一种基于区域对比差分的自适应汽车油箱外盖识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于区域对比差分的自适应汽车油箱外盖识别方法，包括以下步骤：对初始图像进行自适应直方图均衡得到外盖区域对比度增强的图像；对该图像进行高阶高斯模糊，扩大高亮区域；对模糊前后的图像进行差分得到彩色特征图像；将彩色特征图像灰度化后进行阈值分割得到特征区域图像；获得所有区域的外接矩形，基于外盖形状形态学特征对所有区域进行面积、长宽比例及区域位置三个基本条件的初步筛选；对初步筛选得到的疑似区域基于外盖形态学特征采用不同类型外盖轮廓判断方法进行二次筛选；基于形态学特征的共性实现不同类型、尺寸外盖区域的自适应识别。本发明专利技术具有适应能力强、环境稳定性高且识别精度较高等优点。点。点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区域对比差分的自适应汽车油箱外盖识别方法


[0001]本专利技术属于计算机视觉
，具体涉及一种基于区域对比差分的自适应汽车油箱外盖识别方法。

技术介绍

[0002]随着我国汽车使用量的增加，汽车加油作业成为一项常见且重要的服务事务。传统的加油方式采用人工完成加油过程的形式，由于加油站环境存在一定的危险性且部分加油站所处的地理位置较为偏远，人工完成加油作业存在劳动成本高、工作效率不足等问题。随着智能技术的应用和推广，无人值守的机器人加油站建设成为了人们关注的热点研究，而对于机器人智能加油过程中，汽车油箱外盖的识别是完成后续动作的前提和基础。
[0003]汽车油箱外盖位置识别的精度关系到机器人是否能准确地打开油箱外盖，国内外的相关研究主要集中在两种识别方法上：RFID系统法(非视觉)和视觉识别法。文献《Robotic fueling system》(Andrews M,Thompson C,Warner E,et al.IEEE International Conference on Technologies for Practical Robot Applications.2008)提出一种结合距离传感器的RFID系统识别定位方法，利用距离传感器获得汽车对象的位置信息，利用RFID识别油箱外盖位置，但该识别方法需要在汽车上安装RFID标签，实际应用性不足；文献《Monocular,vision based,autonomous refueling system》(Farag A,Dizdarevic E,Eid A,et al.Application of Computer Vision.IEEE,2002)提出一种基于单目视觉的加油机器人油箱盖识别方法，利用在油箱外盖上张贴标志图片的形式来辅助进行油箱盖位置的识别，该方法具有较高的定位精度，但是仍然需要外加辅助对象，过程局限性大，无法实现实际的应用和推广；中国专利技术专利CN201910507058.8公布了一种基于视觉的加油口目标识别方法，对均衡化后图像进行阈值分割，利用轮廓模板匹配得到油箱外盖位置，但是该方法特征提取时需要滤除高亮部分且通过先验知识(固定模板类型)的形式实现位置识别，针对多种类型、样式的汽车油箱盖无法实现自适应识别。
[0004]综上所述，现有研究无法在不增加辅助对象的基础上满足不同油类型、尺寸的油箱盖对象的识别要求。因此，设计一种基于视觉感知实现实际环境下不同油箱盖对象自适应识别的方法对加油机器人的应用具有非常重要的意义。

