形態學開運算在車型圖像去噪中的應用

沈 陽 宓超 鳳宇飛

形態學開運算在車型圖像去噪中的應用

沈 陽 宓超 鳳宇飛

本文提出了一種用形態學開運算對基于二維激光雷達的車型圖像進行快速去噪的方法，這類車型圖像不是直接通過攝像頭拍攝獲得，而是由激光雷達及其他輔助設備對車輛的側面二維輪廓進行掃描并重建，再對重建后的車輛三維點云數據進行柵格化以及灰度化而得到的。該項研究適用于通過激光雷達而獲取到的車型圖像進行有效去噪，能夠將環境中由大顆粒灰塵、霧氣、雨水以及其他噪聲點去除，其去噪效果快速、徹底。

近些年來，國內外交通領域已經逐步朝著自動化、智能化的方向發展，許多系統及業務也開始由傳統的人工轉向設備自動完成，這樣可以有效地減少交通擁堵，提高工作效率，降低了人工成本。當前在交通領域中，車型識別技術被廣泛用于道口自動發卡、自動收費、車流監管等方面，為交通領域的高速發展提供了技術基礎。目前用于車型識別的技術主要有：基于非接觸式智能卡的車型識別系統；基于光幕及軸距檢測車型識別系統；基于攝像頭圖像的車型識別系統。但上述車型識別技術存在著諸如無法識別套牌、電子標簽亂貼；體積龐大、不便移動；受到背景環境及天氣影響嚴重等缺點。

本課題設計了一種基于激光雷達的車輛識別系統，其通過二維激光直接測量車輛的側面輪廓信息，車型三維圖像不受環境、溫度等影響，系統硬件結構簡單、識別率高、無車載輔助設備，因此有效地改善了上述問題。

基于激光雷達的車輛識別系統結構設計

常見的車型識別系統主要由各種傳感器、通信模塊、數據處理模塊及終端響應模塊組成。本課題使用的是由德國SICK公司生產的室外型激光掃描雷達作為主要傳感器部分來檢測室外車輛輪廓，具有抗干擾性能強、通信接口多樣、檢測距離大等特點，被廣泛應用于港口設備定位、無人車輛導引區域防護中。通信接口采用的是基于TCP/ IP協議的以太網通信，能夠將大量的點云坐標數據快速傳入計算機進行模型重建及特征匹配，配以車速檢測模塊得出車輛的形狀，并將對應方案發送給終端響應模塊，根據車型的不同進行對應的處理工作。

車型識別流程框圖如圖1所示。系統通過激光雷達掃描車輛的側面二維輪廓信息，配合其他輔助裝置完成車型三維輪廓的拼接，重建出車型三維點云模型。在將三維點云進行圖像的二維灰度化及開運算去噪處理，得到可靠性較高的圖像。在針對各種車型特征進行特征提取后，將得到的特征信息送入分類器中分類識別。

車型圖像去噪處理

圖像的預處理是圖像識別過程中一個不可或缺的過程。為了準確識別圖像中潛在的信息，不僅需要保證圖像能夠真實反映原始物體的特征屬性，還需要最大限度地減少圖像中無效的干擾點。使用激光雷達掃描車輛外型，相比于基于攝像頭圖像的車型識別技術，其能夠極大地降低周圍環境及天氣給原始圖像數據帶來的干擾，但卻不能完全消除這些干擾。因為當出現大霧、大雨、車輛行駛揚塵時，由于激光束自身特性，還是會有產生少量噪聲點。因此，需要采取手段對消除噪聲點。

對車型圖像去噪之前，需要將車輛三維模型進行灰度化轉換后得到的二維車型灰度圖。該圖像區別于傳統的灰度圖，其灰度值表示的是車輛到雷達的水平距離。

圖1　車型識別流程框圖

在此基礎上，在對圖像中車型特征進行提取前的預處理濾波算法是圖像形態學中一種比較常用的消除干擾的算法，叫做開運算。其是指先對圖像腐蝕運算再對其膨脹運算的過程。圖像處理時通常用此過程來消除小的對象物體、在纖細點處分離物體、平滑較大物體的邊界的同時對其面積作大的改變。與腐蝕算法的作用無明顯區別，但相對于腐蝕操作消除掉若干層圖像，開運算能夠保證圖像原有大小基本不變，從而實現在去噪的同時，盡可能多的保留原始車型圖像信息。

在圖像形態學中，開運算的公式表示為：

其中：

X為被處理的圖像；

B為結構元素，用來處理X的圖像；

設圖像X為待處理的圖像，即本文中的車型輪廓灰度圖，而B為形態學的基本算子，通常被稱為結構元素。車型特征提取中選擇的結構元素為的像素塊，這樣即可以刪除大部分噪聲點，又可以保留車型圖像特征。開運算具體實現過程如下：

（1）用結構元素B遍歷圖像X上所有的像素點，經過平移a步后得到Ba，如果Ba包含于X，則該點被保留，否則被拋棄。這樣的操作被稱為腐蝕操作。公式表示為：

（2）用結構元素B遍歷腐蝕后的圖像X’上所有的像素點，經過平移a后得到Ba，若Ba與X’的交集非空，這樣的操作被稱為膨脹操作。公式表示為：

實驗結果

通過上述介紹的基于激光雷達的車型點云圖像灰度化以及對車型的灰度圖像應用腐蝕膨脹算法進行了現場實驗，圖3為實驗結果，圖（a）為原型箱式貨車，考慮到速度檢測設備的靈敏性，車輛以不高于20km/h的速度通過激光雷達及車速檢測設備，得到的三維點云數據進過二維灰度化轉變成含有噪聲的灰度圖（b），再通過形態學開運算去噪后得到清晰的二維圖像（c），經過數百個車型樣本的統計，其識別速度具備保持在80ms以內。

圖2　開運算示意圖

結語

本文中運用形態學開運算對基于激光雷達的車型灰度圖像去噪，從實驗結果中可以看出，去除離散噪聲點速度快速、效果良好，尤其是在車輪底部因為車輛行駛過程中帶起的揚塵噪點，基本都被算法清理干凈，同時，車輛輪廓中由于雷達激光分辨率限制而產生的間隙，則得到了最大限度的補充，使得車型特征得到最大程度的保留及還原，為后續圖像識別中的特征提取操作提供了可靠保證。

沈 陽 宓超 鳳宇飛

上海海事大學

10.3969/j.issn.1001-8972.2015.18.016