專利名稱：車輛側滑運動的圖像檢測方法
技術領域：
本發明涉及一種圖像檢測方法，特別是涉及一種車輛側滑運動的圖像檢測方法。
背景技術：
文獻“胡素峰，場內機動車檢測用側滑試驗臺[J]，工程機械與維修，2010(10) 166-167”公開了一種場內機動車檢測用側滑試驗臺，用于車輛側滑運動的檢測。側滑試驗臺的主要裝置是側滑板，主要由直線位移傳感器、回位彈簧、尼龍滾子和拉伸彈簧等組成。 其基本的檢測原理是，如果車輛轉向輪外傾角和前束角匹配不當，車輛以恒速(5km/h)駛過側滑板(500mm)時，車胎外傾作用力會使滑板產生向左或向右的側滑量使上滑板移動， 由焊接在上滑板上的鎖銷帶動位移傳感器得到車輛的側滑量。由于車輛側滑量的檢測在側滑實驗平臺上進行，測試時車輛行駛速度以及行駛距離受到限制，而且不能檢測車輛實際行駛轉彎時的側滑量，滿足不了車輛側滑量的實時性檢測要求。

發明內容
為了克服現有的車輛側滑運動檢測方法實時性差的不足，本發明提供一種車輛側滑運動的圖像檢測方法，該方法通過固定于車身上的四路CCD圖像傳感器獲得包含路面車輛側滑磨痕以及車輪轉角信息的RGB圖像，并對所獲圖像進行處理得到側滑量，可以解決車輛行駛中及轉彎時實時側滑量檢測的難題。本發明解決其技術問題所采用的技術方案一種車輛側滑運動的圖像檢測方法， 其特點是包括下述步驟(1)將四路CCD圖像傳感器分別安裝固定于車輛兩前輪正前方的車身下方，以及兩后輪上方的車身側面，建立圖像數據庫，即車輛停在原地不動，打動方向盤，車輪每轉1° 讀取一次兩個前輪的兩路CCD圖像傳感器采集的兩前輪轉角RGB圖像，并為每次讀取的RGB 圖像標注轉角度數，對得到的每一幅RGB圖像轉化為灰度圖像，在對灰度圖像進行中值濾波，對中值濾波后的圖像進行裁剪，采用Carmy算子提取裁剪后圖像的邊緣點構成當前車輪轉角圖像對應的邊緣圖像，該圖像與截圖前的圖像標注一致，所有的邊緣圖像構成圖像數據庫。(2)讀取同一時刻汽車兩前輪兩路CCD圖像傳感器采集的車輪轉角RGB圖像，以及兩后輪兩路CCD圖像傳感器采集的路面側滑量磨痕RGB圖像。(3)將車輪轉角以及后輪路面側滑量磨痕的四路RGB圖像采用加權平均值法轉化為灰度圖像，采用的公式是f (x, y) = wr X R (χ, y)+wgX G (χ, y)+WbXB (χ, y)式中，f(x，y)是RGB圖像像素位置坐標(x，y)處的灰度值；R(x，y)是RGB圖像的紅色分量值；G(x，y)是RGB圖像的綠色分量值；B(x，y)是RGB圖像的綠色分量值是紅色分量的權值系數，Wg是綠色分量的權值系數，Wb是藍色分量的權值系數。
3
采用中值濾波去除噪聲。(4)對去除噪聲后的兩路前輪轉角圖像按照圖像數據庫的裁剪方式進行裁剪；(5)對裁剪后的圖像采用Carmy算子提取車輪圖像邊緣點。(6)將得到的邊緣圖像的邊緣點集與圖像數據庫中邊緣圖像的邊緣點集進行最小距離匹配。(7)讀取滿足匹配距離的圖像數據庫的標注度數，即為此時車輪的轉角值。(8)采用小波算法，對濾波后的后輪側滑磨痕路面圖像進行增強。(9)采用Carmy算子對增強后的圖像提取邊緣。(10)對邊緣進行膨脹操作。(11)計算膨脹后的邊緣像素點數量，并與單個像素點對應實際距離的乘積得到車
輪側滑量。本發明的有益效果是由于通過固定于車身上的四路CXD圖像傳感器獲得包含路面車輛側滑磨痕以及車輪轉角信息的RGB圖像，并對所獲圖像進行處理得到側滑量，解決了車輛行駛中及轉彎時實時側滑量檢測的難題。下面結合附圖和實施例對本發明作詳細說明。


圖1是本發明車輛側滑運動的圖像檢測方法的流程圖。
