 ， 對 所 獲 得 的 數(shù) 字 圖 像 進(jìn) 行 預(yù) 處 理 是 重 要 的 。如 圖 32， 33 所 示 ：通 常 的 圖 像 都 是 模 擬 圖 像 ， 可 用 一 個 二 維 連 續(xù) 函 數(shù) f(x， y)來 表 示 ， 其 中(x， y)是 圖 像 平 面 上 任 意 一 個 二 維 坐 標(biāo) 點(diǎn) ， f 指 出 該 點(diǎn) 顏 色 的 深 淺 (灰 度 )。 模 擬 圖 像 處 理 的 特 點(diǎn) 是 速 度 快 ， 一 般 為 實(shí) 時 處 理 ， 理 論 上 講 可 達(dá) 到 光 的 速 度 ，并 可 同 時 并 行 處 理 。3. 像 數(shù) 據(jù) 的 變 換 、 編 碼 和 壓 縮 ,以 便 于 圖 像 的 存 儲 和 傳 輸 。 提 取 特 征 或 信 息 的 過 程 是 模 式 識 別 或 計(jì) 算 機(jī) 視 覺 的預(yù) 處 理 。 一 般 來 講 ,對 圖 像 進(jìn) 行 處 理 的 主 要目 的 有 三 個 方 面 :1. 高 圖 像 的 視 覺 質(zhì) 量 ， 進(jìn) 行 圖 像 的 亮 度 、 彩 色 變 換 ,增 強(qiáng) 、 抑 制 某 些 成 分 ,對圖 像 進(jìn) 行 幾 何 變 換 等 ,以 改 善 圖 像 的 質(zhì) 量 。 其 優(yōu) 點(diǎn) 是 處 理 精 度 高 ， 處 理 的 內(nèi)容 豐 富 ， 可 進(jìn) 行 復(fù) 雜 的 非 線 性 處 理 ， 有 靈 活 的 變 通 能 力 。數(shù) 字 圖 象 處 理 (Digital Image Processing)是 通 過 計(jì) 算 機(jī) 對 圖 像 進(jìn) 行 去 除 噪 聲 、增 強(qiáng) 、 復(fù) 原 、 分 割 、 提 取 特 征 等 處 理 的 方 法 和 技 術(shù) 。 目前已有許多成熟的編碼算法應(yīng)用于圖像壓縮。壓縮編碼:數(shù)字化后得到的圖像數(shù)據(jù)量十分巨大，必須采用編碼技術(shù)來壓縮其信息量。例如，以 8 個 bits 存儲一個點(diǎn)，就表示圖像只能有 256 種顏色，數(shù)值范圍越大，表示圖像可以擁有越多的顏色，自然可以產(chǎn)生更為細(xì)致的圖像效果。量化是指要使用多大范圍的數(shù)值，來表示圖像采樣之后的每一個點(diǎn)。一副圖像就被采樣成有限個像素點(diǎn)構(gòu)成的集合。圖像數(shù)字化是計(jì)算機(jī)圖像處理之前的基本步驟，目的是把真實(shí)的圖像轉(zhuǎn)變成計(jì)算機(jī)能夠接受的存儲格式。 圖像數(shù)字化實(shí)際的交通圖像是由圖像采集系統(tǒng)采集進(jìn)來的模擬信號，并經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換，將模擬信號變成數(shù)字信號，送入計(jì)算機(jī)進(jìn)行相應(yīng)的處理。在檢測到各輛車后，由于有些灰度的畸變會帶來誤檢測，比如車窗的灰度變化，常常會使一輛車檢測為二輛，所以采用有效的策略來對檢測出來的結(jié)果進(jìn)行處理顯得很有意義，程序中采用了一個連續(xù)幀檢測的方法，即一輛車應(yīng)當(dāng)持續(xù)一定時間長度幀，將連續(xù)幀數(shù)小于給定幀的車輛進(jìn)行合并。由于車輛會導(dǎo)致在虛擬線處連續(xù)的變化，因此設(shè)置標(biāo)識符ID，初始值設(shè)為假。但是考慮到僅僅設(shè)置單條線，容易出現(xiàn)噪聲，這樣將嚴(yán)重影響分析的結(jié)果，所以采用了線后一個平滑策略，具體而言，在設(shè)置虛擬，不是單純檢測線的灰度變化，而是計(jì)算一定的范圍，在虛擬線中，檢測矩形范圍內(nèi)灰度的變化，這樣實(shí)際上起到一個平滑效果，而不是單純計(jì)算虛擬線的灰度。