基于機器視覺倒車輔助系統(tǒng)障礙物檢測方法研究.pdf

1、近十幾年來,以超聲波技術為核心的倒車輔助系統(tǒng),因實用實惠被廣泛應用在汽車上。雖然超聲波技術臻于成熟,但隨著我國汽車保有量的增加、新駕駛員群體的擴大、城市停車位的缺乏,克服這類倒車輔助系統(tǒng)的固有缺陷顯得非常必要。因此,把機器視覺引入倒車輔助系統(tǒng),與現(xiàn)有的超聲波探測技術相搭配,將很好的解決這種固有缺陷,并構成雙層安全保障,從而對城市交通安全有著重大意義。
　　 本文主要的研究基于帶機器視覺倒車輔助系統(tǒng)仿真平臺中的自動檢測技術,其核心

2、是圖像處理算法。圖像處理過程包括一系列的圖像處理步驟,每一步驟的對比和選擇都必須滿足倒車時的實時性和準確性,并且每一步與全局關聯(lián)很大,動一發(fā)而牽全身,需做全盤考慮。
　　 首先,在滿足直線特征檢測準確性的前提下,將CCD圖像傳感器傳輸來的三維彩色圖像轉換成灰度圖像,消除大量冗余信息,簡化了算法并提高了運算速度。其次,汽車行駛的場合復雜多變,針對汽車后退時低頻抖動、電壓不穩(wěn)、傳輸圖像時易受脈沖噪聲干擾的特點,采用適當?shù)姆蔷€性中值濾

3、波以降低椒鹽噪聲的影響。第三,在實時性與準確性兼顧的前提下,經(jīng)比較得出,利用Sobel算子進行障礙物邊緣檢測可以獲得同類算子中的最好結果。第四,同等前提下,采用自適應閾值分割技術可把圖像中的障礙物邊緣點從背景中及時準確地分離出來。第五,根據(jù)實際情況對Hough曲變換進行改進,采用改進后的Hough變換來識別障礙物的主要邊緣。
　　 經(jīng)程序驗證,改進后的Hough變換減少了運算次數(shù),提高了處理速度,使其能更準確和更快地檢測出障礙物