專利名稱：目標(biāo)檢測(cè)方法和設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本公開(kāi)涉及目標(biāo)檢測(cè)，具體而言，涉及一種檢測(cè)圖像或視頻圖像中的目標(biāo)的方法和設(shè)備。
背景技術(shù)：
圖像中的目標(biāo)檢測(cè)具有很高的應(yīng)用價(jià)值。例如，基于視頻的車輛檢測(cè)可以應(yīng)用于智能交通中來(lái)監(jiān)視道路的交通情況，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)道路中可能存在的各種交通隱患。

發(fā)明內(nèi)容
本公開(kāi)的一些實(shí)施例提供了檢測(cè)圖像或視頻中的目標(biāo)的方法和設(shè)備。在下文中給出關(guān)于本公開(kāi)的簡(jiǎn)要概述，以便提供關(guān)于本公開(kāi)的某些方面的基本理解。應(yīng)當(dāng)理解，這個(gè)概述并不是關(guān)于本公開(kāi)的窮舉性概述。它并不是意圖確定本公開(kāi)的關(guān)鍵或重要部分，也不是意圖限定本公開(kāi)的范圍。其目的僅僅是以簡(jiǎn)化的形式給出某些概念， 以此作為稍后論述的更詳細(xì)描述的前序。根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施方式，在檢測(cè)目標(biāo)時(shí)，可以檢測(cè)輸入圖像中沿第一方向的邊緣， 以得到包括多個(gè)第一方向邊緣的邊緣圖像。然后，可以根據(jù)所述多個(gè)第一方向邊緣生成一個(gè)或更多個(gè)候選目標(biāo)，所述多個(gè)第一方向邊緣中的任意兩個(gè)之間的區(qū)域?qū)?yīng)于一個(gè)候選目標(biāo)。


參照下面結(jié)合附圖對(duì)本公開(kāi)實(shí)施例的說(shuō)明，會(huì)更加容易地理解本公開(kāi)的以上和其它目的、特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)。附圖中的部件只是為了示出本公開(kāi)的原理。在附圖中，相同的或類似的技術(shù)特征或部件將采用相同或類似的附圖標(biāo)記來(lái)表示。圖1是示出了根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)方法的示意性流程圖；圖2是示出了根據(jù)本公開(kāi)的另一實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)方法的示意性流程圖；圖3是示出了根據(jù)本公開(kāi)的另一實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)方法的示意性流程圖；圖4是示出了根據(jù)本公開(kāi)的另一實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)方法的示意性流程圖；圖5是示出了根據(jù)本公開(kāi)的另一實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)方法的示意性流程圖；圖6是示出了對(duì)包括多個(gè)第一方向邊緣的邊緣圖像進(jìn)行邊緣優(yōu)化的方法示例的示意性流程圖；圖7是示出了根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)具體實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)方法的示意性流程圖；圖8是示出了根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)設(shè)備的示意性框圖；圖9是示出了根據(jù)本公開(kāi)的另一實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)設(shè)備的示意性框圖；圖10是示出了根據(jù)本公開(kāi)的另一實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