收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

辅助驾驶系统中的鲁棒光流算法

许洁  
【摘要】:汽车辅助驾驶系统的研究是近些年来计算机科学领域兴起的又一个热门研究方向,该系统的目的在于帮助驾驶者建立一个安全可靠的驾驶环境以减少交通事故的发生。该技术通过模拟人眼的视觉机理,用固定好的一组摄像机获得驾驶环境信息并进行感知和判断,最终通过发出预警来辅助驾驶者进行安全驾驶。由于车辆驾驶环境的特殊性,作为安全有效的汽车辅助驾驶系统,必须能够达到实时性要求,只有这样才能体现出其应用价值;与此同时,汽车辅助驾驶系统需要鲁棒地应对多变的驾驶环境,也就是说在面对不同的道路环境、复杂的路面状况以及多变的气候条件等都可以进行良好的判断。为此,研究新的算法来同时满足感知判断的实时性和鲁棒性要求是当今机器视觉领域筮待解决的关键难题。 将光流场应用于智能驾驶系统时,由于真实的驾驶环境比较复杂,受光照影响,前后帧图像间对应像素匹配难度较大;并且,在实际驾驶时,由于车速一般较快,前后帧图像间视差较大,而这两个条件是经典Horn-Schrank光流法的致命缺陷。本文重点阐述了对图像进行高提升滤波预处理之后,利用由粗到细的图像金字塔来解决大视差存在的场景,并利用双向求解的一阶近似总变分法(TV-L’)计算前后帧图像间的光流场,最后将得到的光流场进行HSV色彩编码,将其投影到色彩空间,以得到更好的视觉效果。本文具体的工作包括以下所述四个方面: 1.研究了针对真实驾驶环境的有效的图像预处理。通过对图像的低频滤波和高频滤波以及原始图像进行光流计算,分析出现不同结果的原因,创新的将改进后的高提升滤波引入到光流场的计算,不仅提高了对光照等噪声的鲁棒性,并保留了图像的低频框架信息。 2.研究了图像金字塔算法对于快速行驶车辆带来的大视差的鲁棒处理。由于经典Horn-Schrank光流法运动平滑的约束在真实的驾驶环境中是无法满足的,所以对图像进行由粗到细的多级尺度迭代,对原始图像进行层层的抽样得到粗尺度,然后通过先计算粗尺度图像的光流场,这样就可以满足光流的运动平滑约束,最后由粗到细,进行同等插值,逐步得到原始图像的光流场,如此处理的计算复杂度大约是原始图像光流计算复杂度的4/3倍,但却可以很好的解决大视差存在的场景。 3.用一阶绝对值近似代替平方和的形式的总变分法(TV-L1)的应用大大简化了光流计算的复杂度,双向求解的TV-L1光流更进一步提高了光流计算速度。在光流能量函数聚合参数δc设定为0.01时,经典的Horn-Schrank光流法计算一对大小为640×480,帧率为15帧/s的前后帧图像的光流时需要0.855s,而双向求解TV-L1光流仅需要0.558,时间效率提高了34.7%。 4.通过对已得到的光流场进行颜色编码,将运动方向映射到色相上,将距离信息映射到饱和度上,增强光流结果的可视性,可以更好的对目标进行判断,也为下一步的图像分割识别处理奠定了基础。 最后,总结了目前已做的工作,并对将来需要努力的地方做出了展望。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 张泽旭,李金宗,李冬冬;一种鲁棒性的光流算法研究[J];电子学报;2003年12期
2 卢宇;祝豪;吴钦章;;一种基于背景配准的光流场算法[J];半导体光电;2008年01期
3 黄佐;徐奕;杨小康;;一种基于光流法的逆行异常事件检测方法[J];电视技术;2011年13期
4 陈超,叶庆泰;基于图像引导的自动导引小车系统设计[J];机械设计与研究;2004年01期
5 李俊博,万明习;基于遗传算法的非刚性体光流场估计方法[J];电子学报;2001年01期
6 赵音频,陈新,李海明;TMS320C6701在运动目标实时跟踪中的应用[J];福州大学学报(自然科学版);2002年05期
7 陈震,高满屯,沈允文;基于角点跟踪的光流场计算[J];计算机工程;2003年13期
8 李艳玲;吴珺;;基于光流场的图像分割技术研究[J];光盘技术;2008年09期
9 屈有山,田维坚,李英才;基于并行隔帧差分光流场与灰度分析综合算法的运动目标检测[J];光子学报;2003年02期
10 郑鹏,林晓明,伏玉琛,周洞汝;获取视频特征的一种方法[J];计算机工程;1999年06期
11 钱东海,张建明;五点约束最小二乘法估计光流速度场[J];计算机辅助设计与图形学学报;2004年09期
12 焦春林;高满屯;曹秋萍;陈淑梅;;基于光流场的图像分割[J];西北工业大学学报;2006年02期
13 胡以静;李政访;胡跃明;;基于光流的运动分析理论及应用[J];计算机测量与控制;2007年02期
14 关键;段慧;李茂宽;;几何代数域内的光流场改进算法[J];海军航空工程学院学报;2008年01期
15 聂烜;吴成富;陈怀民;;一种基于奇异点检测的光流场去噪方法[J];计算机工程;2009年05期
16 梁冰,洪炳熔,曙光;一种基于光流计算的机器人视觉与行为模型[J];宇航学报;2003年05期
