文档介绍：文献综述
应用技术学院 06计算机(0616403041)
2010年2月
前言
随着我国经济建设的蓬勃发展,城市的人口和机动车拥有量也在急剧增长,交通流量日益加大,交通拥挤堵塞现象日趋严重,交通事故时有发生。交通问题已经成为城市管理工作中的重大社会问题,阻碍和制约着城市经济建设的发展。因此,深入研究解决城市交通问题有着极为重要的现实意义。要解决城市交通问题,就必须准确掌握交通信息。
目前国内常见的交通流检测方法有人工监测、地埋感应线圈、超声波探测器、视频监测4类。较多采用得是铺设物理线圈和视频监控。前者需要在路面铺设线圈,成本高,破坏路面。后者后服了这些缺点,但在交通拥堵监控中,多采用人工监视视频的方式,很少有有效地利用计算机进行自动监控。这种人工监控方式存在很多弊端,如导致人力资源不足、人工监控效率不高、不能实现24小时连续、实时监控等。
在实际路面交通中,交通拥堵情况的实时监控是非常重要的。因此一种实时的视频监控系统也就随之诞生了。视频监控系统的原理,主要是通过对获取的视频图像进行处理,目标物体的识别,对车辆进行检测,然后根据交通实际情况设定阈值从而来判断是否发生拥堵情况。图像的处理包括灰度化,二值化,去噪等。
车辆检测的算法对视频监控系统来讲又显得尤为重要。本文将对图像处理、车辆检测以及堵车判断等相关内容做一个概括性的综述。
灰度化与二值化
灰度化
灰度化就是将彩色图像转换成灰度图像。所谓灰度图像其实就是一种黑白图像,但又与一位的位图不同,一位的位图只有黑和白两种颜色,灰度图的颜色数明显多于两种,以8位灰度图像来说,就有256个灰度级别,除了纯黑和纯白的颜色,其他的都是介于黑和白之间的灰色,只是白和黑所占的比例不同而已。灰度值即亮度值, 255最亮(白)
。
在视频监测系统对车道进行监控,分析拥堵情况时,色彩信息是毫无用处的。另外系统在处理灰度图像时,要远远比对色彩图像处理的数据量要少。对于24位位图,灰度化公式为:
Gray (x,y)=R(x,y)*+G(x,y)*+B(x,y)* 公式(1)
通过运用公式1计算得到灰度值。在公式 1 中,(x,y)是像素在图像中的位置,R(x,y) 表示像素的红色分量,G(x,y)表示像素的蓝色分量,B(x,y)表示像素的蓝色分量。
灰度化处理在系统图像处理中是很重要的一步,它的结果是后续处理的基础。彩色图像灰度化后丢失的只有色彩信息,因此灰度化并不会影响到后续的处理及结果。。,。从图中可以看出,除了颜色的差异,二者没有差别。对后续的处理而言,用于运动物体检测的信息并没有丢失。

对应的灰度化的图像
二值化
在图像灰度化处理的基础上,再进行二值化,将感兴趣的目标突显出其轮廓,由于灰度化后的图像去除了色彩信息,这就有可能使某些区域产生噪声,影响最终的结果,因此还需要对灰度图进一步处理,以消除这些影响,而且这样还可以使图像变得更简单,数据量更减小。
图像的二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样就可以将整个图像呈现出明显的黑白效果。将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获