下面介紹一下本設(shè)計(jì)的算法。它通過視頻攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)模仿人眼的功能，將連續(xù)的模擬圖像轉(zhuǎn)換成離散的數(shù)字圖像后，在成熟的物理模型和數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上編制軟件進(jìn)行分析處理，模擬各種其它形式的車輛檢測器獲取交通信息，為交通領(lǐng)域的多種實(shí)際應(yīng)用提供了工作平臺。以及本設(shè)計(jì)中運(yùn)用到的相關(guān)軟件,同時對 OpenCV 圖像處理軟件的環(huán)境配置做了詳細(xì)的介紹。VC 中就可以調(diào)用 OpenCV 中的庫函數(shù)了。圖 24 庫文件路徑修改 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 15 頁圖 25 包含文件路徑修改6. 以上是一些全局設(shè)置，新建一個 OpenCV 工程后，需要再進(jìn)行局部設(shè)置。如圖 24 所示。具體步驟為：生成批生成僅選擇所有的debug|win32 和 release|win32生成，如圖 23 所示：圖 23 錯誤修改5. VC 的工程中加入庫文件和包含文件。3. 打開電腦屬性 高級 環(huán)境變量，在系統(tǒng)變量 path 里加上 bin 的路徑: C:\ProgramFiles\OpenCV\bin 如圖 22 所示：圖 22 路徑修改4. 打開 OpenCV 安裝目錄下的_make 文件夾，用 VS2022 打開其中的，進(jìn)行批生成，此時要注意修改一個 Bug。本設(shè)計(jì)采用 Visual Studio 2022 開發(fā)環(huán)境1. 下載 Visual Studio 2022 軟件：官方下載地址: 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 13 頁的是 版本,到 OpenCV 官方網(wǎng)站下載 。透 過 先 進(jìn) 的 影 像 壓 縮 引 擎 ， 即 可 達(dá) 到 在 一 小 時 內(nèi) 完 成 轉(zhuǎn) 換 整 補(bǔ) AVI 電 影 至DVD 燒 錄 碟 片 ， 而 且 影 音 質(zhì) 量 完 美 ， 您 可 在 任 何 的 家 用 影 碟 機(jī) 或 者 硬 驅(qū) 上 欣 賞影 片 。OpenCV 包括以下幾個模塊，其具體功能是：1. CV 主要的 OpenCV 函數(shù)；2. CVAUX 輔助的（實(shí)驗(yàn)性的）OpenCV 函數(shù) ；3. CXCORE 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與線性代數(shù)支持；4. HIGHGUI 圖像界面函數(shù)；5. ML 機(jī)器學(xué)習(xí)，包括模式分類和回歸分析等；6. CVCAM 負(fù)責(zé)讀取攝像頭數(shù)據(jù)的模塊。OpenCV 能夠?qū)崿F(xiàn)以下功能：1. 對圖像數(shù)據(jù)的操作，包括分配、釋放、復(fù)制、設(shè)置和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)；2. 圖像和視頻的輸入輸出，指文件和攝像頭座位輸入，圖像和視頻文件作為輸出；3. 具有對矩陣和向量的操作以及線性代數(shù)的算法程序，包括矩陣積、解方程、特征值以及奇異值等；5. 具有基本的數(shù)字圖像處理能力，如可進(jìn)行濾波、邊緣檢測、采樣與差值、色彩轉(zhuǎn)換、形態(tài)操作、直方圖和圖像金字塔等操作；6. 