侯之旭，張建勛

(重慶理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，重慶　400054)

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一種彩色圖像分割的障礙物識(shí)別方法

侯之旭，張建勛

(重慶理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，重慶400054)

摘要：移動(dòng)機(jī)器人障礙物檢測(cè)是機(jī)器人避障和移動(dòng)路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)，為了提高視覺機(jī)器人障礙物檢測(cè)能力，尤其是障礙物識(shí)別能力，針對(duì)傳統(tǒng)的灰度圖像分割作為障礙物目標(biāo)識(shí)別方法在某些環(huán)境下效果不佳的問題，提出一種基于彩色圖像分割的障礙物檢測(cè)方法。首先充分利用HSI顏色模型中各個(gè)顏色分量的特征，再結(jié)合Otsu自適應(yīng)閾值方法進(jìn)行對(duì)應(yīng)空間的圖像閾值分割?？紤]到機(jī)器人工作環(huán)境下外界光照條件變化較大的特點(diǎn)，提出了對(duì)亮度空間I進(jìn)行非線性指數(shù)變換處理的做法，以解決圖像分割和障礙物識(shí)別易受光照變化影響的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的可行性和有效性，可為障礙物檢測(cè)提供清晰準(zhǔn)確的障礙物識(shí)別結(jié)果。

關(guān)鍵詞：灰度圖像分割；HSI顏色空間；Otsu算法；指數(shù)變換；開運(yùn)算

當(dāng)前，障礙物檢測(cè)技術(shù)已成為智能車輛自主導(dǎo)航領(lǐng)域研究的重點(diǎn)，在國內(nèi)外障礙物檢測(cè)相關(guān)研究中出現(xiàn)了許多算法。從單一化的傳感器應(yīng)用到多傳感器融合，以及基于機(jī)器視覺的方法[1]。與其他方法相比，基于視覺的方法具有成本低、信息豐富、探測(cè)范圍廣等諸多優(yōu)勢(shì)，成為當(dāng)前熱門的研究方向?；跈C(jī)器視覺的方法的一般步驟為：圖像數(shù)據(jù)采集—圖像分割—目標(biāo)識(shí)別—場(chǎng)景理解—執(zhí)行頂層行為控制策略[2]。基于視覺的障礙物檢測(cè)分為基于立體視覺的方法和基于單目視覺的方法。文獻(xiàn)[3]在列舉分析了機(jī)器視覺的各種障礙物檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上認(rèn)為當(dāng)前基于單目視覺的障礙物檢測(cè)方法較為合適。本文所涉及的基于彩色圖像分割的障礙物檢測(cè)方法也屬于單目視覺的障礙物檢測(cè)方法。

通常，在基于視覺障礙物檢測(cè)方法的第2步和第3步，即圖像分割和目標(biāo)識(shí)別階段，大多數(shù)研究的做法都是把攝像機(jī)采集的彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，再利用圖像分割技術(shù)進(jìn)行圖像的二值化、障礙物目標(biāo)的提取[4]。由于人眼對(duì)亮度具有適應(yīng)性，在任一幅圖像上只能識(shí)別幾十種灰度級(jí)，但可以識(shí)別多種顏色，所以當(dāng)僅靠灰度信息不容易從背景中提取目標(biāo)時(shí)可以借助色彩信息[5]。本文采用一種基于HSI顏色空間的圖像分割方法[6]，通過充分利用彩色圖像顏色空間各顏色分量的特點(diǎn)，使用不同的分割方法，再將分割后的各個(gè)顏色分量的二值圖像合成最終的分割結(jié)果，以獲得較好的效果。

機(jī)器人在工作環(huán)境下由于光照條件復(fù)雜會(huì)影響圖像的分割結(jié)果和障礙物目標(biāo)的準(zhǔn)確識(shí)別，文獻(xiàn)[7-8]指出：基于視覺的障礙物目標(biāo)檢測(cè)方法存在著易受地面紋理和環(huán)境光照變化影響的問題。結(jié)合本文所采用的方法，由于彩色圖像在HSI顏色空間中，亮度分量I(intensity)受光照條件影響最明顯，所以本文在針對(duì)顏色分量進(jìn)行閾值分割時(shí)，引入了圖像增強(qiáng)領(lǐng)域中的非線性灰度增強(qiáng)思路，采用指數(shù)變換自適應(yīng)調(diào)整亮度空間對(duì)比度的做法[9]。

