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圖像檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用
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在科技發(fā)達(dá)的今天,運(yùn)輸系統(tǒng)逐漸朝著智能化(ITS)發(fā)展,而檢測(cè)的方法上亦漸漸趨向以高科技的檢測(cè)方式替代傳統(tǒng)人工調(diào)查的方式,可以避免漏記或調(diào)查員的投機(jī)取巧,并且精簡(jiǎn)調(diào)查成本,在執(zhí)法方面,各個(gè)城市大量采用了電子警察,使得在許多裝有電子警察的交*口和路段交通秩序要好于其它路段。所以,車輛檢測(cè)器的發(fā)展在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)化的交通管理中扮演著非常重要的角色,其準(zhǔn)確度常受到檢測(cè)方式、檢測(cè)器布設(shè)形式、數(shù)量與位置的影響。

現(xiàn)有的各種交通參數(shù)檢測(cè)方式中,只有圖像檢測(cè)器(Video Image Detector)是一種可以取得最豐富的交通信息的面式檢測(cè)器。視覺(jué)為基礎(chǔ)的攝影系統(tǒng)在現(xiàn)今的發(fā)展已更加的成熟,而且,比那些點(diǎn)式的感應(yīng)系統(tǒng)更為有用(例如:環(huán)形線圈與壓力式檢測(cè)器),因?yàn)閳D像檢測(cè)器所提供的信息可以進(jìn)行進(jìn)一步的車輛跟蹤與分類,這對(duì)于執(zhí)法是至關(guān)重要的。而其它檢測(cè)手段均有較大的限制,點(diǎn)式檢測(cè)器僅用于車流上的量測(cè)與計(jì)數(shù),或是解決特定的子問(wèn)題(如等候檢測(cè)或擁擠車流上的檢測(cè)),缺乏一般性的應(yīng)用。

以計(jì)算器進(jìn)行圖像處理,改善圖像品質(zhì)的有效應(yīng)用開(kāi)始于1964年美國(guó)噴射推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室(J.P.L)用計(jì)算機(jī)對(duì)宇宙飛船發(fā)回的大批月球照片進(jìn)行處理,獲得顯著的效果。1970至1980年代由于離散數(shù)學(xué)的創(chuàng)立和完善,使數(shù)字圖像處理技術(shù)得到了迅速的發(fā)展,隨著電腦的功能日益增強(qiáng),價(jià)格日益低廉,使得圖像處理在各行各業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)成為相當(dāng)普遍的工具之一,舉凡在醫(yī)學(xué)工程、工業(yè)應(yīng)用、交通領(lǐng)域應(yīng)用等。1980年代開(kāi)始,有關(guān)交通量估測(cè)的研究漸漸有了成果。到1985年以后,各國(guó)對(duì)于交通圖像偵測(cè)系統(tǒng)已有實(shí)際的成品發(fā)展出來(lái)。另外,近年來(lái)結(jié)合類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速圖像處理速度形成一個(gè)研究趨勢(shì)。

在進(jìn)入圖像處理之前,我們首先對(duì)圖像做一個(gè)概略性的探討。所謂“圖像”泛指所有實(shí)際存在含有某種消息的信號(hào),如含有人、事、物等的照片,而紅外線攝影所獲得的信號(hào),則表示某些物體的溫度分布。

我們常說(shuō)“一幅圖勝過(guò)千言萬(wàn)語(yǔ)”,即是指每張圖像中含有許多的信息,根據(jù)我們的目的而進(jìn)行處理,得出想要的結(jié)果。“數(shù)字圖像”是將傳統(tǒng)照片或錄像帶模擬訊號(hào)經(jīng)取樣(sample)及數(shù)字化后達(dá)成。數(shù)字化的原因在于方便計(jì)算機(jī)運(yùn)算與儲(chǔ)存。所儲(chǔ)存的亮點(diǎn)成為圖像的基本單位,稱為象素(Pixel)。象素的亮度以灰度值(Gray-level)表示,灰度值被劃分為256階,最暗為0,最亮為255。一張圖像被數(shù)值化成方塊格子所組成的畫(huà)像元素,每一格子中都標(biāo)有一對(duì)坐標(biāo),一個(gè)代表其行值,另一則代表其列值。行值從這張圖像的最左邊開(kāi)始標(biāo)幟自0一直到n,n表示行值中最大值。相同的,列值從最上方起定為0,往下移動(dòng)至m值,m表示圖像全部列數(shù)。

所謂圖像處理就是為了某種目的對(duì)圖像的強(qiáng)度(灰度值)分布視為一連串整數(shù)值的集合,經(jīng)由不斷的運(yùn)算執(zhí)行某些特定的加工和分析。