具體實施例方式參照圖1。步驟一安裝四路CCD圖像傳感器并建立圖像數據庫。首先，將四路CCD圖像傳感器分別安裝固定于車輛前輪正前方的車身下方，后輪上方車身側面。其中，前輪CCD圖像傳感器采集的圖像用于檢測車輛的前輪轉角值，后輪CCD圖像傳感器采集的圖像用于檢測車輛的側滑量。采集圖像的分辨率均為320XM0。在首次安裝前輪CCD圖像傳感器，或前輪CCD圖像傳感器的位置被挪動時，需在進行側滑量檢測之前建立或更新圖像數據庫，具體做法是車輛停在原地不動，打動方向盤，車輪每轉1°讀取一次前輪兩路CCD圖像傳感器采集的前輪轉角RGB圖像，并為該幅圖像標注轉角度數。由于汽車前輪的最大轉角一般是40°，因而得到左前輪和右前輪向左轉以及向右轉的照片各40張。對得到的每一幅RGB圖像進行預處理操作，首先將RGB圖像轉化為灰度圖像，在對灰度圖像進行中值濾波。對預處理后的圖片進行裁剪，裁剪圖像的分辨率均為 200X120，采用Carmy算子提取裁剪后圖像的邊緣點構成當前車輪轉角圖像對應的邊緣圖像，該圖像與截圖前的圖像標注一致，所有的邊緣圖像構成圖像數據庫。步驟二圖像數據采集讀取同一時刻汽車兩前輪兩路CXD圖像傳感器采集的車輪轉角RGB圖像，以及兩后輪兩路CCD圖像傳感器采集的路面側滑量磨痕RGB圖像。步驟三圖像預處理操作(1)將車輪轉角以及后輪路面側滑量磨痕的四路RGB圖像采用加權平均值法轉化為灰度圖像，采用的公式為f (x, y) = wr X R (χ, y)+wgX G (χ, y)+WbXB (χ, y)
其中f (X，y)圖像像素位置坐標(X，y)處的灰度值；R(x，y) =RGB圖像的紅色分量值；G (x, y) =RGB圖像的綠色分量值；B(x，y) =RGB圖像的綠色分量值；wr, wg, Wb 紅色分量，綠色分量以及藍色分量的權值系數，具體操作時采用的權值系數依次為0. 3,0. 59，0. 11。(2)實際采集到的圖像不可避免存在噪聲，采用3*3的中值濾波去除噪聲，具體做法如下a)選定 3 X 3 窗口 ；b)將窗口在圖像上逐像素地移動掃描；c)將窗口下各對應像素灰度值從小到大排成一列；d)找出這些值中大小在中間的一個；e)將這個中間值賦給圖像中對應于窗口中心位置的像素。步驟四對去除噪聲后的兩路前輪轉角圖像按照圖像數據庫的裁剪方式進行裁剪。步驟五對裁剪后的圖像采用Carmy算子提取車輪圖像邊緣點，具體做法；(1)采用2D高斯濾波模板進行卷積以平滑圖像；(2)采用Sobel算子，計算灰度梯度的幅值和方向；(3)對梯度幅值進行非極大值抑制，即遍歷圖像，若某個像素的灰度值與其梯度方向上前后兩個像素的灰度值相比不是最大，那么這個像素的灰度值設置為0，即不是邊緣；(4)使用雙閾值方法檢測和連接邊緣。即使用累計直方圖計算兩個閾值，凡是大于高閾值的一定是邊緣；凡是小于低閾值的一定不是邊緣。如果檢測結果大于低閾值但又小于高閾值，那就要看這個像素的鄰接像素中有沒有超過高閾值的邊緣像素，如果有，則該像素是邊緣，否則就不是邊緣。步驟六將得到的邊緣圖像的邊緣點集與圖像數據庫中邊緣圖像的邊緣點集進行最小距離匹配。步驟七讀取滿足匹配距離的圖像數據庫的標注度數，即為此時車輪的轉角值。步驟八小波算法增強圖像為了保留側滑磨痕圖像的更多細節使得檢測結果更準確，采用小波分析法對濾波后的后輪CCD圖像傳感器采集的圖像進行圖像增強，具體步驟1)利用現有的二層小波分解函數對濾波后的圖像進行小波分解；2)通過采用閾值設置的方法對小波分解后得到的分解系數進行處理；3)利用現有的重構函數對處理后的分解系數進行重構得到增強圖像。