智能车载防撞预警系统中的夜间图像特征提取方法

摘要

本发明属于光电技术领域，具体公开一种智能车载防撞预警系统中的夜间图像特征提取方法：选择出汽车尾灯作为待提取的特征，之后用一系列的图像处理方法对图像进行除噪、边缘清晰化、选择阈值数和阈值分割处理；在对汽车尾灯进行特征提取和配对时，选取了感兴趣的区域AOI，在提取并配对了汽车的尾灯之后，用矩形框表示出了目标车辆并通过建模和一系列的变换推导出了测距的公式。本发明的方法通过一系列的图像处理方法把车尾灯凸显、提取和配对，以定位出本车道内前方车辆的具体位置，为智能车载防撞预警系统计算前车与本车的距离提供可靠的数据。

主权项

一种智能车载防撞预警系统中的夜间图像特征提取方法，该方法包括以下步骤：(1)智能车载防撞预警系统从车辆的颜色、灰度和形状特征中选择车尾灯作为待提取的特征；(2)用中值滤波对所采集的图像进行去噪；(3)用拉普拉斯锐化将所采集的图像中的边缘清晰化；(4)用K‑means算法和FCM算法判断出单阈值最适合本车道内前方车辆的尾灯提取；(5)利用大津阈值分割法，按照图像的灰度特性把图像分成背景和目标两个部分；(6)用数学形态学开运算对所采集的图像进行处理以去除背景中的小杂点；(7)在对汽车尾灯进行特征提取和配对时，选取感兴趣的区域；(8)从前方车辆的几何特征、亮度特征和颜色特征中选用几何特征，利用其面积的规律以及车灯位置大致处于同一水平线来提取和配对尾灯；(9)清除非AOI区域，求取连通域并提取其中心点，提取和配对尾灯，最终在此基础上用矩形框表示出目标车辆；(10)通过建模和一系列的变换得到前方障碍物与本车的距离。