)設(shè)備的示意性框圖；圖11是示出了根據(jù)本公開(kāi)的另一實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)設(shè)備的示意性框圖；圖12是示出了根據(jù)本公開(kāi)的另一實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)設(shè)備的示意性框圖13是示出了根據(jù)本公開(kāi)的另一實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)設(shè)備的示意性框圖；圖H(A)-(F)是示出了利用根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)具體實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)方法處理后的圖像的示意圖；圖15(A)_(D)是示出了利用根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)具體實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)方法處理后的圖像的示意圖；以及圖16是示出了可用于實(shí)施根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例的計(jì)算機(jī)的示意性框圖。
具體實(shí)施例方式下面參照附圖來(lái)說(shuō)明本公開(kāi)的實(shí)施例。在本公開(kāi)的一個(gè)附圖或一種實(shí)施方式中描述的元素和特征可以與一個(gè)或更多個(gè)其它附圖或?qū)嵤┓绞街惺境龅脑睾吞卣飨嘟Y(jié)合。應(yīng)當(dāng)注意，為了清楚的目的，附圖和說(shuō)明中省略了與本公開(kāi)無(wú)關(guān)的、本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的部件和處理的表示和描述。在本公開(kāi)中，所謂的圖像可以是一幅或一組靜止圖像，也可以是圖像序列，如視頻圖像。在本公開(kāi)的一些實(shí)施例中，利用要檢測(cè)的目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí)來(lái)生成目標(biāo)假設(shè)。例如，在要檢測(cè)的目標(biāo)為車輛的情況下，可以根據(jù)車輛外形的先驗(yàn)知識(shí)(如對(duì)稱性、陰影、角點(diǎn)、垂直或水平邊緣等幾何特性、紋理或車燈位置或形狀等信息)來(lái)生成車輛位置的假設(shè)。圖1是示出了根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)方法的示意性流程圖。在圖1 所示的實(shí)施例中，利用圖像中目標(biāo)的邊緣特性來(lái)生成目標(biāo)假設(shè)(也稱為候選目標(biāo))。如圖1所示，根據(jù)該實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)方法可以包括步驟103和113。在步驟103中，檢測(cè)輸入圖像中沿某個(gè)方向的邊緣(為了描述方便，將該方向稱為第一方向，將沿著第一方向的邊緣稱為第一方向邊緣)，得到包括多個(gè)第一方向邊緣的邊緣圖像。這里所謂的第一方向可以是垂直方向，或者可以是水平方向，或者可以是除垂直方向和水平方向之外的任一方向?？梢愿鶕?jù)圖像中目標(biāo)的邊緣特性來(lái)選擇一個(gè)方向并檢測(cè)圖像中該方向的邊緣。例如，在輸入圖像是道路交通的視頻或圖片且待檢測(cè)目標(biāo)為車輛的情況下，圖像中的車輛雖然互相遮擋，但都含有垂直和水平邊緣。在這種情況下，可以將垂直方向設(shè)為所述第一方向。當(dāng)然也可以將水平方向設(shè)置為所述第一方向?？梢圆捎萌魏芜m當(dāng)?shù)姆椒▉?lái)檢測(cè)圖像中的第一方向邊緣。例如，可以采用第一方向邊緣的檢測(cè)算子與輸入圖像作卷積運(yùn)算，從而得到包括第一方向邊緣的邊緣圖像。 