一种车身平滑区域定位方法和设备技术

本发明专利技术提供了一种车身平滑区域定位方法和设备，包括获取车身区域图像；对所述车身区域图像进行计算，获取边缘纹理图像和积分图，并计算出每行边缘纹理积分值；根据所述每行边缘纹理积分值和预先设定的阈值进行第一次聚类，记录第一次聚类每行的类别值；根据所述第一次聚类每行的类别值进行第二次聚类，记录第二次聚类每个新类别中包含的行数和每行对应的第一次聚类的类别值；从第二次聚类的新类别中确定出满足平滑条件的区域作为车身平滑区域。本发明专利技术通过对所述车身区域图像的处理将光照及投影的现象在每行边缘纹理积分值的中体现了出来，通过两次聚类的策略，实现快速准确的定位车身最平滑的区域即车身受光照和投影影响最小的区域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种车身平滑区域定位方法和设备。技术背景随着现代社会车辆的广泛使用，越来越多的车辆识别设备被广泛应用于对停车场、城市道路和高速公路等区域抓拍的车辆图像进行识别。目前，车牌识别是车辆识别设备的主要方法，但由于存在车牌污损、车牌识别区域受曝光及背光的影响等因素，使得车辆识别设备无法进一步满足市场更快更准确的识别需求。在这样的市场需求下，通过车辆的车身颜色识别，提供车辆辅助信息与车牌识别信息联合识别车辆的设备随之出现。现有技术中，车身颜色识别是选取车身的局部能代表整体车身颜色的区域，通过训练局部区域的颜色特征模型，实现通过识别车身上局部区域结果代表整体车身颜色的目的。经过研究发现，由于车身区域不可避免的会存在一些光照及阴影的现象，如果选取的局部区域中存在光照及阴影，会对局部区域的颜色识别造成很大的影响，可能会使车身颜色识别的结果不准确，从而导致整个车辆识别设备不能正常运行。然而在现有技术中，对于车身局部区域的选取并没有考虑到光照及阴影现象的存在，使得选取的局部区域颜色并不能代表车身整体区域颜色，造成之后车身颜色识别结果的准确性得不到保证，导致整个车辆识别设备的准确性降低。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的技术问题是，提供一种车身平滑区域定位方法和设备，以在车身区域存在光照及阴影现象的情况下，尽量避免选取的区域受到光照及阴影的影响。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种车身平滑区域定位方法，该方法包括：获取车身区域图像；对所述车身区域图像进行计算，获取边缘纹理图像和积分图，并计算出每行边缘纹理积分值；根据所述每行边缘纹理积分值和预先设定的阈值进行第一次聚类，记录第一次聚类每行的类别值；根据所述第一次聚类每行的类别值进行第二次聚类，记录第二次聚类每个新类别中包含的行数和每行对应的第一次聚类的类别值；从第二次聚类的新类别中确定出满足平滑条件的区域作为车身平滑区域。优选的，所述根据每行边缘纹理积分值和预先设定的阈值进行第一次聚类，包括：将车身区域下边界所属类别赋值为1，则所属类别1中最大值和最小值均为所述车身区域下边界的边缘纹理积分值；对除下边界外的其余每行由下向上遍历判断本行边缘纹理积分值是否与已找到类别对应的最大值或最小值的绝对差值小于所述阈值；如果是，则将本行所属类别赋值为已找到类别的类别值，且判断本行边缘纹理积分值是否大于已找到类别对应的最大值或小于已找到类别对应的最小值；若本行边缘纹理积分值大于所述最大值，则将所述最大值赋值为本行边缘纹理积分值，若本行边缘纹理积分值小于所述最小值，则将所述最小值赋值为本行边缘纹理积分值，若本行边缘纹理积分值不大于所述最大值且不小于所述最小值，则不改变已找到类别对应的所述最大值和所述最小值；如果否，则将本行所属类别赋值为下一类别值，且将所述下一类别的最大值和最小值赋值为本行边缘纹理积分值，并对所有已找到类别重新排序。