计算机系统应用  2020, Vol. 29 Issue (1): 190-195 PDF

Location Method of Vehicle Logo Based on Background Texture
LI Ying-Dong, WU Xiao-Hong, QING Lin-Bo, HE Xiao-Hai
College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China
Foundation item: National Natural Science Foundation of China (61871278); Science and Technology Program of Sichuan Province (2018HH0143); Science and Technology Research Program of Education Bureau, Sichuan Province (18ZB0355); Industrial Cluster Collaborative Innovation Project of Chengdu Municipality (2016-XT00-00015-GX)
Abstract: Vehicle logo location is one of the key technologies of vehicle logo recognition system. However, because of the different texture and variety of radiators in the background, it is difficult to locate the vehicle logo. Therefore, a vehicle logo location method based on background texture is proposed. Firstly, the method locates the vehicle logo roughly according to prior knowledge, then divides the background of the vehicle logo into three categories according to its characteristics on horizontal and vertical projections, and then uses Sobel operator to ablate the background of different types of radiators. In order to better remove the influence of radiator background on the location of the vehicle logo, a neighborhood binarization method is introduced, which combines projection-based method. The denoising method further deals with the noise points, so as to realize the accurate positioning of the vehicle logo. This method is suitable for different types of vehicle logo background conditions. The experiment results show that the proposed algorithm has higher accuracy and applicability by positioning 1000 images, and the overall positioning accuracy can reach 97.10%.
Key words: vehicle positioning     background classification     neighborhood binarization     projection denoising

1 车标背景纹理的判别

 图 1 各种车标及背景图像

 图 2 车标的粗定位

 图 3 各种车标背景的水平投影和垂直投影

 ${\text{背景分类}} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {{\text{无散热片}}}&\!\!{\dfrac{1}{6}H 其中, T是对车标粗定位区域进行水平投影, 从上至下的首段连续不为零区域, S是这段区域的最大投影长度, H是粗定位图片高度, W是粗定位图片宽度. 如图3所示是各种车标背景及其投影. 对于车标背景有散热片的, 本文利用其粗定位区域的垂直投影方差来判断散热片的种类是类水平纹理还是垂直纹理. 通过实验可以发现这两类散热片的垂直投影方差差异性较大, 如图3(f)图3(i)所示. 分类判别条件如下: ${\text{有散热片背景}} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {{\text{类水平纹理}}}&{V < M}\\ {{\text{垂直纹理}}}&{V \ge M} \end{array}} \right.$(2) 其中, V是车标粗定位左起1/3区域垂直投影的方差, M是方差阈值并由实验得出, 实验发现M=2.8可以很好的区分出背景的散热片纹理. 如图4是车标背景纹理的判别流程图.  图 4 车标背景纹理判别流程图 2 车标的精定位 根据水平投影和垂直投影上的特性将车标背景分类后, 分别对不同种类的车标背景进行处理, 从而达到车标的精确定位. 如图5是车标精确定位整体框图.  图 5 车标精确定位整体框图 2.1 无散热片背景的车标精定位 对于背景无散热片的, 由于没有散热片的干扰, 噪声较小, 可根据粗定位区域的投影来确定车标的准确位置. 由于实际当中光照不均匀的影响可能导致车标的投影不完全, 所以先对粗定位区域的二值化图像进行膨胀, 然后在其水平投影上取出自上而下首段连续不为零的区域, 再对这段区域进行垂直投影, 截取垂直投影中连续不为零的最大区域, 得到的即是精确定位的结果, 如图6所示.  图 6 无散热片背景的车标精确定位 2.2 类水平纹理背景的车标精定位 对于车标背景散热片是类水平纹理的, 首先利用Sobel垂直算子对其进行消融. 通常消融的结果噪声较大, 文献[7]中采用最大类间方差法进行二值化分割, 可是其对光照和背景的要求很高, 难以突出车标部分. 为了最大限度的消除背景噪声的影响, 本文采用了一种适用于车标定位的邻间二值化方法: $ f(i,j) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} 0&{\displaystyle \sum\limits_{i - 1}^{i + 1} {f(i,j) < k} }\\ {255}&{\displaystyle \sum\limits_{i - 1}^{i + 1} {f(i,j) \ge k} } \end{array}} \right. $(3) 其中, f (i, j)是点(i, j)的灰度值, k是灰度值阈值. 由于Sobel垂直算子消融后的图像在垂直方向上保持着边缘特征, 基于这一特性, 可以将(i, j)与其上下两个点的灰度值相加, 当相加结果小于k, 即视为噪点. 经过实验发现k=400时可以在保证车标区域的基础上很好的去除边缘噪声. 与OTSU(最大类间方差法)相比, 本文方法适应性更广, 特别是当背景散热片有一定的角度和背景散热片是网状的, 效果更加突出. 如图7是OTSU与本文邻间二值化算法的对比.  图 7 邻间二值化与OTSU效果对比 通过Sobel算子对车标背景散热片消融, 并进行邻间二值化, 然后对图像进行去噪. 对于一些背景纹理比较复杂的车标, 文献[8]单一的运用形态学去噪效果并不是很好. 本文根据类水平纹理的边缘特征, 采用了一种基于投影的去噪方法. 类水平纹理邻间二值化后的车标部分在水平投影上具有连续性且长度最大, 在垂直投影上分为几个连续区域. 基于这一特性, 可以取水平投影中连续不为零的最大区域, 其他区域可视为噪点并去除. $ f(i,j) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} 0&{j \notin T_m}\\ {f(i,j)}&{j \in T_m} \end{array}} \right. $(4) 式中, f (i, j)是点(i, j)的灰度值, Tm是采用邻间二值化后在其水平投影上连续不为零的最大区域. 结果如图8(d)8(f)所示.  图 8 类水平纹理背景的车标精确定位 对经过水平方向上去噪之后得到的图像进行垂直投影. 取垂直投影中连续不为零的最大区域, 然后与各连续区域对比, 小于最大区域长度的1/5视为噪点. $ f(i,j) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} 0&{W_{(i,j)} < \dfrac{1}{5}W_m}\\ {f(i,j)}&{W_{(i,j)} \ge \dfrac{1}{5}W_m} \end{array}} \right. $(5) 式中, f (i, j)是点(i, j)的灰度值, W(i, j)是点(i, j)所在的区域, Wm是垂直投影上连续不为零的最大区域. 结果如图8(g)8(i)所示. 对经过去噪之后的图像膨胀, 取其最大的外接矩形, 即是车标精确定位的结果, 如图8所示. 根据车标的物理特性, 其轮廓具有一定的对称性, 本文对车标的对称性加以约束, 以减小冗余, 使车标的最终定位更加精确: $ L_{\rm {left}} = L_{\rm {right}} $(6) 式中, Lleft是车标左边界到粗定位区域中轴线的距离, Lright是车标右边界到粗定位区域中轴线的距离. 2.3 垂直纹理背景的车标精定位 对于车标背景散热片是垂直纹理的, 利用Sobel水平算子对其进行背景消融, 并采用邻间二值化. 与类水平纹理不同的是, 垂直纹理邻间二值化是取 (i, j)与该点左右两个点的灰度值相加, 当相加的值小于k即视为噪点. 在垂直纹理的散热片背景中, 车标下方或者上方通常会有一条水平长条, 对车标的精确定位有所影响. 因此, 在邻间二值化之后, 需要对其进行消除. 实际中这条水平长条大多数并不是完全水平的, 而是具有一定的幅度, 且其在水平投影上的值与车标部分差异明显, 因此, 当相邻两行的投影值相加结果大于粗定位图像宽度的1/5, 即视为长条部分并去除. $ f(i,j) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} 0&{\displaystyle \sum\limits_i^{i + 1} {h(i)> \dfrac{1}{5}W} }\\ {f(i,j)}&{\displaystyle \sum\limits_i^{i + 1} {h(i) \le \dfrac{1}{5}W} } \end{array}} \right. \$ (7)