作為示例，可以選擇梯度算子、索貝爾算子(SobelOperator)、普萊惠特算子(Prewitt Operator)或拉普拉斯算子(LaplacianOperator)等作為所述第一方向邊緣的檢測(cè)算子， 這里不一一列舉。然后，在步驟113中，根據(jù)檢測(cè)到的多個(gè)第一方向邊緣、基于任意兩個(gè)第一方向邊緣之間均存在一個(gè)目標(biāo)的假設(shè)，來(lái)生成一個(gè)或更多個(gè)目標(biāo)假設(shè)(或稱為候選目標(biāo))。換言之，圖像中多個(gè)第一方向邊緣中的任意兩個(gè)之間的區(qū)域均對(duì)應(yīng)于一個(gè)候選目標(biāo)。例如，在目標(biāo)為車輛且圖像中存在多個(gè)車輛的情況下，這些車輛之間很有可能相互遮擋，車輛的對(duì)稱性等許多特性被破壞。但是對(duì)于被遮擋的車輛，仍然存在部分垂直邊緣或水平邊緣，而這些邊緣中就可能包括一輛車的左邊界和右邊界(和/或上邊界和下邊界)。因此，每個(gè)候選目標(biāo)對(duì)應(yīng)于圖像中相應(yīng)的兩個(gè)第一方向邊緣(如垂直邊緣或水平邊緣)之間的區(qū)域，作為一個(gè)示例，該區(qū)域可以用一個(gè)矩形框(在其他示例中，可以采用其他
5形狀的幾何形狀，如環(huán)形等，這里不一一列舉)來(lái)表示。如果垂直方向被設(shè)置為第一方向， 每個(gè)車輛假設(shè)(候選目標(biāo))的寬度可以是對(duì)應(yīng)的兩個(gè)垂直方向邊緣之間的距離，而高度可以根據(jù)圖像中對(duì)應(yīng)的垂直邊緣的高度(水平位置)來(lái)確定。當(dāng)然，高度的確定還可以考慮車輛尺寸(與圖像的分辨率、拍攝角度和距離以及目標(biāo)自身在圖像中的大小、寬高比等相關(guān)) 的先驗(yàn)知識(shí)，這里不作詳述。以垂直方向作為所述第一方向?yàn)槔?，可以根?jù)步驟103中得到的邊緣圖像中的第一方向邊緣(在該示例中為垂直邊緣)來(lái)生成多個(gè)目標(biāo)假設(shè)。假設(shè)邊緣圖像中包含k條1)垂直邊緣，且其中的任意兩條之間可能有一輛車存在，那么根據(jù)排列組合知識(shí)，可以生成產(chǎn)生Ci2種組合C2k=^-(1)
k 2x(k- 2)1上式中，“！ ”表示階乘運(yùn)算。任意兩條垂直邊緣之間所對(duì)應(yīng)的圖像塊均可以作為一個(gè)車輛假設(shè)，因此，可以生成Ct2種可能的車輛位置假設(shè)。作為一個(gè)示例，每個(gè)車輛假設(shè)的在垂直方向上的高度可以通過(guò)對(duì)應(yīng)的垂直邊緣的水平位置來(lái)確定。圖1所示的實(shí)施例基于圖像中沿某個(gè)方向的邊緣中的任意兩個(gè)之間均存在一個(gè)目標(biāo)的假設(shè)來(lái)生成圖像中的目標(biāo)假設(shè)(候選目標(biāo))。由于僅利用一個(gè)方向的邊緣，因此，計(jì)算簡(jiǎn)單，可以大大提高目標(biāo)檢測(cè)的速度。另外，由于在任意兩個(gè)第一方向邊緣之間的區(qū)域均對(duì)應(yīng)一個(gè)候選目標(biāo)，因此，有利于降低目標(biāo)的漏檢。當(dāng)然，這樣檢測(cè)到的候選目標(biāo)中會(huì)存在很多虛警，可以在后續(xù)處理過(guò)程進(jìn)行進(jìn)一步的篩選和/或優(yōu)化。圖2示出了根據(jù)另一實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)方法。與圖1所示的實(shí)施例相似，圖2的實(shí)施例中也可以采用圖1所示的步驟103和113來(lái)檢測(cè)圖像中的第一方向邊緣并生成候選目標(biāo)。不同之處在于，根據(jù)圖2所示的實(shí)施例的方法還采用另一方向(稱為第二方向)的邊緣對(duì)所生成的每個(gè)候選目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。如圖2所示，目標(biāo)檢測(cè)方法還可以包括步驟215和221。