17 李海芸;孟永定;;基于光流场的运动目标检测[J];天水师范学院学报;2008年05期
18 周强;薛向阳;吴立德;;一种非连续广义光流的计算方法[J];模式识别与人工智能;1998年03期
19 盛攀龙;赵宇明;;低视角红外图像行人监控的光流分析[J];微型电脑应用;2008年07期
20 郭三华;方贤勇;罗斌;;一种视频序列的拼接算法[J];计算机应用;2007年11期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 张岧;;基于光流场的运动目标检测与跟踪[A];湖北省通信学会、武汉通信学会2009年学术年会论文集[C];2009年
2 谢楼云;李继云;;视频图像中的运动目标检测研究及其应用[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年
3 王智灵;路婷婷;张硕奇;陈宗海;罗杨宇;李成荣;;基于全局光流的多目标检测与跟踪[A];'2008系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2008年
4 许洁;陈辉;赵昌盛;;汽车辅助驾驶中的TV-L1光流[A];中国电子学会第十七届信息论学术年会论文集[C];2010年
5 么键;刘冀伟;韩旭;王志良;;基于光流的运动人体提取[A];2006年首届ICT大会信息、知识、智能及其转换理论第一次高峰论坛会议论文集[C];2006年
6 贺明;王新赛;路建方;赵春明;徐华亮;;基于多尺度光流的红外焦平面阵列非均匀性校正算法[A];第三届红外成像系统仿真、测试与评价技术研讨会论文集[C];2011年
7 郑春艳;;基于光流和水平集方法的多相运动对象分割[A];图像图形技术研究与应用2009——第四届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2009年
8 林强;;M型超声数据信息与B型截面相光流场的研究[A];首届中国仪器仪表学会医疗仪器分会学术会议论文集[C];1993年
9 李俊;张桂林;;一种计算光流场的新方法[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(下册)[C];1998年
10 曾雪莲;尚斐;;基于微分法的光流计算技术研究[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(1)[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 潘超;昆虫视觉启发的光流复合导航方法研究[D];华中科技大学;2011年
2 项学智;基于彩色的微分光流估计及运动目标检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
3 陈震;图像序列光流场计算及三维场景恢复研究[D];西北工业大学;2003年
4 李炜;群体目标动态分析研究[D];山东大学;2011年
5 徐俊红;基于步态的身份识别技术研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
6 周冬明;细胞神经网络的非线性动力学机制及应用研究[D];复旦大学;2004年
7 杨国亮;人工心理相关技术研究[D];北京科技大学;2006年
8 张恒;红外目标检测与识别理论与技术研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
9 马龙;基于分形分析和光流估计的运动目标检测技术研究[D];国防科学技术大学;2012年
10 杨国亮;人工心理相关技术研究—面部表情识别与情感建模[D];北京科技大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 许洁;辅助驾驶系统中的鲁棒光流算法[D];山东大学;2011年
2 张钟汉;各向异性的微分光流和匹配光流算法[D];西安电子科技大学;2011年
3 袁猛;基于变分理论的光流计算技术研究[D];南昌航空大学;2010年
4 秦岳;基于光流特征的运动目标检测与跟踪算法研究[D];北京工业大学;2013年
5 黄艳金;视觉运动估计研究[D];吉林大学;2010年
6 李超;基于小波的光流计算方法[D];南昌航空大学;2013年
7 刘涛;基于光流场的视频车辆检测与跟踪算法研究与应用[D];武汉科技大学;2011年
8 高洪佳;基于光流的日侧极光图像分类研究[D];西安电子科技大学;2010年
9 谭熊;基于光流分析的无人机视频运动目标检测与跟踪[D];解放军信息工程大学;2011年
10 梁登;基于偏振光的光流导航定位方法[D];华中科技大学;2013年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978