1彩色圖像分割

1.1HSI顏色空間

非線性變換空間HSI由色度(hue)、飽和度(saturation)、亮度(intensity)組成[10]，是一種接近人眼的色彩感知空間。其中：I表示亮度，主要受光源強(qiáng)弱影響；H表示色度，即人的感官對(duì)不同顏色的感受；S表示顏色的純度。在飽和度S=0，I值從0變大時(shí)圖像將從黑到白呈灰度變化；I和H一定，飽和度S由小變大時(shí)，圖像由灰度圖像逐漸變?yōu)椴噬珗D像。因此，當(dāng)飽和度低時(shí)，不管色調(diào)H的值如何，圖像都表現(xiàn)為灰度圖像，而當(dāng)S接近1時(shí)，才會(huì)真正體現(xiàn)出H所代表的顏色。

由于HSI顏色空間能將亮度與顏色分開處理，避免受外界光照變化的影響，所以HSI顏色空間比RGB更適合圖像分割和目標(biāo)識(shí)別[11]。

1.2HSI空間圖像分割

將普通圖像分割方法應(yīng)用于不同顏色空間的每個(gè)顏色分量上，分割結(jié)果通過一定的方式組合，即可獲得圖像分割結(jié)果[12]。

文獻(xiàn)[13]針對(duì)HSI顏色空間的特點(diǎn)，提出對(duì)3個(gè)分量進(jìn)行分割的方法。具體思路是：① 利用S區(qū)分高飽和度區(qū)域和低飽和度區(qū)域；② 利用H分量對(duì)高飽和度區(qū)進(jìn)行分割；③ 利用I分量對(duì)低飽和度區(qū)進(jìn)行分割。假設(shè)HSI的3個(gè)顏色分量的分割閾值分別為Hm、Sm、Im。具體流程如圖1所示。

圖1　HSI空間圖像序列分割算法流程

1.3閾值選取方法

本文采用最大類間方差法作為分割閾值選取方法。該方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單、穩(wěn)定、實(shí)用性強(qiáng)，能提高圖像分割效果。利用圖像灰度統(tǒng)計(jì)直方圖，通過某個(gè)指定的灰度級(jí)將圖像分成目標(biāo)和背景2個(gè)部分，并分別計(jì)算兩部分的類內(nèi)方差以及兩部分之間的方差比值，其分割原理如下：

把一幅數(shù)字圖像f(x,y)中的像素按灰度級(jí)用閾值T分為C0和C1類，定義類間方差為σ2(T)：

(1)

其中：P0和P1分別是兩類灰度值像素點(diǎn)的總概率；u0和u1分別為均值。所求閾值為σ2(T)取得最大值時(shí)的灰度級(jí)，即

(2)

相比傳統(tǒng)的固定全局閾值分割，Otsu的自適應(yīng)閾值選取方法能較好地適應(yīng)圖像背景和目標(biāo)灰度值區(qū)別不大的情況。且Otsu法也是基于灰度值統(tǒng)計(jì)直方圖的方法，只需執(zhí)行一遍從圖像的最小灰度值到最大灰度值的像素點(diǎn)分類臨界值的循環(huán)計(jì)算即可。由于采用每個(gè)灰度級(jí)作為臨界值對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行分類得到類間方差，取類間方差最大時(shí)的臨界灰度值為分割閾值，因而并沒有引入過大的計(jì)算量。分割結(jié)果對(duì)比如圖2所示。

圖2　固定閾值分割與Otsu的對(duì)比

2調(diào)整圖像亮度

機(jī)器人在行進(jìn)中必須適應(yīng)不同的光照變化，尤其是較暗的條件[14]。由于分量I主要反映亮度信息，所以在本文方法中，在對(duì)I分量進(jìn)行分割前，先根據(jù)I均值進(jìn)行亮度調(diào)整。

帥大叔發(fā)動(dòng)了汽車向前沖去，把兇悍男的車撞向河里。兇悍男爬出汽車，放狠話說“我記下了你的車牌號(hào)，你跑不掉”，帥大叔于是熱血上涌，開車返回不軋死對(duì)方誓不罷休。

2.1非線性灰度變換

文獻(xiàn)[15]的非線性灰度變換主要有2種擴(kuò)展方法，對(duì)數(shù)方法和指數(shù)方法。

2.2亮度調(diào)整

指數(shù)變換常用于圖像的對(duì)比度增強(qiáng)，常用的指數(shù)變換公式為

(3)

其中c和γ為正常數(shù)。當(dāng)c=1時(shí)，通過對(duì)γ的各種值進(jìn)行分析可知：當(dāng)γ<1時(shí)，能使r在值較小時(shí)的某個(gè)范圍變動(dòng)時(shí)起放大作用，因此對(duì)于較暗的圖像，適合使用γ<1的指數(shù)變換，從而使較暗的區(qū)域得到拉伸，增強(qiáng)細(xì)節(jié)和整體亮度。在本文方法中，H、S、I分量已經(jīng)歸一化，I分量的均值代表了圖像的整體亮度，根據(jù)亮度分量I的均值選取γ值：均值越小，圖像越暗，適合選取較小的γ值使圖像較暗的區(qū)域得到拉伸。基于I均值的圖像亮度的增強(qiáng)公式為

