智能交通中數字圖像處理技術的運用

王 飛

包頭職業技術學院 內蒙古包頭 014030

在城市化進程不斷推進的過程中，城市家用車輛數量不斷增加，這使得城市道路交通問題越發突出。面對上述情況，在智能交通管理過程中，科學應用數字圖像處理技術，實現更多車輛信息的實時監控，在緩解交通擁堵問題的同時，還能有效降低交通違章、事故等問題的出現概率，為城市交通安全提供有效的保障。

一、當前智能交通管理方面存在的問題

在科學技術飛速進步的背景下，汽車的普及率不斷上升，同時，道路擁堵問題的出現頻率也在不斷上升，這一問題的存在不僅影響了人們的正常出行，還降低了公路的運營效率?，F階段，為改善道路的擁堵狀況，可以通過合理應用智能交通管理工作的方式，為人們提供更為便利的出行條件。但需要注意的是，盡管當前人們已經認識到智能交通管理工作的重要性，但在這一管理方法的實際應用過程中，仍存在一些問題，阻礙了這一管理方式作用的充分發揮。

(一)車牌識別困難

首先，我國車牌主要由漢字、英文、阿拉伯數字等元素共同構成，漢字結構較為復雜，并且不同類型的車輛有著不同顏色的車牌，這就使得車牌的識別難度相對較高；其次，在車牌識別過程中，若存在人為遮擋車牌、車牌上粘有各種污漬(如圖1所示)或者天氣環境較為惡劣等情況，車牌的識別難度也將增大；最后，不同地區車牌懸掛方式存在一定的差別，這種情況的存在同樣也會導致車牌分辨難度的增加。

圖1 車牌被泥水擋住

(二)車身識別困難

1.形狀識別難度大

近年來，隨著汽車行業的不斷發展，各種形狀大小的車輛不斷涌現，并且在車輛行駛過程中，受碰撞、人工二次加工等情況的影響，車輛的形狀將會發生一定的改變。同時，在應用智能交通管理系統監測車輛的過程中，系統識別車輛形狀的準確度與車輛所處環境、光線等情況之間存在著一定的聯系，若在檢測過程中存在臨近物體遮擋物，或者車輛所處角度存在一定的問題，那么車身形狀識別的準確性將會受到一定的影響。

2.顏色識別難度大

隨著信息技術的不斷發展，智能交通系統可以很容易地識別車身的顏色，但在實際工作中，受天氣、光照、灰塵等自然因素，以及車身涂料、紋理這類人為因素的影響，利用智能交通管理系統識別車身顏色的難度相對較高。同時，在汽車運動過程中，利用智能交通管理系統分辨汽車車身色彩的難度將會更高，這一情況的存在對智能交通的正常使用產生了一定的阻礙。

二、智能交通中具體應用的數字圖像處理技術

現階段，在智能交通監控過程中，為降低監控圖像分辨的難度，需要合理應用數字圖像處理技術對圖像信息進行處理。

(一)圖像的預處理

在利用智能交通系統監控車輛的過程中，受各種因素的影響，可利用的車輛信息相對較少。現階段，為實現信息的有效識別，就需要利用數字圖像技術對原始圖像進行處理，降低各種因素對車輛信息分辨產生的不利影響。

1.平滑去噪

圖2 均值濾波器的工作原理

2.圖像增強

當前圖像增強方式主要包括基于直方圖均質化的圖像增強、基于拉普拉斯算子的圖像增強、基于對數Log變換的圖像增強、基于伽馬變換的圖像增強。其中，基于直方圖均質化的圖像增強技術是一種通過對概率密度的積分函數進行調整，實現圖像灰階有效分布，增強圖像對比度的技術；基于拉普拉斯算子的圖像增強同樣是一種基于空間域增強的算法，在實際使用過程中，可以通過設定大小拉普拉斯核算子與圖像卷積運算的方式，增強圖像的局部對比度；基于對數Log變換的圖像增強在應用過程中可以有效地將窄帶的灰度值部分細節顯示出來，并且將高灰度值部分進行壓縮處理，減少高灰度值部分的圖像細節；基于伽馬變換的圖像增強技術被廣泛用于圖像過曝光或曝光度不足時的圖像修正處理，對圖片的灰度進行調整，增強圖像的細節。

