尹曉丁吳陽(yáng)明趙喆王鈺

（大連交通大學(xué)大連116028）

基于DSP圖像處理的車(chē)流量統(tǒng)計(jì)算法研究

尹曉丁吳陽(yáng)明趙喆王鈺

（大連交通大學(xué)大連116028）

隨著汽車(chē)產(chǎn)業(yè)與交通運(yùn)輸事業(yè)的迅猛發(fā)展，大中城市的道路交通問(wèn)題日益突出。針對(duì)道路交叉口各方向通行車(chē)輛分布不均的情況，提出一種以DSP芯片為硬件平臺(tái)的交通燈智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。該系統(tǒng)用COMS高清攝像機(jī)采集道路交通現(xiàn)場(chǎng)情況的圖像，然后對(duì)獲取的圖像進(jìn)行一系列的處理，獲得道路交叉口各相位的車(chē)流量信息，然后根據(jù)各相對(duì)相位車(chē)輛多少的不同來(lái)實(shí)時(shí)地控制相應(yīng)紅綠燈時(shí)間的變化，以實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)燈的智能控制。其中車(chē)流量統(tǒng)計(jì)是智能交通燈系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。論文在深入研究前人的基礎(chǔ)上，對(duì)車(chē)流量信息的背景提取與更新等方面進(jìn)行了算法研究。

DSP；圖像采集；圖像處理；車(chē)流量統(tǒng)計(jì)

Class NumberTP391

1 引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，大中城市的交通問(wèn)題越來(lái)越引起人們的關(guān)注和擔(dān)心。DSP芯片是伴隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)等學(xué)科的發(fā)展應(yīng)運(yùn)而生的，是體現(xiàn)多種學(xué)科綜合科研成果的器件，具有跨時(shí)代的意義。本設(shè)計(jì)運(yùn)用DSP圖像處理技術(shù)來(lái)獲得道路車(chē)流量信息［1］，設(shè)計(jì)了一種智能交通燈綜合控制系統(tǒng)［2］。

該交通信號(hào)燈控制系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)的具體功能是在路口的有無(wú)壓車(chē)情況時(shí)，以時(shí)間為依據(jù)控制信號(hào)燈，使其按照正常順序運(yùn)行，而當(dāng)有壓車(chē)情況出現(xiàn)時(shí)則按照特殊規(guī)則改變信號(hào)燈的狀態(tài)變換。所以智能交通燈的工作特點(diǎn)是以是否有壓車(chē)情況而發(fā)生改變，如果道路擁擠，便會(huì)改變紅綠燈的時(shí)間，以便車(chē)輛快速通過(guò)［3］。本文就基于DSP圖像處理的車(chē)流量統(tǒng)計(jì)算法作了重點(diǎn)說(shuō)明。

2 系統(tǒng)硬件概況

基于DSP圖像處理［4］的智能交通燈控制系統(tǒng)采用以DSP芯片為主要的硬件組成，基本的設(shè)備器件有：用于采集圖像的COMS高清攝像頭［5］，視頻解碼設(shè)備，DSP芯片，交通信號(hào)燈控制部件以及存儲(chǔ)器擴(kuò)展電路。

圖1 系統(tǒng)的工作流程

COMS高清攝像頭對(duì)道路上的車(chē)輛信息進(jìn)行圖像采集，并且將所得圖像數(shù)據(jù)傳輸給后面的解碼設(shè)備，解碼設(shè)備對(duì)前面接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼操作，方便DSP設(shè)備對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理以實(shí)現(xiàn)對(duì)路面狀況的判別。如果經(jīng)過(guò)處理判斷之后確定路面存在壓車(chē)情況則交通燈會(huì)相應(yīng)改變紅綠燈的時(shí)間。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

3.1 工作原理

COMS攝像頭進(jìn)行車(chē)輛圖像采集，將采集到的圖像經(jīng)過(guò)形式轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)變成適合在DSP中處理的信號(hào)形式，DSP對(duì)圖像的處理工作作為整個(gè)系統(tǒng)的重要工作部分，承擔(dān)著許多工作量，包含了許多的圖像處理環(huán)節(jié)。這些工作環(huán)節(jié)主要包括：圖像彩色的灰度轉(zhuǎn)化、灰度圖像的二值化轉(zhuǎn)變、去噪、圖像銳化操作以及圖像最終的模式識(shí)別和車(chē)流量信息提取。下面將會(huì)對(duì)上述提到的這些圖像處理環(huán)節(jié)依次進(jìn)行介紹。

圖2 圖像處理流程圖

3.1.1 彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像

彩色圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像的方式有兩種，一是從RGB彩色圖像的圖像形成的轉(zhuǎn)化為灰度圖像；二是彩色YUV格式圖像的灰度圖像轉(zhuǎn)換。本文采用第一種方法。

灰度化：DSP芯片從RAM中讀到彩色圖像數(shù)據(jù)，并可以從圖像中提取亮度信息。其中亮度信息公式為

3.1.2 去噪處理

高清攝像頭采集到的原始圖像通常帶有多種噪聲，所以為了提高畫(huà)面效果，需要對(duì)原始圖像進(jìn)行去噪化處理。傳統(tǒng)的中值濾波算法時(shí)間復(fù)雜度非常高，為了提高運(yùn)算能力，使用快速的二維中值濾波法［6］。

3.1.3 背景提取與更新

最常用的目標(biāo)檢測(cè)算法主要是背景差分法，俗稱背景減除法［7］。其核心思想為分離靜態(tài)背景和動(dòng)態(tài)前景，通過(guò)背景幀和當(dāng)前幀個(gè)像素的差分來(lái)提取前景圖像［8］。