1、圖像處理原理

圖像處理涵蓋的范圍十分很廣泛,但是,所采用的基本原理和方法是一致的。整體說(shuō)來(lái),圖像處理這門(mén)科學(xué)所研究的主要內(nèi)容包括了圖像數(shù)的模數(shù)轉(zhuǎn)化(A/D Image Transform)、圖像的增強(qiáng)與復(fù)原(Image Enhancement and Restoration)、圖像編碼與壓縮(Image Encoding and Compression)、圖像切割(Image Segmentation)、圖像的表示和描述(Image Representation and Description)、圖像特征匹配(Image Feature Matching)等等。

所謂切割就是企圖將圖像中之標(biāo)的物析出的處理過(guò)程。圖像切割可說(shuō)是圖像的分析過(guò)程中最重要之步驟之一,在一般所采用的方法主要為邊緣的檢測(cè)(Edge Detection)及臨界值法(Thresholding)。

圖像特征匹配,特征匹配法的"特征",需先加以定義。舉例而言,若要描述一個(gè)人,最好先說(shuō)明他的特征。在外表方面,例如身高、體重、胸圍....等等;在心理方面,例如和善的、好勝的、沉默的....等等;在事業(yè)方面,例如職業(yè)、收入....等等。不同特征適用于不同描述目的,例如描述一個(gè)人的健康,需要上述的身高、體重特征;若要描述一個(gè)人的成就,所需特征就多得多,舉凡上述特征之外,還可能需要這個(gè)人的生平事跡等等。據(jù)此了解,一個(gè)人的特征能夠代表一個(gè)人,故特征具備了代表性。除外,若現(xiàn)需將每個(gè)人由高至矮排序,所需特征只身高一項(xiàng),其它體重、性格等等數(shù)據(jù)無(wú)需獲得,因此使用特征亦具備簡(jiǎn)化使用信息量之目的。

所謂匹配(Matching)或被翻譯成“比對(duì)”,即將物體的特征與預(yù)存在計(jì)算機(jī)中之原型(Proto types)或樣版(Template)的特征加以比較,若相似度(Similarity)或非相似度(Dissimilarity)小于或大于某預(yù)設(shè)的門(mén)檻值(Threshold),則稱兩者匹配成功。匹配較傾向?qū)儆趫D形辨認(rèn)(Pattern Recognition)范圍,因其中含有“分類”(Classification)或“辨認(rèn)"(Repetition)意味之故。建立計(jì)算機(jī)中原型或樣版特征之過(guò)程稱"訓(xùn)練"(Training),做法為事先采取某些樣品(Sample)或典型(Typical)之特征加以儲(chǔ)存之。特征匹配的常用方法有許多種:最近鄰居法(Nearest Neighbor Method)、二元決策樹(shù)法(The Binary Decision Tree Method)、屬于動(dòng)態(tài)規(guī)畫(huà)法(Dynamic Programming)的DP匹配法等。

特征匹配目的在使具有相同或類似待征的物體產(chǎn)生關(guān)聯(lián),以便于辨認(rèn)或分類。就交通方面而言,特征匹配法可用來(lái)區(qū)分不同的交通工具。舉例而言,若圖像中某物體長(zhǎng)度4公尺,寬2公尺,形狀呈矩形(以上皆為特征),該物體極可能被分類為小汽車;若為長(zhǎng)10公尺,寬2.5公尺的矩形,則可被分類為大型車(巴士、大貨車)。

2、圖像處理應(yīng)用于交通

早期圖像處理技術(shù)的應(yīng)用范圍受到圖像處理設(shè)備價(jià)格昂貴以及處理速度緩慢的影響,僅局限于某些領(lǐng)域;及至70年代后至今,隨著理論的發(fā)展與集成電路革命造就計(jì)算機(jī)科技的進(jìn)步,使得圖像處理的應(yīng)用范圍漸廣。

美國(guó)于1978年由聯(lián)邦高速公路局委托E.E. Hilbert、C. Carl、W. Gross、G.R. Hanson、M.J. Olasaby及A.R. Johnson發(fā)展寬域檢測(cè)系統(tǒng)(Wide Area Detection System , WADS),其它各國(guó)如日本、法國(guó)、英國(guó)、瑞典等也已陸續(xù)投注了相當(dāng)?shù)难芯浚⒂胁诲e(cuò)的成績(jī)。相對(duì)于國(guó)外,國(guó)內(nèi)將圖像處理技術(shù)應(yīng)用于交通的發(fā)展,在近年已經(jīng)有相當(dāng)程度的進(jìn)步,如國(guó)內(nèi)目前相當(dāng)熱門(mén)的車牌識(shí)別,有多個(gè)廠家推出了相應(yīng)的產(chǎn)品。下面將針對(duì)圖像處理技術(shù)在交通上的應(yīng)用分車輛檢測(cè)、車種識(shí)別、車輛跟蹤三個(gè)部分做簡(jiǎn)單介紹。

1)、車輛檢測(cè)

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