技术实现思路

[0005]为解决现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于针对实际光照情况下轮廓形状尺寸存在差异的油箱外盖，提出一种能够适应光照变化、轮廓形状尺寸差异的油箱外盖视觉识别方法，具体是一种基于区域对比差分的自适应汽车油箱外盖识别方法，本专利技术能够在实际加油环境下实现对不同车型油箱外盖位置的准确识别。
[0006]本专利技术采用如下的技术方案来实现：
[0007]一种基于区域对比差分的自适应汽车油箱外盖识别方法，包括如下过程：
[0008]获取含有汽车油箱外盖的待识别的初始图像；
[0009]对所述初始图像进行自适应直方图均衡，增强初始图像中含有的边缘缝隙区域与其它区域的对比度；
[0010]对经自适应直方图均衡处理后的初始图像进行高阶高斯模糊，扩大高亮区域；
[0011]对经高阶高斯模糊前后的图像进行差分，得到彩色特征图像；将所述彩色特征图像转换为灰度图像，对所述灰度图像通过固定阈值分割得到特征区域图像；
[0012]基于油箱外盖形态学基本特征对油箱外盖特征区域图像中所有特征区域的最小外接矩形进行初步筛选，得到油箱外盖的疑似区域；
[0013]针对所述油箱外盖的疑似区域依次采用基于油箱外盖轮廓形态学特征的类矩形外盖筛选方法和圆形外盖筛选方法进行二次筛选，得到自适应外盖识别区域。
[0014]优选的，对所述初始图像进行自适应直方图均衡，增强初始图像中含有的边缘缝隙区域与其它区域的对比度的过程包括：
[0015]将含有汽车油箱外盖的初始图像分为若干个局部区域，再进行直方图均衡得到各局部区域的累计分布函数，通过限制初始图像各局部区域直方图最大高度来限制累计分布的最大斜率，以预设的阈值对初始图像各局部区域直方图高度进行截断，将截掉的部分在整体的灰阶范围内均匀分布，进而控制局部区域的对比度强度，使得初始图像中含有的边缘缝隙区域与其它区域的对比度增强。
[0016]优选的，自适应直方图均衡的计算公式如下：
[0017]式中，S为局部区域直方图累计分布斜率；m(i)为局部区域映射函数；i为区域序号；H
ist
(i)为局部区域直方图高度；M为局部区域尺寸；H
max
,S
max
为直方图最大高度、累计分布最大斜率；H
′
(i)为处理后的外盖图像局部区域直方图高度；L为增加高度；T为直方图高度阈值。
[0018]优选的，对经自适应直方图均衡处理后的初始图像进行高阶高斯模糊，扩大高亮区域时，采用的卷积公式及高斯滤波公式如下：
[0019][0020]式中，(x,y)为二维图像像素点坐标；g(x,y)为图像像素卷积后的像素值；r为卷积核半径；s(x,y)为该图像像素卷积前的像素值；f(u,v)为卷积核在(u,v)位置上的权重；d
u
,d
v
为横、纵坐标到卷积核中心的距离，u为卷积核内的横坐标数值，为卷积核内的纵坐标数值，σ为标准差，可取常数1。
[0021]优选的，将所述彩色特征图像转换为灰度图像，对所述灰度图像通过固定阈值分割得到特征区域图像时：对所述灰度图像以固定阈值进行二值化阈值分割，得到特征区域图像。
[0022]优选的，基于油箱外盖形态学基本特征对油箱外盖特征区域图像中所有特征区域的最小外接矩形进行初步筛选，初步筛选中，基于油箱外盖形态学基本特征确定的筛选条件依次如下：
[0023]区域外接矩形像素面积：基于图像中外盖区域的面积特征规律，筛选出处在像素面积上阈值与下阈值之间的区域；
[0024]区域外接矩形长宽比例：基于图像中外盖区域的长宽比例规律，筛选出处在长宽比例上阈值与下阈值之间的区域；
[0025]区域位置：基于图像中外盖区域的高度方向位置规律，筛选出处在图像中高度比例上阈值与下阈值的区域。
[0026]优选的，针对所述油箱外盖的疑似区域依次采用基于油箱外盖轮廓形态学特征的类矩形外盖筛选方法和圆形外盖筛选方法进行二次筛选的过程包括：
[0027]对于油箱外盖的疑似区域首先采用类矩形外盖判断方法判断其是否属于类矩形油箱外盖，根据区域外接矩形的角度进行区域图像旋转，对旋转后图像将其最小外接矩形向内偏移若干个像素单位，获得疑似区域与矩形偏移区域的相交区域，计算相交区域在外接矩形各边上的投影比例，当任意两条相邻边的投影比例同时大于Threshold_length本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区域对比差分的自适应汽车油箱外盖识别方法，其特征在于，包括如下过程：获取含有汽车油箱外盖的待识别的初始图像；对所述初始图像进行自适应直方图均衡，增强初始图像中含有的边缘缝隙区域与其它区域的对比度；对经自适应直方图均衡处理后的初始图像进行高阶高斯模糊，扩大高亮区域；对经高阶高斯模糊前后的图像进行差分，得到彩色特征图像；将所述彩色特征图像转换为灰度图像，对所述灰度图像通过固定阈值分割得到特征区域图像；基于油箱外盖形态学基本特征对油箱外盖特征区域图像中所有特征区域的最小外接矩形进行初步筛选，得到油箱外盖的疑似区域；针对所述油箱外盖的疑似区域依次采用基于油箱外盖轮廓形态学特征的类矩形外盖筛选方法和圆形外盖筛选方法进行二次筛选，得到自适应外盖识别区域。2.根据权利要求1所述的一种基于区域对比差分的自适应汽车油箱外盖识别方法，其特征在于，对所述初始图像进行自适应直方图均衡，增强初始图像中含有的边缘缝隙区域与其它区域的对比度的过程包括：将含有汽车油箱外盖的初始图像分为若干个局部区域，再进行直方图均衡得到各局部区域的累计分布函数，通过限制初始图像各局部区域直方图最大高度来限制累计分布的最大斜率，以预设的阈值对初始图像各局部区域直方图高度进行截断，将截掉的部分在整体的灰阶范围内均匀分布，进而控制局部区域的对比度强度，使得初始图像中含有的边缘缝隙区域与其它区域的对比度增强。3.根据权利要求2所述的一种基于区域对比差分的自适应汽车油箱外盖识别方法，其特征在于，自适应直方图均衡的计算公式如下：式中，S为局部区域直方图累计分布斜率；m(i)为局部区域映射函数；i为区域序号；H
ist
(i)为局部区域直方图高度；M为局部区域尺寸；H
max
,S
max
为直方图最大高度、累计分布最大斜率；H
′
(i)为处理后的外盖图像局部区域直方图高度；L为增加高度；T为直方图高度阈值。4.根据权利要求1所述的一种基于区域对比差分的自适应汽车油箱外盖识别方法，其特征在于，对经自适应直方图均衡处理后的初始图像进行高阶高斯模糊，扩大高亮区域时，采用的卷积公式及高斯滤波公式如下：式中，(x,y)为二维图像像素点坐标；g(x,y)为图像像素卷积后的像素值；r为卷积核半
径；s(x,y)为该图像像素卷积前的像素值；f(u,v)为卷积核在(u,v)位置上的权重；d
u
,d
v
为横、纵坐标到卷积核中心的距离，u为卷积核内的横坐标数值，为卷积核内的纵坐标数值，σ为标准差。5.根据权利要求1所述的一种基于区域对比差分的自适应汽车油箱外盖识别方法，其特征在于，将所述彩色特征图像转换为灰度图像，对所述灰度图像通过固定阈值分割得到特征区域图像时：对所述灰度图像以固定阈值进行二值化阈值分割，得到特征区域图像。6.根据权利要求1所述的一种基于区域对比差分的自适应汽车油箱外盖识别方法，其特征在于，基于油箱外盖形态学基本特征对油箱外盖特征区域图...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐海波，汪泽玮，沈翁炀，温利涛，李沛轩，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：