可對各種結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，包括連接部件分析、輪廓處理、距離變換、各種距地計(jì)算、模版匹配、Hough 變換、多邊形逼近、直線你和、橢圓擬合和 Delaunay 三角劃分等；7. 對攝像頭的定標(biāo)，包括發(fā)現(xiàn)與跟蹤定標(biāo)模式、定標(biāo)、基本矩陣估計(jì)、齊次矩陣故居和立體對應(yīng)；8. 對運(yùn)動的分析，如對光流、運(yùn)動分割和跟蹤的分析；9. 對目標(biāo)的識別，可采用特征法和隱馬爾可夫模型；10. 具有基本的功能，包括圖像與視頻顯示、鍵盤和鼠標(biāo)事件處理及滾動條等。它不依賴于其他的外部 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 11 頁庫，但是也可以使用某些外部庫。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。 OpenC 介紹OpenCV 的全稱是：Open Source Computer Vision Library。對于 Web， AJAX 及其他新技術(shù)使開發(fā)人員能夠迅速創(chuàng)建更高效、交互式更強(qiáng)和更個性化的新一代 Web 體驗(yàn)。開發(fā)人員能夠構(gòu)建面向NET Framework 、 或 的應(yīng)用程序，意味他們可以在同一環(huán)境中支持各種各樣的項(xiàng)目。為了幫助開發(fā)人員迅速創(chuàng)建先進(jìn)的軟件，Visual Studio 2022 提供了改進(jìn)的語言和數(shù)據(jù)功能，例如語言集成的查詢(LINQ)，各個編程人員可以利用這些功能更輕松地構(gòu)建解決方案以分析和處理信息。Visual Studio 2022 為開發(fā)人員提供了所有相關(guān)的工具和框架支持，幫助創(chuàng)建引人注目的、令人印象深刻并支持 AJAX 的 Web 應(yīng)用程。Visual Studio 2022 提供了高級開發(fā)工具、調(diào)試功能、數(shù)據(jù)庫功能和創(chuàng)新功能，幫助在各種平臺上快速創(chuàng)建當(dāng)前最先進(jìn)的應(yīng)用程序。Visual Studio 2022 可以高效開發(fā) Web 應(yīng)用，集成了 ajax 包含了 ajax 項(xiàng)目模板，它還可以高效開發(fā) Office 應(yīng)用和Mobile 應(yīng)用。設(shè)計(jì)中可以實(shí) 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 10 頁時反映變更，Xml 中的智能感知功能可以提高開發(fā)效率。V isual Studio 可 以 用 來 創(chuàng) 建 Windows 平 臺 下 的 Windows 應(yīng)用 程 序 和 網(wǎng) 絡(luò) 應(yīng) 用 程 序 ， 也 可 以 用 來 創(chuàng) 建 網(wǎng) 絡(luò) 服 務(wù) 、 智 能 設(shè) 備 應(yīng) 用 程 序 和Office 插 件 。 Visual Studio 2022 介紹Visual Studio 2022 是微軟公司推出的開發(fā)環(huán)境。 將統(tǒng)計(jì)的車輛導(dǎo)出到指定的地方。 此環(huán)節(jié)是進(jìn)行車流量的統(tǒng)計(jì)工作。為以后其他環(huán)節(jié)做好準(zhǔn)備工作。 圖像銳化就是補(bǔ)償圖像的輪廓,增強(qiáng)圖像的邊緣及灰度跳變的部分,使圖像變得清晰。 因?yàn)橐曨l圖像是模擬信號,計(jì)算機(jī)不能處理,所以要通過模數(shù)轉(zhuǎn)換將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號,再送入到計(jì)算機(jī)中進(jìn)行處理。