基于能量滤波的行人图像的脚部件获取方法技术

基于能量滤波的行人图像的脚部件获取方法，属于计算机视觉应用中图像信息理解领域。为了解决基于身体部件信息对行人距离进行估计的课题中，无法对行人脚部件像素位置进行准确获取问题，通过HOG特征获取目标区域范围，并超像素算法对目标区域内像素进一步处理并去除冗余信息，对图像进行二值化处理，并利用能量滤波法获取能量滤波曲线，通过实验分析在曲线中得到目标点并映射到原有图像中，完成行人脚部位置获取过程。

Foot component acquisition method of pedestrian image based on energy filtering

【技术实现步骤摘要】
基于能量滤波的行人图像的脚部件获取方法
本专利技术属于智能图像视觉领域，具体的说是一种通过单目摄像头获取图像，并利用图像处理方法对其中直立行人进行处理，达到获取行人脚部目的的方法。
技术介绍
随着无人驾驶技术的不断成熟，对行人的避让成为了当今学者研究的重点之一。而本专利技术所提出的能量滤波直立行人脚部获取方法，正是应用于交通系统当中，对行人与车辆之间的距离进行估计，从而实现无人车对行人的有效避让。以行人本身具有的身体部件作为距离判定依据，无需外界硬件设备介入，一起便捷性更适用于复杂的交通环境当中。同时，相较于其他的身体部件而言，脚部件位置不会因身体姿态的改变而发生变化，避免了因行人动作变化而造成距离估计结果失效的情况发生。在交通系统中，避障方法层出不穷。专利《一种基于前置泊车雷达的车外后视镜避障系统及方法》(公开号：CN109094504A)通过雷达控制器、车身控制系统以及音响系统三部分完成。测距任务主要通过雷达完成，当雷达勘测到障碍物与车身之间的距离小于安全距离时，通过车身控制系统对自身后视镜进行折叠，并使用音响系统进行报警，完成避障。专利《一种AGV小车自动避障方法及避障系统》(公开号：CN109085832A)通过障碍检测模块、距离检测模块、报警装置、控制系统以及执行器几个部分完成了对障碍避让的整个过程。在距离检测模块中，该专利技术使用超声波测距法达到快速获取障碍物距离的目的。
技术实现思路
为了解决通过脚部件对距离进行估计的过程中，无法准确对脚部件信息进行获取的问题，本专利技术提出了能量滤波直立行人脚部件获取方法。本专利技术以获取行人两脚之间中心点为目的，对图像进行处理，主要分为基于HOG特征的直立行人脚部件获取准则以及能量滤波脚部像素点位置获取两步。本专利技术技术方案如下：一种基于能量滤波的行人图像的脚部件获取方法，包括如下步骤：第1步：通过HOG特征获取行人脚部标定框；第2步：通过超像素算法获得脚部目标所在区域；第3步：通过能量滤波获输出脚部坐标。一种基于能量滤波的行人图像的脚部件获取方法在红外-可见光双目行人身体多部件融合的持续距离估计中的应用。有益效果：本专利技术提出的能量滤波直立行人脚部件获取方法，应用于车载系统行人距离估计模块当中，以行人自身身体部件作为距离估计信息来源依据，无需外界硬件设备添加，保证了方法的便捷性，更适用于复杂的交通系统当中。行人在交通系统中不受客观控制，根据行人本身进行距离估计以造成由于行人姿态、动作等发生改变测距结果失效的问题。而行人脚部件直接与地面接触，在距离固定时，不会随行人的形态发生变化，故而保证了距离估计结果的有效性。附图说明图1是直立行人脚部件获取方法原理逻辑图；图2是像素分配示意图；图3是DPM获取行人脚部部件图；图4是超像素目标区域获取示意图；图5是能量滤波获取行人脚部位置示意图；图6是仿真实例1示意图；图7是仿真实例2示意图；具体实施方式下面结合附图与具体实施方式对本专利技术作进一步详细描述：一种直立行人头部件获取方法的原理逻辑图如图1所示，该算法具体实施步骤如下：第1步：通过HOG特征获取行人脚部标定框；第2步：通过超像素算法获得目标所在区域；第3步：通过能量滤波获得脚部具体位置；第4步：输出脚部坐标。由上述，本专利技术的具体实现方法是：1、基于HOG特征的直立行人脚部件获取准则本专利技术依据HOG特征对行人进行检测并得出行人身体多部件检测框。本专利技术以获取行人脚部件位置信息为目的，故而从检测出的多部件中获取到脚部件区域是需要解决的问题。1)基于光流法对行人各部件框进行处理，并得出目标二值图。2)对上一步分析结果进行能量滤波处理，分别得出能量滤波曲线。能量滤波曲线有x和y两个方向。3)能量滤波x方向的曲线应呈双峰形曲线状。据此在身体多部件中选出头部件，并进行后续计算。2、超像素行人脚部件像素获取通过基于HOG特征的直立行人脚部件获取准则可对行人脚部件所在区域进行获取。超像素算法本质上来说是一种对位置相近、特征相似的像素进行分组的方法。超像素算法的使用，有助于冗余信息的去除，将行人脚部有效信息从行人脚部检测框中提取出来，便于后续算法的进行。超像素算法用于行人脚部区域获取方面时，主要依赖其吸附性能够准确对目标与非目标区域进行划分，达到获取行人脚部像素区域的目的。在超像素行人脚部像素区域获取方面主要分为一下几步：(1)聚类初始化在CIELAB彩色空间内，输入需要生成的超像素个数k，并根据处理区域内像素点数量n确定相同的网格间距保证获取超像素块大小相同。通过像素点颜色与位置信息对CIELAB彩色空间内五维向量进行定义Ck＝[lkakbkckxkyk]T(1)其中l，a，b表示的是颜色信息，x，y表示的是空间信息，lk是中心点色彩的亮度，ak是中心点在红色/品红色和绿色之间的位置，bk是中心点在黄色和蓝色之间的位置，xk是中心点与x轴的距离，yk是中心点与y轴的距离；(2)像素距离计算该算法定义了一种新的距离指标D来表示像素i与距离中心Ck之间的关系，通过颜色距离与空间距离共同判断，以权重m决定二者对于距离指标D的贡献大小。其中，dc表示颜色距离，ds表示空间距离，m代表距离调节权值系数。当m较小时，颜色距离的权重更高，超像素对于目标边缘的吸附性更强，超像素的形状和大小的规则性会下降；当m较大时，空间距离的权重更高，形成超像素块的规则性较好。(3)像素分配在像素分配过程中，每个像素i都将根据与聚类中心点的距离被分配到相应的超像素块中。当超像素区域大小为s×s时，对应搜索区域大小应为2s×2s。(4)聚类中心更新当像素i被分配到聚类中心后，根据像素点颜色与位置信息重新对聚类中心进行确定。利用空间二范数计算更新后与前一聚类中心的残差值，不断重复更新过程直至误差收敛，停止更新并确定超像素块。(5)后处理由于超像素算法不具有明确的连通性，在聚类处理后，将出现部分像素点不属于任意超像素块。针对该问题，利用连通算法对孤立像素点进行再分配处理。3、能量滤波行人脚部位置获取通过超像素算法确定了目标所在区域，为提取行人脚部位置有效信息—脚部位置，对目标所在区域进行能量滤波处理，本专利技术中设定行人脚尖中心点位置为脚部位置具体对应点Pf。对于目标所在区域二值结果，分别在水平和垂直方向进行投影，能量特征即水平及垂直方向上的非零像素点统计。能量滤波算法对二值图中的像素点进行统计，从而达到提取图像深度信息，完成特征获取的过程。具体过程如下：1)二值化处理超像素分割结果，即目标所在区域。2)对二值图进行能量滤波处理，累计非零像素点并形成对应能量滤波曲线。3)在垂直能量分布图中，横坐标方向为图像坐标系中纵坐标方向，大小与图像坐标系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于能量滤波的行人图像的脚部件获取方法，其特征在于：包括如下步骤：/n第1步：通过HOG特征获取行人脚部标定框；/n第2步：通过超像素算法获得脚部目标所在区域；/n第3步：通过能量滤波获输出脚部坐标。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于能量滤波的行人图像的脚部件获取方法，其特征在于：包括如下步骤：
第1步：通过HOG特征获取行人脚部标定框；
第2步：通过超像素算法获得脚部目标所在区域；
第3步：通过能量滤波获输出脚部坐标。


