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1、中国图像图形学报，11(11),2006:1650-1652基于视频图像Harris角点检测的车辆测速1徐伟王朔中（上海大学通信与信息工程学院，上海200072）摘要为了方便快速地进行车速测量，提出一种用于测量视频图像中车辆速度的方法。该方法取运动角点为特征量，通过选择灰度相关函数为特征匹配函数，实现了车辆在一定帧差内移动距离的测量。与传统方法相比，该方法不仅对设备的限制更小，而且运算速度更快。关键词Harris角点检测运动角点灰度相关中图法分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1006-8961(2006
2、)MeasurementofVehicleSpeedBasedonHarrisCornerDetectorXUWei,WANGShuo-zhong(SchoolofCommunicationandInformationEngineering,ShanghaiUniversity,Shanghai200072)AbstractThispaperpresentsamethodtomeasurethespeedofthevehicleinvideosequencesconvenientlyandspeedy.Moti
3、oncornerpointsarechosentoformafeaturevector,andtheimageintensityisusedasafeaturematchingfunctiontomeasuremovingdistancesofthevehiclebetweenconsecutiveframes.Comparedtotraditionalmethods,notonlythedevicerestrictionbutalsotheoperationspeedhasbeenimproved.Keywo
4、rdsHarriscornerdetector,motioncornerpoint,intensitycorrelation要关注如何由视频序列图像计算车辆在帧间的1引言位移ΔS。用图像处理来直接测量车速可按图1的流程目前，多数车速测量系统都是使用专用的进行。由图1可以看出，计算帧间目标的位移，测速设备，如在地面铺设传感器，再通过计算主要难点在于特征的提取和匹配。车辆经过传感器的时间差来进行车速测量；或者利用光波、声波、电磁波等在车辆表面反射2维图像的时间差或多普勒频移来计算车辆移动的速度。由于使用这些方法必须
5、事先安装相应的测特征提取量设备，无论在人力或物力方面都有较高的要求。为了方便快速地进行车速测量，本文采用一种基于视频图像的方法，该方法只需应用图特征匹配像处理技术对摄像机拍摄的车辆视频信号进行处理，就可以方便地实现对车速进行测量。距离测量2测速原理图1：车速测量流程图物体的运动速度可由单位时间内的位移计Fig.1Flowchartofvehiclespeedmeasurement算得到：v=ΔS/ΔT=()s1−s0/(t1−t0)(1)3特征提取在视频图像中，ΔT可直接由帧频导出，因此只要需计算ΔS，即可进行
6、位移计算。本文主为了测量车速，必须在视频序列中通过提收稿日期:2006-06-15；改回日期:2006-07-28第一作者简介：徐伟（1982~），男，2004年获上海大学通信工程专业学士学位，现为上海大学通信与信息系统专业硕士研究生。主要研究方向：图像处理，计算机视觉。E-mail：weixu555@hotmail.com中国图像图形学报，11(11),2006:1650-1652取车辆不变的特征量来进行匹配，以便计算距离。由于特征的可靠提取直接影响匹配结果的可靠性，因此选择合适的特征量和特征提取算法十分关键
7、。通常可选择图像中的直线对象或者点作为匹配的特征量。对于直线的提取主要使用的方法有Hough变换、随机Hough变换(RandomHoughTransform)等；而提取点的常用方法有边缘检测、角点检测等。本文针对交通视频中车辆图像的实际情况，将运动角点检测(a)(b)(c)[1]的Harris检测算子，作为车辆特征提取的算图2使用Harris角点检测算法对连续3帧图像进行角法。Harris角点的提取方法如下：点检测的结果2⎡u⎤Fig.2Cornerdetectioninthreeconsecutivefra
8、mesusingE()x,y=∑w()(u,v[]Ix+u,x+v)()−Ix,y=[u,v]M⎢v⎥(2)theHarriscornerdetectoru,v⎣⎦⎡2⎤M=w(u,v)IxIxIy(3)∑⎢2⎥u,v⎢⎣IxIyIy⎥⎦式(2)，式(3)为Harris角点检测使用的像素相关函数，其中I为图像像素矩阵，w是用来进行降噪处理的平滑窗，(x,y)为相应图像像素坐标，I(x,
