Для контроля дорожной обстановки на трассах с большой интенсивностью движения широко используются камеры видео наблюдения. Информация, поступающая с видеокамер, содержит данные о временном изменении пространственного положения автомобилей, находящихся в поле зрения системы. Обработка этой информации на основе алгоритмов, используемых в телевизионных измерительных системах (ТИС), позволяет определить скорость движения транспортных средств и обеспечить управление транспортными потоками. Именно этими факторами объясняется возрастание интереса к телевизионному мониторингу транспортных магистралей.
Для разработки методов фильтрации изображений транспортных средств на фоне помех необходимо знание их основных параметров и характеристик. Ранее авторами проведено исследование Фурье и вейвлет спектров природных и городских фонов [1]. Настоящая работа посвящена исследованию аналогичных спектров транспортных средств.
Авторами были исследованы пространственные и спектральные характеристики транспортных средств с использованием Фурье и вейвлет методов анализа. Методика исследования спектров заключалась в следующем:
- с помощью цифровой фотокамеры был создан банк исходных .bmp файлов монохромных изображений транспортных средств различных типов (легковые и грузовые автомобили, автобусы, по каждой группе количество изображений составляло 20-40 при различных ракурсах и условиях освещения); изображения имели размеры 400 пикселей по горизонтали и 300 пикселей - по вертикали; диапазон изменения яркости от 0 до 255 единиц;
- поскольку изображения содержали кроме транспортного средства также фоновую составляющую, для предотвращения ее влияния на результат она была искусственно подавлена до нулевого уровня;
- производился анализ характеристик изображений транспортных средств методами Фурье и вейвлет анализа.
Разработанная в среде MATLAB программа позволяет рассчитывать среднюю яркость (т.е. математическое ожидание яркости изображения), дисперсию яркости, Фурье-спектр отдельных и суммарных строк изображений, спектрограммы, а также вейвлет-спектры с использованием различных известных вейвлетов (Хаара, Добеши, Симлета и др.). Результаты анализа отражаются в виде двумерных и 3D спектров изображений.
По результатам исследований можно сделать следующие выводы:
- усредненные яркостные характеристики (средняя яркость, дисперсия) изображений различных транспортных средств имеют близкие значения для всех типов; существенное влияние на яркостные характеристики оказывают солнечные блики от стекол и поверхностей автомобиля; в зависимости от интенсивности и направления освещения автомобили черного цвета могут иметь яркостные характеристики, аналогичные светлым автомобилям;
- независимо от типа транспортного средства Фурье и вейвлет спектры имеют сходную структуру;
- ширина Фурье спектра транспортных средств слабо зависит от типа автомобиля; спектр имеет существенно неравномерную структуру, изменяющуюся при изменении освещения и ориентации автомобиля; спектр в горизонтальной плоскости имеет более неравномерную структуру, чем в вертикальной; на спектральные характеристики полугрузовых автомобилей и автобусов большое влияние оказываю рисунки и надписи (рекламы) на его поверхностях;
- при повороте автомобилей существенно изменение спектров изображений в горизонтальной плоскости, спектр в вертикальной плоскости остается достаточно стабильным; это особенно хорошо видно на вейвлет спектрах;
- анализ спектров отдельного транспортного средства и транспортного средства на фоне помех показывает, что они отличаются уровнями амплитуд спектральных составляющих; при отсутствии фона существенно равномернее вертикальный спектр; для изображений автомобилей без фона больше вероятность глубоких провалов в спектре (выше неравномерность), огибающая спектра изображений с фоном равномернее, чем без фона;
- проведенные исследования показали, что из-за сильного влияния большого числа факторов спектральные характеристики транспортных средств (как полученные с помощью Фурье-анализа, так и вейвлет-анализа) не позволяют выделить устойчивые спектральные признаки изображений транспортных средств; это снижает эффективность спектральной фильтрации изображений, проводимую для подавления фона;
- в автоматизированных системах контроля дорожного движения для выделения автомобилей на фоне помех необходимо использовать комплекс признаков, таких как цвет, спектр, геометрические параметры объектов (размеры и соотношения размеров) и динамические характеристики.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Макарецкий Е.А., Нгуен Л.Х. Исследование характеристик изображений природных и городских фонов// Изв. Тульск. Гос. Ун-та. Радиотехника и радиооптика. - Тула, 2005. - Т. 7.- С.97-104.