2.基于能量滤波的行人图像的脚部件获取方法，其特征在于：第3步的方法是：设定行人脚尖中心点位置为脚部位置具体对应点Pf，对于脚部目标所在区域二值结果，分别在水平和垂直方向进行投影，能量特征是水平及垂直方向上的非零像素点统计，对二值图进行能量滤波处理，累计非零像素点并形成对应能量滤波曲线，在垂直能量分布图中，横坐标方向为图像坐标系中纵坐标方向，大小与图像坐标系中纵坐标大小相同，能量分布图纵坐标为图像中对应像素行的能量值大小，由图像与垂直能量分布图之间的对应关系，Pf横坐标为水平方向能量分布初始值横坐标与终点值横坐标中值，即：



Pf纵坐标为垂直方向能量分布图终点值横坐标即：





3.如权利要求1所述的基于能量滤波的行人图像的脚部件获取方法，其特征在于：
所述的获取头部像素区域的方法是：
(1)聚类初始化：在CIELAB彩色空间内，输入需要生成的超像素个数k，并根据处理区域内像素点数量n确定相同的网格间距s保证获取超像素块大小相同；
其中：



使用像素点颜色与位置信息对CIELAB彩色空间内五维向量进行定义：
Ck＝[...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛琳，杨大伟，程凡，
申请(专利权)人：大连民族大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21