(4)

其中，μ(I)為圖像亮度的均值。

應(yīng)用指數(shù)變換對(duì)亮度空間進(jìn)行亮度調(diào)整，用來減輕環(huán)境光照條件變化對(duì)目標(biāo)提取的影響。鑒于本文介紹的基于HSI顏色空間的彩色圖像分割思路，需要在程序流程中加入對(duì)I空間進(jìn)行亮度調(diào)整的步驟，即在圖1的 HSI空間圖像序列分割算法流程表示的第1步和第2步之間加入2步操作，分別是計(jì)算亮度空間I的均值和利用均值對(duì)I空間進(jìn)行指數(shù)變換以調(diào)整亮度，變換后的流程如圖3所示。

圖3　優(yōu)化后的HSI圖像分割流程

圖4為采用圖3流程和圖1流程進(jìn)行圖像分割得到的結(jié)果。圖4(a)為RGB原圖；(b)為沒有對(duì)亮度空間I進(jìn)行亮度調(diào)整時(shí)采用圖2流程進(jìn)行HSI空間圖像分割的結(jié)果；(c)為在步驟中加入對(duì)空間I進(jìn)行亮度調(diào)整的HSI空間圖像分割結(jié)果。通過對(duì)比圖4(b)與(c)兩幅圖像能夠明顯看出采用指數(shù)變換對(duì)亮度空間I進(jìn)行亮度調(diào)整對(duì)于圖像分割和目標(biāo)識(shí)別的作用。

圖4　亮度調(diào)整的圖像分割結(jié)果

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

根據(jù)本文所提方法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，獲得了較優(yōu)的效果。實(shí)驗(yàn)移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)為搭載1個(gè)攝像頭的無線wifi智能小車，是一款基于單目視覺系統(tǒng)的智能機(jī)器人系統(tǒng)，通過wifi信號(hào)與計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)相連接。計(jì)算機(jī)平臺(tái)為2.4 GHz CPU，2 G內(nèi)存，軟件平臺(tái)基于開源圖像處理庫OpenCV。機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制程序運(yùn)行平臺(tái)為Visual Studio2010。

本文采用基于HSI色彩空間的序列分割方法進(jìn)行圖像分割。根據(jù)圖1的分割流程，先對(duì)H，S，I空間分別利用Otsu法進(jìn)行閾值選取，閾值見表1。

表1　HSI各顏色空間分割閾值

序列分割是指對(duì)圖像逐個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行二值處理。先對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)在飽和度S空間的值與飽和度閾值Sm進(jìn)行比較，當(dāng)飽和度值大于Sm時(shí)，優(yōu)先使用色調(diào)空間進(jìn)行分割；當(dāng)小于Sm時(shí)，使用亮度空間進(jìn)行分割。

鑒于智能小車采集行進(jìn)前方的障礙物時(shí)所處區(qū)域光照條件不佳，因而需要對(duì)圖像亮度空間I的顏色值進(jìn)行指數(shù)變換，以改善由于障礙物所在區(qū)域局部光照不足對(duì)分割結(jié)果產(chǎn)生的影響。本實(shí)驗(yàn)采用均值對(duì)亮度空間I進(jìn)行指數(shù)變換，均值為 0.231 5。

首先通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比傳統(tǒng)的基于灰度圖像分割與彩色圖像HSI空間分割的結(jié)果。圖5為對(duì)比實(shí)驗(yàn)情況，即障礙物目標(biāo)分割結(jié)果。圖5中的第1幅圖像為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過程中某個(gè)時(shí)刻拍攝的1張照片，將RGB原圖轉(zhuǎn)換為HSI顏色空間，首先對(duì)亮度空間進(jìn)行指數(shù)變換，然后利用基于HSI的顏色模型的序列分割方法得到分割結(jié)果，如圖5(d)所示。圖5(b)和(c)幅圖像分別是RGB原圖的灰度圖像和利用Otsu法對(duì)灰度圖像進(jìn)行閾值分割的結(jié)果。通過對(duì)比圖5(c)和(d)的圖像可以觀察到：本文采用的基于HSI色彩空間序列分割的方法較傳統(tǒng)的基于灰度圖像分割的方法的性能有了明顯改善。