具體地，在步驟215中，對(duì)于輸入圖像中與每個(gè)候選目標(biāo)對(duì)應(yīng)的圖像塊，檢測(cè)該圖像塊中沿第二方向的邊緣，得到包括一個(gè)或更多個(gè)第二方向邊緣的邊緣圖像塊。這里，第二方向是不同于第一方向的方向。例如，如果第一方向?yàn)榇怪狈较?，則根據(jù)圖像中目標(biāo)邊緣的先驗(yàn)知識(shí)，可以將水平方向作為第二方向，也可以將其他方向作為第二方向；如果第一方向?yàn)樗椒较?，則可以將垂直方向作為第二方向，也可以將其他方向作為第二方向。可以采用任何適當(dāng)?shù)姆椒▉?lái)檢測(cè)圖像中的第二方向邊緣。例如，可以采用第二方向邊緣的檢測(cè)算子與視頻圖像作卷積運(yùn)算，從而得到包括第二方向邊緣的邊緣圖像。作為示例，可以選擇梯度算子、索貝爾算子(SobelOperator)、普萊惠特算子(Prewitt Operator)或拉普拉斯算子 (Laplacianoperator)等作為所述第二方向邊緣的檢測(cè)算子，這里不一一列舉。然后，在步驟221中，根據(jù)檢測(cè)到的、針對(duì)每個(gè)候選目標(biāo)的一個(gè)或更多個(gè)第二方向邊緣來(lái)優(yōu)化該候選目標(biāo)。例如，假設(shè)第一方向被設(shè)置為垂直方向，在待檢測(cè)的目標(biāo)為車輛且輸入圖像為車輛的前或后向圖像的情況下，圖像中的車頭或車尾部分存在包含豐富的水平 (第二方向)梯度信息的結(jié)構(gòu)。每個(gè)車輛的上部有光滑的前擋風(fēng)窗或后窗，而每個(gè)車輛下方是路面，這些區(qū)域之間的區(qū)域均包含大量的水平方向的邊緣。根據(jù)對(duì)車輛目標(biāo)的這些先驗(yàn)知識(shí)，可以利用這些水平邊緣的位置等信息來(lái)優(yōu)化基于垂直邊緣生成的各個(gè)候選目標(biāo)，例如可以優(yōu)化這些候選目標(biāo)在第一方向上的高度(即垂直高度)。
圖3示出了根據(jù)另一實(shí)施例的目標(biāo)檢測(cè)方法。與圖2所示的實(shí)施例相似，圖3的實(shí)施例也采用圖像中的第二方向邊緣對(duì)基于第一方向邊緣生成的每個(gè)候選目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。 具體地，在采用圖1所示的步驟103和113來(lái)檢測(cè)圖像中的第一方向邊緣并生成候選目標(biāo)之后，圖3所示的方法還可以包括步驟315、317和321。在步驟315中，對(duì)于輸入圖像中與每個(gè)候選目標(biāo)對(duì)應(yīng)的圖像塊，檢測(cè)該圖像塊中沿第二方向的邊緣，得到與該候選目標(biāo)對(duì)應(yīng)的、包括一個(gè)或更多個(gè)第二方向邊緣的邊緣圖像塊。該步驟與圖2所示的步驟215相似，這里不再重復(fù)。在步驟317中，對(duì)步驟315中得到的與每個(gè)候選目標(biāo)對(duì)應(yīng)的邊緣圖像塊進(jìn)一步進(jìn)行處理，以檢測(cè)得到該邊緣圖像塊中沿第二方向的邊緣密集的區(qū)域?？梢圆捎脤?duì)圖像中沿第二方向的邊緣密集的區(qū)域具有較強(qiáng)反應(yīng)、而對(duì)其他區(qū)域反應(yīng)較弱的濾波器來(lái)對(duì)邊緣圖像塊進(jìn)行濾波，從而得到該邊緣圖像塊中的沿第二方向的邊緣密集的區(qū)域。作為一個(gè)示例，可以采用利用混合高斯函數(shù)設(shè)計(jì)的自適應(yīng)濾波器對(duì)所述邊緣圖像塊進(jìn)行濾波。混合高斯函數(shù)可以表示為下式中的f(y)
權(quán)利要求
