行人检测的运动模糊图像恢复算法研究.doc
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1、行人检测的运动模糊图像恢复算法研究高向东,杨大鹏,刘 红(郑州大学 机械工程学院,郑州 450001)摘 要:运动模糊图像恢复算法是行人检测的重要组成部分, 也是图像处理的研究重点。分析了运动模糊图像的退化模型,研究物体运动模糊图像成像原理,得出了用于行人检测的运动模糊图像成像原理,确定了造成运动图像模糊的主要因素;采用逆滤波、维纳滤波、最小二乘方滤波和盲解卷积滤波对运动模糊图像进行处理,分析图像处理结果,得出维纳滤波具有更好的图像处理效果的结论,为行人检测更深入的研究提供支持。关键词:行人检测;运动模糊图像;恢复算法;退化模型;成像原理中图法分类号:TP391 文献标识码:A Motion-
2、blurred image restoration algorithm for pedestrian detectionGAO Xiang-dong, YANG Da-peng, LIU Hong(Dept.of mechanical engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China)Abstract: Motion-blurred image restoration is an important part of pedestrian detection,and the focus of image processing.The
3、degradation model of motion-blurred images was analysed.Motion-blurred image imaging principle for pedestrian detection was derived through studying the imaging principle of object motion-blurred image.Making sure the main factors about image blurring caused by moving.Motion-blurred image was proces
4、sed by inverse filter,Wiener filter,least squares filter and blind deconvolution filter. It is concluded that Wiener filter has better image processing effect through analysis of the image processing results.providing some support for the more in-depth study of pedestrian detection.Key words: pedest
5、rian detection;motion-blurred image;recovery algorithms; degradation model;imaging principle0 引言自20世纪90年代以来,全世界每年死于交通事故的的人数基本保持在50万人1。因此,开展车辆辅助驾驶系统研究,及时告知驾驶员车辆前方有行人的存在,并进行安全预警,对减少和避免车辆与行人发生碰撞事故有着重大意义。行人检测是辅助驾驶系统的核心技术,而视觉检测是行人检测的一个非常重要的方法,视觉检测的实现首先需要获取图像信息,然后对图像进行处理,最后提取特征点并依此识别出行人。由于在获取图像过程中存在着车辆与行人
6、的相对运动,所以获得的图像大多是模糊的,需要经过图像恢复,才能准确的进行特征提取。图像恢复也称为图像复原,它的主要任务是改善给定的由于各种原因而降质的图像,并尽可能恢复图像原状。不断有学者从事运动模糊图像恢复算法研究2,3,还有任意方向模糊消除方法4、匀速运动造成模糊的图像恢复5以及车辆运动模糊图像恢复6。本文分析了由车辆与行人相对运动造成模糊图像的成像原理,采用多种方法进行仿真实验,获得合适的图像恢复方法。1 图像退化模型图像退化是指从场景获取的图像不能完全地反映场景的真实内容,产生了失真等问题,图像的退化模型可以表示为6:基金项目:河南省科技攻关项目(092102210144) (1)其中
7、,g(x,y)表示通过摄像机获取的图像,f(x,y)是指场景展示的原图像,h(x,y)为点扩散函数,n(x,y)指的是噪声。视觉检测通过车载CCD获取的图像,假如只考虑相对运动造成的模糊,那么n(x,y)为零,令x0(t)与y0(t)分别为在X方向和Y方向的运动分量,T为采集时间,则采集到的图像的数学表达式为: (2)傅里叶变换可得: (3)其中,如果能知道H(u,v),那么f(x,y)可由F(u,v)的傅里叶变换求出。物体运动模糊图像的成像原理图如图17所示。Figure 1 Schematic of motion-blurred images图1 物体运动模糊图像原理图假设物体运动方向和图
8、像平面之间的夹角为,在曝光瞬间物体的位移为d,由三角形形似原理,我们可以得到:, (4)其中,m表示物体在原始位置处通过CCD获取的图像长度,n表示相对运动造成物体在成像平面上的像偏移量,L表示物体和摄像机在平行于光轴的方向上的距离,f为摄像机的焦距。由式(4)可得: (5)如果曝光瞬间时间为T,那么运动物体的速度v可以用下式表示: (6)对式(6)进行变换,可获取关于像偏移量n的表达式: (7)假设物体水平方向运动时,即角度为零,那么n可以表示为: (8)从式(8)可以看出当摄像机焦距f已知,曝光时间T确定时,图像的像偏移量与速度和距离之比v/L成正比,可用于车速检测等。由于车辆在行驶过程中
9、,相对于行人的速度在竖直方向(即沿车辆至行人的方向)很大,所以在曝光瞬间可以只考虑存在竖直方向的运动,即角度为90度,那么运动模糊图像的原理图如图2所示。Figure 2 Schematic of vertical motion-blurred images图2 竖直运动模糊图像原理图在真实的交通场景中是行人是相对静止,车辆带着摄像机行驶,在这里假设摄像机是静止的,行人在快速前进,它们的成像结果是一样的。由三角形相似原理,我们可以得到:, (9)已知l=vT,那么n可以表示为: (10)其中l是车辆在曝光瞬间行驶的距离,w是行人的原始宽度,其余项同图1所示。在这里,宽度为w的行人相对于车辆的距
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