圖5　對(duì)比實(shí)驗(yàn)圖像分割結(jié)果

實(shí)驗(yàn)中，小車運(yùn)行前方的障礙物是人工設(shè)置的障礙物，一個(gè)是倒扣的藍(lán)色容器，一個(gè)是黑色的包裝盒。通過對(duì)比圖5(c)和(d)的圖像，尤其是對(duì)照倒扣的藍(lán)色容器，發(fā)現(xiàn)兩種分割結(jié)果對(duì)該障礙物目標(biāo)的識(shí)別存在較明顯的差異?；贖SI顏色空間的圖像分割技術(shù)獲得了較好的障礙物目標(biāo)識(shí)別效果，說明了本文方法的有效性。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于彩色圖像的閾值分割方法可以有效識(shí)別障礙物目標(biāo)。尤其是通過利用HSI顏色空間，首先針對(duì)每個(gè)顏色空間的圖像進(jìn)行閾值分割，然后將結(jié)果合成為RGB模式，取得圖像分割效果。另外，由于機(jī)器人運(yùn)行環(huán)境存在環(huán)境光照條件不確定的情況，借助亮度空間I的均值，對(duì)I空間進(jìn)行指數(shù)變換，從而使該方法對(duì)外界光照的變化有了較好的適應(yīng)，圖像分割結(jié)果顯示能得到清晰準(zhǔn)確的障礙物目標(biāo)。

4結(jié)束語

視覺機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過程中的障礙物檢測(cè)是從未知環(huán)境中尋找運(yùn)動(dòng)路徑或避碰的重要一環(huán)。本文使用一種基于彩色圖像分割的障礙物目標(biāo)識(shí)別方法，采用對(duì)光照條件變化敏感程度低的HSI顏色圖像空間進(jìn)行圖像分割，利用各個(gè)顏色空間有區(qū)別地進(jìn)行閾值分割，然后將得到的各個(gè)顏色空間上的分割結(jié)果合成在RGB顏色空間中的分割結(jié)果。由于亮度空間I是對(duì)環(huán)境光照最敏感的顏色分量，故本文利用I空間的均值對(duì)I空間進(jìn)行指數(shù)變換，從而能對(duì)光線較暗時(shí)的圖像進(jìn)行拉伸，使得圖像細(xì)節(jié)不會(huì)因光線暗而被埋沒，最終影響障礙物目標(biāo)的識(shí)別。針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人行進(jìn)前方障礙物的目標(biāo)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)表明，本文方法準(zhǔn)確性好，有一定的魯棒性，且編程易實(shí)現(xiàn)。本文障礙物識(shí)別方法也是后續(xù)障礙物目標(biāo)定位，甚至移動(dòng)機(jī)器人控制運(yùn)動(dòng)策略完成避障或?qū)Ш降幕A(chǔ)。

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(責(zé)任編輯楊黎麗)

A Method of Color Image Segmentation Used in Obstacle Recognition

HOU Zhi-xu, ZHANG Jian-xun

(College of Computer Science and Engineering, Chongqing University of Technology,Chongqing 400054, China)

Abstract:Mobile robot obstacle detection is the basis of robot obstacle avoidance and mobile path planning. In order to improve the detection ability of the obstacle detection in the visual robot, especially the obstacle recognition ability, aiming at the problem of the traditional gray image segmentation as an obstacle to the target recognition method in some environment, a method for the detection of obstacle detection based on color image segmentation was proposed. Firstly, the characteristics of each color component in the HSI color model were fully utilized, and the image threshold segmentation based on the Otsu adaptive threshold method was applied. In addition, considering the change of the environment of the robot working environment, the changes of the illumination conditions are relatively large, we proposed a method to deal with the nonlinear exponential transformation of the luminance space I in order to improve the image segmentation and obstacle recognition, and the problem is easily affected by illumination changes. Experimental results demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed method and it can provide clear and accurate obstacle recognition result for obstacle detection.

Key words:gray image segmentation; HSI color space; Otsu method; exponential transformation; open operation

中圖分類號(hào)：TP391.41

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 1674-8425(2016)03-0094-05

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.03.016

作者簡(jiǎn)介：侯之旭(1988—)，男，碩士研究生，主要從事計(jì)算機(jī)圖形圖像學(xué)研究；張建勛(1971—)，男，博士，教授，主要從事圖像處理與分析、實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等方面研究。

基金項(xiàng)目：企業(yè)信息化與物聯(lián)網(wǎng)測(cè)控技術(shù)四川省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(2015WZJ02)

收稿日期：2015-09-10

引用格式：侯之旭，張建勛.一種彩色圖像分割的障礙物識(shí)別方法[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))，2016(3):94-98.

Citation format：HOU Zhi-xu, ZHANG Jian-xun.A Method of Color Image Segmentation Used in Obstacle Recognition[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2016(3):94-98.