步驟九采用Carmy算子對增強后的圖像進行側滑痕跡的邊緣檢測。步驟十膨脹操作邊緣檢測所得到的邊緣可能會有縫隙，而膨脹具有很好的補接作用，能夠填補邊緣的縫隙。采用膨脹操作對邊緣檢測圖像進行膨脹做法為，設膨脹操作所用的結構元素為3X3的全1矩陣，將該結構元素的中心點像素移到邊緣點的每一像素上，則包括該結構元素點在內的所有點均為邊緣點。步驟十一計算膨脹后的邊緣像素點數量，并與單個像素點對應實際距離的乘積得到車輪側滑量。其中，圖像尺寸與實際尺寸存在一個變換關系，通過逆透視變換操作即可確定相鄰像素點間對應的實際距離，進而求出側滑量。獲得車輛的側滑量。
權利要求
1. 一種車輛側滑運動的圖像檢測方法，其特征在于包括下述步驟(1)將四路CCD圖像傳感器分別安裝固定于車輛兩前輪正前方的車身下方，以及兩后輪上方的車身側面，建立圖像數據庫，即車輛停在原地不動，打動方向盤，車輪每轉1°讀取一次兩個前輪的兩路CCD圖像傳感器采集的兩前輪轉角RGB圖像，并為每次讀取的RGB圖像標注轉角度數，對得到的每一幅RGB圖像轉化為灰度圖像，在對灰度圖像進行中值濾波， 對中值濾波后的圖像進行裁剪，采用Carmy算子提取裁剪后圖像的邊緣點構成當前車輪轉角圖像對應的邊緣圖像，該圖像與截圖前的圖像標注一致，所有的邊緣圖像構成圖像數據庫；(2)讀取同一時刻汽車兩前輪兩路CCD圖像傳感器采集的車輪轉角RGB圖像，以及兩后輪兩路CCD圖像傳感器采集的路面側滑量磨痕RGB圖像；(3)將車輪轉角以及后輪路面側滑量磨痕的四路RGB圖像采用加權平均值法轉化為灰度圖像，采用的公式是f(x，y) = wrX R(χ, y)+wgXG (χ, y)+WbXB (χ, y)式中，f(x，y)是RGB圖像像素位置坐標(x，y)處的灰度值；R(x，y)是RGB圖像的紅色分量值；G(x，y)是RGB圖像的綠色分量值；B(x，y)是RGB圖像的綠色分量值是紅色分量的權值系數，Wg是綠色分量的權值系數，Wb是藍色分量的權值系數；采用中值濾波去除噪聲；(4)對去除噪聲后的兩路前輪轉角圖像按照圖像數據庫的裁剪方式進行裁剪；(5)對裁剪后的圖像采用Carmy算子提取車輪圖像邊緣點；(6)將得到的邊緣圖像的邊緣點集與圖像數據庫中邊緣圖像的邊緣點集進行最小距離匹配；(7)讀取滿足匹配距離的圖像數據庫的標注度數，即為此時車輪的轉角值；(8)采用小波算法，對濾波后的后輪側滑磨痕路面圖像進行增強；(9)采用Carmy算子對增強后的圖像提取邊緣；(10)對邊緣進行膨脹操作；(11)計算膨脹后的邊緣像素點數量，并與單個像素點對應實際距離的乘積得到車輪側滑量。
全文摘要
本發明公開了一種車輛側滑運動的圖像檢測方法，用于解決現有的車輛側滑運動檢測方法實時性差的技術問題。技術方案是通過固定于車身上的四路CCD圖像傳感器獲得包含路面車輛側滑磨痕以及車輪轉角信息的RGB圖像，對RGB圖像進行去除噪聲處理；對去除噪聲后的兩路前輪轉角圖像按照圖像數據庫的裁剪方式進行裁剪；對裁剪后的圖像采用Canny算子提取邊緣；邊緣圖像與圖像數據庫中的邊緣圖像進行匹配；匹配最接近的數據庫圖像的標注即為此刻的前輪轉角值；采用小波算法，對濾波后的后輪側滑磨痕路面圖像進行增強；采用Canny算子對增強后的圖像提取邊緣；對邊緣進行膨脹操作；計算水平方向的像素點數得到側滑量。解決了車輛行駛中及轉彎時實時側滑量檢測的難題。
文檔編號G06T7/20GK102289821SQ20111024752
公開日2011年12月21日 申請日期2011年8月25日 優先權日2011年8月25日
發明者史忠科, 周全宇, 楊雋楠, 舒甜 申請人:西北工業大學