优选的，所述根据第一次聚类每行的类别值进行第二次聚类，包括：将车身区域下边界所属新类别赋值为1，则所属新类别1中最大值和最小值均为所述车身区域下边界对应的第一次聚类类别值；对除下边界外的其余每行由下向上遍历判断本行对应的第一次聚类类别值是否与上一行所述新类别对应的最大值或最小值的绝对差值小于等于1；如果是，则将本行所属新类别赋值为上一行新类别的类别值，且判断本行对应的第一次聚类类别值是否大于上一行新类别对应的最大值或小于上一行新类别对应的最小值；若本行对应的第一次聚类类别值大于所述最大值，则将所述最大值赋值为本行对应的第一次聚类类别值，若本行对应的第一次聚类类别值小于所述最小值，则将所述最小值赋值为本行对应的第一次聚类类别值，若本行对应的第一次聚类类别值不大于所述最大值且不小于所述最小值，则不改变上一行新类别对应的所述最大值和所述最小值；如果否，则将本行所属新类别赋值为下一新类别值，且将下一新类别的最大值和最小值赋值为本行对应的第一次聚类类别值。优选的，所述确定出满足平滑条件的区域作为车身平滑区域，包括：判断是否存在满足所述平滑条件的区域；如果是，选择满足所述平滑条件的区域中对应第一次聚类类别值平均值最小的区域作为所述车身平滑区域；如果否，则改变所述预先设定的阈值，重复进行所述第一次聚类和第二次聚类的运算，直到判断出存在满足所述平滑条件的区域并选择出所述车身平滑区域。优选的，所述平滑条件具体为：第二次聚类新类别中包含的边缘纹理行数大于等于规定行数且对应最大第一次聚类的类别值小于设定类别值。优选的，所述对车身区域图像进行计算，获取边缘纹理图像和积分图，并计算出每行边缘纹理积分值，包括：对车身区域进行卷积计算获取边缘纹理图像和对所述边缘纹理图像计算获取积分图，并根据所述边缘纹理图像和积分图计算出每行边缘纹理积分值。此外，本专利技术实施例提供了一种车身平滑区域定位设备，该设备包括：获取模块，用于获取车身区域图像；计算模块，用于对车身区域图像进行计算，获取边缘纹理图像和积分图，并计算出每行边缘纹理积分值；第一聚类模块，用于根据每行边缘纹理积分值和预先设定的阈值进行第一次聚类，记录第一次聚类每行的类别值；第二聚类模块，用于根据第一次聚类每行的类别值进行第二次聚类，记录第二次聚类每个新类别中包含的行数和每行对应的第一次聚类的类别值；确定模块，用于从第二次聚类的新类别中确定出满足平滑条件的区域作为车身平滑区域。优选的，所述第一聚类模块，包括：阈值设定模块，用于设定第一次聚类的阈值；第一赋值模块，用于将车身区域下边界所属类别赋值为1，则所属类别1中最大值和最小值均赋值为所述车身区域下边界的边缘纹理积分值；第一判断模块，用于对除下边界外的其余每行由下向上遍历判断本行边缘纹理积分值是否与已找到类别对应的最大值或最小值的绝对差值小于所述阈值；如果是，继续判断本行边缘纹理积分值是否大于已找到类别对应的最大值或小于已找到类别对应的最小值，向第二赋值模块发送信号；如果否，向第三赋值模块发送信号；第二赋值模块，用于响应第一判断模块发送的信号，将本行所属类别赋值为已找到类别的类别值，更新已找到类别对应的所述最大值和所述最小值；第三赋值模块，用于响应第一判断模块发送的信号，将本行所属类别赋值为下一类别值，且将所述下一类别的最大值和最小值赋值为本行边缘纹理积分值，并对所有已找到类别重新排序；第一记录模块,用于记录遍历结束后每行对应的类别。优选的，所述第二聚类模块，包括：第四赋值模块，用于将车身区域下边界所属新类别赋值为1，则所属新类别1中最大值和最小值均为所述车身区域下边界对应的第一次聚类类别值；第二判断模块，用于对除下边界外的其余每行由下向上遍历判断本行对应的第一次聚类类别值是否与上一行所述新类别对应的最大值或最小值的绝对差值小于等于1；如果是，继续判断本行对应的第一次聚类类别值是否大于上一行新类别对应的最大值或小于上一行新类别对应的最小值，向第五赋值模块发送信号；如果否，向第六赋值模块发送信号；第五赋值模块，用于响应第四判断模块发送的信号，将本行所属新类别赋值为上一行新类别的新类别值，更新上一行新类别对应的所述最大值和所述最小值；第六赋值模块，用于响应第二判断模块发送的信号，将本行所属新类别赋值为下一新类别值，且将所述下一新类别的最大值和最小本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车身平滑区域定位方法，其特征在于，包括：获取车身区域图像；对所述车身区域图像进行计算，获取边缘纹理图像和积分图，并计算出每行边缘纹理积分值；根据所述每行边缘纹理积分值和预先设定的阈值进行第一次聚类，记录第一次聚类每行的类别值；根据所述第一次聚类每行的类别值进行第二次聚类，记录第二次聚类每个新类别中包含的行数和每行对应的第一次聚类的类别值；从第二次聚类的新类别中确定出满足平滑条件的区域作为车身平滑区域。