1.一種目標(biāo)檢測(cè)方法，包括檢測(cè)輸入圖像中沿第一方向的邊緣，以得到包括多個(gè)第一方向邊緣的邊緣圖像；及根據(jù)所述多個(gè)第一方向邊緣生成一個(gè)或更多個(gè)候選目標(biāo)，所述多個(gè)第一方向邊緣中的任意兩個(gè)之間的區(qū)域?qū)?yīng)于一個(gè)候選目標(biāo)。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，還包括檢測(cè)所述輸入圖像中與每個(gè)候選目標(biāo)對(duì)應(yīng)的圖像塊中的沿第二方向的邊緣，以得到包括一個(gè)或更多個(gè)第二方向邊緣的邊緣圖像塊，所述第二方向不同于所述第一方向；根據(jù)所述一個(gè)或更多個(gè)第二方向邊緣，來(lái)優(yōu)化該每個(gè)候選目標(biāo)。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，還包括檢測(cè)所述邊緣圖像塊中沿第二方向的邊緣密集的區(qū)域，并且其中，優(yōu)化該每個(gè)候選目標(biāo)包括利用所述沿第二方向的邊緣密集的區(qū)域來(lái)優(yōu)化該每個(gè)候選目標(biāo)。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其中，檢測(cè)所述邊緣圖像塊中沿第二方向的邊緣密集的區(qū)域包括利用混合高斯函數(shù)對(duì)所述邊緣圖像塊進(jìn)行濾波，并對(duì)經(jīng)過(guò)濾波的邊緣圖像塊進(jìn)行二值化和閉操作。
5.如權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述的方法，還包括對(duì)所述邊緣圖像中的第一方向邊緣進(jìn)行優(yōu)化處理。
6.一種目標(biāo)檢測(cè)設(shè)備，包括第一邊緣檢測(cè)裝置，用于檢測(cè)輸入圖像中沿第一方向的邊緣，以得到包括多個(gè)第一方向邊緣的邊緣圖像；及候選目標(biāo)生成裝置，用于根據(jù)所述第一邊緣檢測(cè)裝置檢測(cè)到的所述多個(gè)第一方向邊緣生成一個(gè)或更多個(gè)候選目標(biāo)，所述多個(gè)第一方向邊緣中的任意兩個(gè)之間的區(qū)域?qū)?yīng)于一個(gè)候選目標(biāo)。
7.如權(quán)利要求6所述的設(shè)備，還包括第二邊緣檢測(cè)裝置，用于檢測(cè)所述輸入圖像中與每個(gè)候選目標(biāo)對(duì)應(yīng)的圖像塊中的沿第二方向的邊緣，以得到包括一個(gè)或更多個(gè)第二方向邊緣的邊緣圖像塊，所述第二方向不同于所述第一方向；候選目標(biāo)優(yōu)化裝置，用于根據(jù)所述一個(gè)或更多個(gè)第二方向邊緣，來(lái)優(yōu)化所述候選目標(biāo)生成裝置生成的每個(gè)候選目標(biāo)。
8.如權(quán)利要求7所述的設(shè)備，還包括第一濾波器，用于檢測(cè)來(lái)自所述第二邊緣檢測(cè)裝置的所述邊緣圖像塊中的沿第二方向的邊緣密集的區(qū)域，并且其中，所述候選目標(biāo)優(yōu)化裝置被配置用于利用所述沿第二方向的邊緣密集的區(qū)域來(lái)優(yōu)化每個(gè)候選目標(biāo)。
9.如權(quán)利要求8所述的設(shè)備，其中，所述第一濾波器為高斯濾波器，用于利用混合高斯函數(shù)對(duì)所述邊緣圖像塊進(jìn)行濾波；并且所述目標(biāo)檢測(cè)設(shè)備還包括二值化處理設(shè)備，用于對(duì)經(jīng)過(guò)所述高斯濾波器濾波的邊緣圖像塊進(jìn)行二值化和閉操作。
10.如權(quán)利要求6-9中任一項(xiàng)所述的設(shè)備，還包括邊緣優(yōu)化裝置，用于對(duì)來(lái)自所述第一邊緣檢測(cè)裝置的所述邊緣圖像中的第一方向邊緣進(jìn)行優(yōu)化處理。
全文摘要
提供了目標(biāo)檢測(cè)方法和設(shè)備。在所述目標(biāo)檢測(cè)方法中，可以檢測(cè)輸入圖像中沿第一方向的邊緣，以得到包括多個(gè)第一方向邊緣的邊緣圖像。然后，可以根據(jù)所述多個(gè)第一方向邊緣生成一個(gè)或更多個(gè)候選目標(biāo)，其中，所述多個(gè)第一方向邊緣中的任意兩個(gè)之間的區(qū)域?qū)?yīng)于一個(gè)候選目標(biāo)。
文檔編號(hào)G06K9/46GK102375985SQ201010252378
公開(kāi)日2012年3月14日 申請(qǐng)日期2010年8月10日 優(yōu)先權(quán)日2010年8月10日
發(fā)明者于浩, 劉汝杰, 曹瓊 申請(qǐng)人:富士通株式會(huì)社