該系統(tǒng)主要包括以下幾個方面: 在視頻的第一幀上設(shè)定虛擬線,就是設(shè)置一條直線,以該直線一定區(qū)域內(nèi)作為一個檢測矩形區(qū)域,判斷該區(qū)域內(nèi)的灰度變化從而達(dá)到車流量檢測的目的。 總體設(shè)計(jì)使用 MFC 等界面庫編寫用戶操作界面，方便視頻的輸入、顯示、操作以及輸出, 用戶通過界面選擇視頻，通過界面在視頻的第一幀上操作，設(shè)定虛擬線，系統(tǒng)對虛擬線進(jìn)行初始化。第 4 章主要講解如何實(shí)現(xiàn)車流量計(jì)數(shù)的功能。第 2 章首先介紹了本設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)思路，基本思想，同時還介紹了本設(shè)計(jì)的開發(fā)工具，開發(fā)環(huán)境。最后將統(tǒng)計(jì)中的每輛車的信息導(dǎo)出到指定文件中。該系統(tǒng)一般包括虛擬線設(shè)置、設(shè)定變化量、計(jì)算車流量、顯示車流量和導(dǎo)出車輛信息如圖 11 所示。 研究方法本設(shè)計(jì)通過對前人研究的學(xué)習(xí)和借鑒,采用通過視頻中灰度的變化來檢測車流量,從而達(dá)到車流量的計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)。我們可以通過切換不同算法來提取不同天氣狀態(tài)下的虛擬線變化情況。本設(shè)計(jì)研究的主要內(nèi)容有:1. 交互式交通場景初始化:提供友好的用戶界面，用戶可以根據(jù)不同的實(shí)際的交通情況進(jìn)行針對性地設(shè)置虛擬線位置等其他信息。但是提取車輛信息是最困難的。本設(shè)計(jì)是通過學(xué)習(xí)和總結(jié)前人經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上完成的。各國各個機(jī)構(gòu)都在努力通過各種途徑來解決基于視頻圖像處理的車輛檢測法中的各種問題，但目前還沒有一個能普遍應(yīng)用、權(quán)威的算法。除此之外在此方面還有很多的研究成果,用于實(shí)際的車流量檢測系統(tǒng)中。二值圖像由灰度直方圖分割產(chǎn)生，O 像素表示道路和陰影，1 像素表示出現(xiàn)的車輛，在車道的交通場景中設(shè)置上游和下游兩個窗口，兩個窗口的位置由操作員在圖像中簡單地移動光標(biāo)來確定，通過統(tǒng)計(jì)兩窗口的車輛運(yùn)動規(guī)律來自動計(jì)數(shù)車輛和檢測車輛的速度。占有周期和占有率同樣可根據(jù)排隊(duì)長度表達(dá)式的值計(jì)算出來。每一個輪廓僅有一個像素寬并且沿車道的中心線延伸。 和 [11]提出了排隊(duì)狀態(tài)、排隊(duì)長度、占有周期和占有率檢測方法。研究人員提出了減少燈光變化對運(yùn)動檢測的影響和確保運(yùn)動檢測可靠的圖像幀差方法。此方法應(yīng)用于瑞典皇家技術(shù)院開發(fā)的道路交通監(jiān)視控制系統(tǒng)中，并取得了滿意的效果。此方法應(yīng)用在東京大學(xué)開發(fā)的交通監(jiān)控系統(tǒng)中，其車輛的計(jì)數(shù)誤差小于 5%，速度的誤差小于10%。然后通過確定樣本點(diǎn)在每個車道中的位置來進(jìn)行車輛計(jì)數(shù)。目前這方面的難 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 4 頁點(diǎn)很多，特別是視頻圖像處理和識別是相當(dāng)尖端的科技，世界各國的學(xué)者為此做了大量的工作，也取得了不少的成果。視頻檢測技術(shù)就是一種結(jié)合視頻圖像和電腦模式識別技術(shù)而應(yīng)用于交通領(lǐng)域的新興技術(shù)。近年來，交通監(jiān)視控制系統(tǒng)越來越廣泛地采