【技术特征摘要】
1.一种车身平滑区域定位方法，其特征在于，包括：获取车身区域图像；对所述车身区域图像进行计算，获取边缘纹理图像和积分图，并计算出每行边缘纹理积分值；根据所述每行边缘纹理积分值和预先设定的阈值进行第一次聚类，记录第一次聚类每行的类别值；根据所述第一次聚类每行的类别值进行第二次聚类，记录第二次聚类每个新类别中包含的行数和每行对应的第一次聚类的类别值；从第二次聚类的新类别中确定出满足平滑条件的区域作为车身平滑区域。2.根据权利要求1所述车身平滑区域定位方法，其特征在于，所述根据每行边缘纹理积分值和预先设定的阈值进行第一次聚类，包括：将车身区域下边界所属类别赋值为1，则所属类别1中最大值和最小值均为所述车身区域下边界的边缘纹理积分值；对除下边界外的其余每行由下向上遍历判断本行边缘纹理积分值是否与已找到类别对应的最大值或最小值的绝对差值小于所述阈值；如果是，则将本行所属类别赋值为已找到类别的类别值，且判断本行边缘纹理积分值是否大于已找到类别对应的最大值或小于已找到类别对应的最小值；若本行边缘纹理积分值大于所述最大值，则将所述最大值赋值为本行边缘纹理积分值，若本行边缘纹理积分值小于所述最小值，则将所述最小值赋值为本行边缘纹理积分值，若本行边缘纹理积分值不大于所述最大值且不小于所述最小值，则不改变已找到类别对应的所述最大值和所述最小值；如果否，则将本行所属类别赋值为下一类别值，且将所述下一类别的最大值和最小值赋值为本行边缘纹理积分值，并对所有已找到类别重新排序。3.根据权利要求1所述车身平滑区域定位方法，其特征在于，所述根据第一次聚类每行的类别值进行第二次聚类，包括：将车身区域下边界所属新类别赋值为1，则所属新类别1中最大值和最小值均为所述车身区域下边界对应的第一次聚类类别值；对除下边界外的其余每行由下向上遍历判断本行对应的第一次聚类类别值是否与上一行所述新类别对应的最大值或最小值的绝对差值小于等于1；如果是，则将本行所属新类别赋值为上一行新类别的类别值，且判断本行对应的第一次聚类类别值是否大于上一行新类别对应的最大值或小于上一行新类别对应的最小值；若本行对应的第一次聚类类别值大于所述最大值，则将所述最大值赋值为本行对应的第一次聚类类别值，若本行对应的第一次聚类类别值小于所述最小值，则将所述最小值赋值为本行对应的第一次聚类类别值，若本行对应的第一次聚类类别值不大于所述最大值且不小于所述最小值，则不改变上一行新类别对应的所述最大值和所述最小值；如果否，则将本行所属新类别赋值为下一新类别值，且将下一新类别的最大值和最小值赋值为本行对应的第一次聚类类别值。4.根据权利要求1所述车身平滑区域定位方法，其特征在于，所述确定出满足平滑条件的区域作为车身平滑区域，包括：判断是否存在满足所述平滑条件的区域；如果是，选择满足所述平滑条件的区域中对应第一次聚类类别值平均值最小的区域作为所述车身平滑区域；如果否，则改变所述预先设定的阈值，重复进行所述第一次聚类和第二次聚类的运算，直到判断出存在满足所述平滑条件的区域并选择出所述车身平滑区域。5.根据权利要求1至4任一项所述车身平滑区域定位方法，其特征在于，所述平滑条件具体为：第二次聚类新类别中包含的边缘纹理行数大于等于规定行数且对应最大第一次聚类的类别值小于设定类别值。6.根据权利要求1所述车身平滑区域定位方法，其特征在于，所述对车身区域图像进行计算，获取边缘纹理图像和积分图，并计算出每行边缘...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐健，关国雄，杨利华，
申请(专利权)人：深圳市捷顺科技实业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44