一種基于圖像處理的快速車輛空載率估算方法

胡志輝 陳書樵 黃茜 陳宏燔

摘要：在道路上核定車輛的載重通常需經過稱重、核載、計算等步驟，效率較低使得交通不夠順暢。本文利用軟X射線對低密度物體的穿透能力，對貨車的貨箱部分進行掃描，獲得包含車箱及貨物的16位射線圖像，設計了窗寬窗位自動調整算法，在調窗的8位圖像上進行空載率分析。設計了兩次二值化，對結果圖像進行開、閉處理后，界定了車廂側面積，通過圖像分割的貨物側面積與車廂側面積之差得到車輛滿載率和空載率。因道路交通主要管治超載車輛，本文方法使絕大部分未超載車輛得以快速通過檢查，對疑似超載的車輛進一步檢查。算法具有較好的實用價值。

關鍵詞：空載率;圖像處理;車輛

1.引言

測量貨車的載重對于交通安全有著極為重要的意義。傳統方法是采用先稱量整車重量，再查得貨車自重，通過二者相減得出貨物重量。雖然這種方法對貨車實際載貨重量計算較為準確，但核實和輸入貨車自重需要人工操作，對道路交通暢通和運輸效率都有一定的影響。

圖像處理技術可以為貨車的空載率提供高效自動的解決方案。利用對人體沒有傷害的軟X射線對低密度物體的穿透能力，對貨車的貨箱部分進行掃描后，可以得到一幅包含貨箱及其內部貨物的整體圖像，例如所有的植物果蔬類物品圖像，快遞物品、輕工業類生活物品以及油類等液態物品和粉狀水泥等散裝物品圖像。通過對實時采集的X射線圖像在線進行分析和計算，利用圖像沒有貨物的部分和有貨物部分的圖像比例，快速自動算得貨車的空載率，對接近空載和明顯沒有超載的車輛快速放行，對接近甚至超出滿載的貨車再重點進行車輛自重和額定載重量核實，并檢查實際載重量，使貨車的載重檢測效率大大提高，也大大減少檢測工作人員的工作量。

2.算法原理和流程

16位X射線圖像含有較多噪聲，有效信號的灰度往往集中在灰度直方圖的一小部分區域，分割載貨貨物的區域時，可以利用調窗算法抑制貨物圖像的細節，本文設計了極大極小值調窗算法。設灰度值a和b分別代表16位X射線圖像灰度直方圖中的灰度最小值和最大值，A和B為計算窗寬下限和上限的兩個閾值，和分別為直方圖的兩個幅值閾值，用下式獲得原圖像調窗后的極小和極大灰度值L和H，進行調窗：

其中，灰度值X對應的幅值為，灰度值S對應的幅值，x為灰度區間[a，X]之間的任意值;灰度值Y對應的幅值為，灰度值Q對應的幅值，y為灰度區間[Q，b]之間的任意值。調窗的結果如圖1所示，圖1（a）為16位X射線原圖，圖1（b）為調窗后的圖像，實驗中a和b均取500，和均取350。

本文以調窗后的8位灰度圖像為例說明算法原理，見圖2。

首先需要界定車輛的側面輪廓和有效計算面積，最大限度地將貨物與車廂等背景分離，設計了兩次二值化處理，并在第二次二值化結果圖像的基礎上運用開運算和閉運算，進一步去除細小的背景干擾信號。利用最大類間方差法對圖2的圖像I進行第一次二值化得到圖像：

其中閾值由最大類間方差法獲取。圖3示出圖像白色區域即為車廂所在區域，但由于車廂擋板部分區域厚度較小，甚至沒有擋板，二值化后不是整個車廂均為白色，不能直接通過統計白色像素個數獲得車廂面積。由于貨車載貨區域形狀一般為矩形，本文取最大連通域的最小外接正矩形R作為車廂區域，該矩形面積m即為車廂面積。

為獲得車廂內部非貨物區域面積，將原圖I的特定區域進行第二次二值化處理。先獲取車廂坐標集合，Ω={（x，y）|I1（x，y）=1}，提取原圖I在該集合坐標處的像素，用最大類間方差法獲取這些像素的二值化閾值T2，用公式（3）獲得第二次二值化圖像I2，如圖4所示。

第二次二值化基本區分了車廂內部黑色貨物區域與白色非貨物區域，但仍然車輛的支架、門框或窗框難以與貨物分離，由于車架等干擾部分所占面積很小，且如果車輛空載率很小，貨物充滿車廂時，這些支架即被貨物遮擋，特別是對于超重車輛，空載率計算不會受到車輛支架的影響。為了進一步減少干擾，使區域劃分更準確，對進行了一次閉運算和一次開運算，得到圖5最終統計圖像。此時中位于車廂矩形R區域內所有白色像素的總個數n即為非貨物區域面積。車輛空載率

3 實驗

本文實驗圖像全部在某高速公路出口收費處拍攝，共采集了250張X射線圖像，本文將空載率計算結果直接交由現場工作人員進行判定，根據工作人員反映空載率計算結果誤差在可接受范圍之內，該算法可以滿足車輛空載率估算應用需求。圖7給出了其中六張圖的空載率計算結果。

4結論

本文算法快速、高效，大大改善了高速公路和主要運輸道路車輛載重檢查費時和道路擁堵的狀況。本算法得以在實際中順利使用，考慮了一些實際條件，例如，在空載率較大時，應該作為背景的車輛框架也作為貨物納入計算，但如果這樣情況下，空載率還很大，則該車輛載重是安全的;另一方面，當空載率很小時，往往貨物已經遮擋了車輛框架，這使得框架被識別為貨物部分時對實際應用幾乎無影響。另空載率較小時，畫面顯示為超載，這時需進一步通過車輛實際稱重結果核實是否超載，因此，本文算法作為快速的輔助檢查方案具有很好的實際作用。

參考文獻：

[1]沈琴，蔣謨文，駱建華.一種改進的磁共振圖像自動調窗算法[J].中國醫療器械雜志，2011，35（04）