 图 9 垂直纹理背景的车标精确定位

3 实验结果及分析

 图 10 反光背景的车标定位

4 结束语

 [1] Llorca DF, Arroyo R, Sotelo MA. Vehicle logo recognition in traffic images using HOG features and SVM. Proceedings of the 16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems. The Hague, The Netherlands. 2013. 2229–2234. [2] Peng HY, Wang X, Wang HY, et al. Recognition of low-resolution logos in vehicle images based on statistical random sparse distribution. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2015, 16(2): 681-691. [3] Yang HH, Zhai L, Liu ZB, et al. An efficient method for vehicle model identification via logo recognition. Proceedings of 2013 International Conference on Computational and Information Sciences. Shiyan, China. 2013. 1080–1083. [4] 潘艺, 李玉惠, 杨敏, 等. 基于DCT域的车标定位方法研究. 计算机技术与发展, 2016, 26(4): 70-73. [5] Xiang ZQ, Zou YX, Zhou XQ, et al. Robust vehicle logo recognition based on locally collaborative representation with principal components. Proceedings of the Sixth International Conference on Information Science and Technology. Dalian, China. 2016. 487–491. [6] 王玫, 王国宏, 房培玉, 等. 基于PCA与不变矩的车标定位与识别. 武汉大学学报·信息科学版, 2008, 33(1): 36-40. [7] 王建, 任明武. 基于先验知识和纹理方向性的车标定位方法. 计算机应用与软件, 2014, 31(5): 163-167. DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2014.05.042 [8] 李熙莹, 吕硕, 袁敏贤, 等. 基于散热器栅格背景精确分类的车标定位方法. 计算机工程与应用, 2017, 53(2): 206-213, 240. DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1604-0189 [9] Li WJ, Li L. A novel approach for vehicle-logo location based on edge detection and morphological filter. Proceedings of 2009 Second International Symposium on Electronic Commerce and Security. Nanchang, China. 2009. 343–345. [10] Liu HM, Huang ZC, Talab AMA. Patch-based vehicle logo detection with patch intensity and weight matrix. Journal of Central South University, 2015, 22(12): 4679-4686. DOI:10.1007/s11771-015-3018-4 [11] Liu Y, Li ST. A vehicle-logo location approach based on edge detection and projection. Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety. Beijing, China. 2011. 165–168. [12] Yang WW, Yang GW, Zheng X, et al. An improved vehicle-logo localization algorithm based on texture analysis. Proceedings of 2012 International Conference on Computer Science and Information Processing. Xi’an, China. 2012. 648–651. [13] 李侠, 李文举, 孙娟红, 等. 基于模板匹配和边缘检测的车标定位方法. 计算机工程与设计, 2011, 32(10): 3453-3456. [14] 尹瑞雪. 基于数字图像的车辆信息识别的研究与应用[硕士学位论文]. 北京: 北京交通大学, 2016. [15] 钟伟钊, 杜志发, 徐小红, 等. 基于字符边缘点提取的车牌定位方法. 计算机工程与设计, 2017, 38(3): 795-800, 813. [16] 侯向宁, 刘华春. 基于颜色分割与Sobel算子相结合的车牌定位. 计算机技术与发展, 2018, 28(8): 156-159. DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2018.08.033