本系統(tǒng)采用卡爾曼濾波思想建立背景模型［9～10］，提取和更新背景?？柭鼮V波是根據(jù)過(guò)去的信號(hào)，利用統(tǒng)計(jì)估計(jì)理論，并使用線性最小均方誤差作為最優(yōu)準(zhǔn)則，預(yù)測(cè)將來(lái)某個(gè)時(shí)刻的值。初始背景通過(guò)多幀平均求得。背景更新的迭代公式為

式中：

因此：

其中C(x，y，t)為當(dāng)前路面背景，C(x，y，t+1)是對(duì)下一幀路面背景的預(yù)測(cè)，I(x，y，t)是輸入圖像，M(x，y，t)是前景的二值化圖像，TH為分割閾值。根據(jù)卡爾曼濾波理論，計(jì)算出新的背景估計(jì)。背景提取效果如圖3（c）。

3.1.4 圖像閾值二值化處理

人們?cè)趯?duì)圖像進(jìn)行分析應(yīng)用的過(guò)程中，并不是圖像中的所有物體以及場(chǎng)景都有用，對(duì)后續(xù)應(yīng)用有用的往往是其中一個(gè)局部，這一局部一般被稱為目標(biāo)［11］。人們?yōu)榱朔治龊妥R(shí)別對(duì)象，往往需要將對(duì)象從整體圖像中凸顯出來(lái)，以便進(jìn)一步對(duì)對(duì)象進(jìn)行處理與識(shí)別。圖像二值閾值化處理是圖像處理常用的技術(shù)之一。對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理時(shí)，圖像二值化閾值T是重要參數(shù)，閾值選取過(guò)大會(huì)造成邊緣細(xì)節(jié)的丟失，閾值選取過(guò)小會(huì)形成虛假邊緣，因此，選取適合的閾值至關(guān)重要。

圖3 圖像效果圖

3.1.5 圖像銳化

為了得到更加清晰的圖像，往往通過(guò)利用各種各樣的平滑算法來(lái)濾除圖像中的存在的噪聲。圖像中的噪聲往往以不同的形式出現(xiàn)，圖像中的噪聲大體上分為乘性、量化或者加性噪聲。一般情況下，圖像信息主要集中在低頻波段，噪聲主要集中在高頻波段，但是圖像的邊緣細(xì)節(jié)主要集中在高頻波段，這就使得原來(lái)的圖像在經(jīng)過(guò)平滑處理之后，信息中的圖像邊緣細(xì)節(jié)信息丟失，圖像邊緣和輪廓變得模糊。為了削減圖像平滑造成的邊界信息局部丟失的狀況，對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理，使圖像的背景與對(duì)象之間的邊界線再次變得清晰。

3.1.6 提取車(chē)流量信息

本智能交通燈控制系統(tǒng)需要得到的車(chē)流量信息是在紅燈時(shí)每一幀圖像上等待的車(chē)流量和在綠燈時(shí)每一幀圖像上通過(guò)的車(chē)流量［12］。利用高斯濾波，具體操作是：用一個(gè)模板掃描圖像中的每一個(gè)像素，用模板確定的鄰域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去替代模板中心像素點(diǎn)的值，為了準(zhǔn)確計(jì)算車(chē)輛數(shù)目，再采用縱向插值圖像增強(qiáng)算法，處理效果如圖3（d）。通過(guò)統(tǒng)計(jì)白色區(qū)域數(shù)目就能比較準(zhǔn)確地計(jì)算出車(chē)輛的數(shù)目了。

4 結(jié)語(yǔ)

當(dāng)今是數(shù)字化的時(shí)代，DSP芯片已經(jīng)越來(lái)越多的作為電子產(chǎn)品的核心。DSP是一種結(jié)構(gòu)特別的處理器，是針對(duì)數(shù)字信號(hào)處理需要而設(shè)計(jì)的，隨著DSP性價(jià)比提高，芯片價(jià)格提高，使其在眾多領(lǐng)域得到了應(yīng)用，使其有更大應(yīng)用潛力。車(chē)流量統(tǒng)計(jì)是智能交通系統(tǒng)的主要研究領(lǐng)域，也是智能監(jiān)控系統(tǒng)的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向。智能交通信號(hào)燈控制系統(tǒng)，采用DSP圖像處理技術(shù)來(lái)識(shí)別車(chē)流量信息計(jì)算各道口上的車(chē)流輛狀況，實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)燈的自適應(yīng)控制，是一種新的交通信號(hào)燈控制模式。

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Traffic Statistical Algorithms for Image Processing Research Based on DSP

YIN XiaodingWU YangmingZHAO ZheWANG Yu
（Dalian Jiaotong University，Dalian116028）

With the rapid development of automobile industry and transportation business，road traffic problems have become increasingly prominent in cities.Uneven each traffic direction road intersections，it is proposed for the traffic light to the DSP chip intelligent control system design hardware platform.The system collects road traffic scene image by COMS high-definition camcorder，and then a series of image acquisition processing，access road intersections vehicle information for each phase，and then to control the traffic lights accordingly in real time depending on the number of vehicles of each vehicle's relative phase changes over time in order to achieve intelligent control traffic lights.Traffic flow information are the key technology of intelligent traffic light system. On the basis of in-depth study of predecessors，the article researches traffic statistics background extraction and update other aspects of the algorithm.

DSP，image acquisition，image processing，traffic flow information

TP391

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.06.039

2016年12月5日，

2017年1月27日

尹曉丁，男，碩士，研究方向：智能交通控制與安全技術(shù)。吳陽(yáng)明，男，碩士，研究方向：嵌入式技術(shù)、移動(dòng)通信技術(shù)。趙喆，男，碩士，研究方向：智能交通控制與安全技術(shù)。王鈺，男，碩士，研究方向：嵌入式技術(shù)、移動(dòng)通信技術(shù)。