彩色影像背景擷取

Compensation: BLC) 變化的影響，將擷取出的背景不斷地更新，讓背 景擷取技術，更能適應外在環境的變化，也讓整個背景擷取系統更為

一開始就收斂錯的背景資訊，動態地回覆為正確的背景，而一開始就

斂的判斷如式 3.1-1 所示。

題。因為燈光開啟時，它是漸進式的開啟，這樣緩慢亮起的方式在 平常的背景更新中就已經被補償掉了。然而，在燈光關閉的時候，

則是瞬間熄滅，這個瞬間熄滅的動作，對車輛偵測影響甚鉅，這樣 瞬間燈光熄滅所減出的前景如下圖 3.1-2，左邊為燈光關閉瞬間前 的背景，右邊為燈光關閉瞬間的輸入影像。產生的結果於下圖，可 以看出相減出的前景完全是因為燈光瞬間變化而產生的，而非車輛 經過所產生的前景。

圖3.1-2 燈光切換瞬間背景相減示意圖與結果

有鑑於此，本研究在既有的背景更新之下，加入了可解決燈光

圖 3.1-3 背景更新流程圖

由上方流程圖可見，除了原本會進行的車輛偵測之外，我們加 上了燈光切換偵測，若沒有燈光變化，則進行原來的背景更新。當 發現有燈光切換時，若該像素上並非為車輛所在區域，則系統將該 像素以切換燈光後的像素值直接更新掉。若該像素區域有車，則有 無車資訊由前一時刻車輛偵測與追蹤得知，使用色彩平均值偏移的 方式預測該像素位置在燈光切換後應該具有的顏色，然後再進行快 速更新。燈光變換偵測的區域如下圖3.1-4。

圖3.1-4 燈光切換偵測區示意圖

B

643

648

653

654

655

656

658

663

668

673

678

688

698

718

748

788

808

858

圖3.1-5 燈光切換的背景更新示意圖

上圖 3.1-5 中，當發現有燈光切換的時候，就切換到快速更新 的模式。以該圖為例，第655 張圖的時候進行燈光的切換，光線切 換的一瞬間，整個色彩有非常大的變化。由圖中第655 張影像可以

背景還有大部份是燈光未切換前的背景顏色。然而，採用新方法的 背景早就已經更新到正確的背景色彩資訊上。由此顯示新方法對於 光線劇烈變化的強健性。

4. 車道線偵測

在車道線偵測上，本系統並非採用常見的 Hough 轉換(Hough Transform)來找尋線段，因為 Hough 轉換在線段偵測過程中，須將 直角座標平面轉換為圓柱座標平面，當找尋到線段時又要將圓柱座 標平面轉換回直角座標平面，此過程須花費不少時間運算，因而本 系統使用電腦視覺的方法來判斷線段是否為車道線，車道線偵測的 流程圖，如圖3.1-6 所示。

圖 3.1-6 車道線偵測流程

[1] Sobel 邊緣偵測

Sobel 邊緣偵測主要是使用兩個 1×3 的 Sobel 遮罩，分為水 平方向與垂直方向，遮罩型式如圖3.1-7 所示，計算梯度近似值，

設立門檻值，當梯度近似值大於門檻值時，則為影像邊緣。由 於拍攝方向的選擇，影像的上半部份，其影像資訊常是屬於無 效資訊，因此在車道線偵測時，捨棄背景影像上三分之一的地 方，不進行處理且可加快運算速度。以目前CCD 攝影機架設特

性而言，我們採用垂直方向的遮罩進行偵測，如圖3.1-8(a)背景 影像(b)背景的邊緣所示。

圖3.1-7 Sobel 遮罩

(a)背景影像

[2] 連通法

應用連通法將邊緣影像相同物件的邊緣，逐一的給予標 記，如圖3.1-9 所示，圖中可見影像為相同的物件時，其灰階值 相同，不同物件時，灰階值亦不同。同時，我們記錄相同物件 的最左上、最右下的座標與總像素，並且運用物件總像素刪除 較小物件。這個總像素值的設定是依照設定的門檻值設定，這 個門檻值與視覺長度換算有絕對關係。

圖 3.1-9 背景邊緣影像連通後影像

[3] 影像特性判斷

在已知每個相同物件資訊中，將每個物件的垂直高度大於 一定影像高度時候，計算每個物件的斜率與截距，當影像中所 有線段符合垂直高度大於一定影像高度，選取所有符合條件的 線段將其斜率和截距進行比對，歸納相近斜率和截距，如圖 3.1-10 所示。

[4] 視覺寬度計算

將完成歸納線段之後，接著利用因為車道線本身具有一個 影像特性，即是線段與線段之間必保持一定寬度，利用視覺寬 度計算兩線段之間是否有維持一定距離，在視覺寬度的計算 上，不是只針對兩線段進行一次計算，而是採用從上到下，將 線段取等分，再將等分線段計算視覺寬度，當線段與線段在等

分下計算，如果視覺寬度相近，且達到一定權重時，則判定為 車道線，利用車道線將車道劃分完成，如圖3.1-11 所示。

圖3.1-10 斜率和截距相近線段

圖3.1-11 車道劃分

我們之前所收斂到的背景，若還是維持原狀的話，將會使後續的處理 體的絕對差值和 (Moving-object Sum of Absolute Difference: MSAD) 影像，如果某一圖素的絕對差值和小於一動態臨界值 MTHL 或大 於另一動態臨界值 MTHH，則此圖素便被歸類為移動物體，反之 則為背景，而所獲得的移動物體遮罩式 3.2-1 所示。獲得背景圖之