3.圖像二值化

在圖像處理過程中，圖像二值化技術應用頻率相對較高，并且在這一技術的應用過程中，二值化處理結果與圖像處理性能之間存在著直接的聯系。在實際應用過程中，這一技術主要可以分成全局閾值與局部閾值兩類，盡管這兩類技術的圖像處理方式有所差別，但應用關鍵都是尋找合適的二值化閾值。具體來說，在全局閾值應用過程中，主要是在圖像中選擇合適的閾值，并將這一閾值應用到整個圖像中；在局部閾值應用過程中，主要是依據相鄰像素灰度級的特征自適應，選擇合適的閾值，然后將這一閾值應用到圖像的局部區域。

(二)圖像特征描述

現階段，為使得經過數字圖像處理技術處理后的圖像信息，能夠有效地被智能交通系統所識別與區分，在圖像處理過程中，應當選擇合適的圖像描述方法，對圖像加以描述。舉例來說，在當前的圖像特征描述過程中，用數值、向量等方式，對圖像加以描述，可以進一步降低圖像的區分難度，并且將圖像本身的特點有效地顯示出來?，F階段，可以將獲取圖像信息的過程稱為圖像特征提取，被提取出的圖像描述特征可以被稱作圖像特征，提取特征的目的在于為后續圖像拼接、分類等工作的開展提供有效的依據?，F階段，較為常用的圖像特征提取方式包括SIFT特征算法、SIRF特征算法等。

三、智能交通中數字圖像處理技術的具體應用

在當前的道路交通管理過程中，數字圖像處理技術在交通信息采集、車牌識別、運動車輛跟蹤、電子警察、車輛違章檢測等工作中均能夠發揮極為重要的作用。

(一)交通信息采集

在城市化進程不斷推進的過程中，為實現對城市交通情況與車輛信息數據的實時采集，則需要合理應用智能交通管理技術，對各交通路線的車輛信息進行監控。在監控過程中，為進一步提升信息分辨工作的有效性，降低信息查詢的難度，則需要借助數字圖像處理技術，實現對交通路線車輛速度、外形、道路擁堵程度等信息的監控，并通過及時發出指引信號的方式，降低車輛通行的難度，避免道路長時間擁堵情況的出現，在保證交通道路通行安全的同時，進一步提升交通管理工作的效率。近年來，隨著智能交通信息采集技術的高速發展，傳統的人工靜態交通采集模式已經逐漸被動態智能采集模式所取代，但在信息采集過程中，雷電測速、紅外感應、GPS等技術可能會受到天氣狀況或者對道路正常出行產生一定的影響。與上述信息采集方式相比，將數字圖像處理技術應用到智能交通管理工作中，并不需要交警一直守在道路上，只需要保證道路有著良好的拍攝條件，就能準確反映道路的交通信息。這樣不僅可以實現交通信息的準確高效采集，還能有效減少交通管理工作所需要消耗的人力物力，提升交通管理工作的安全性。

(二)車牌識別

車牌識別系統是一種采集經過智能監測系統監測路段的車輛車牌信息，并對信息進行處理的一種智能系統。在這一系統的實際工作過程中，其工作內容主要包括車牌信息的采集、預處理與識別。需要注意的是，在車牌識別系統工作過程中，受人為或天氣因素的影響，車牌識別系統所采集的車輛圖像信息可能存在圖像模糊、準確度較低等問題。現階段，為切實解決上述問題，需要合理應用數字圖像處理技術，對采集到的車輛圖像信息進行處理，在提升圖像質量后再對圖像內容加以識別，從而達到提升車牌信息識別準確度的目的。

(三)運動車輛跟蹤

在當前的城市交通體系中，交通擁堵、車輛碰撞等情況屢屢出現?，F階段，為切實降低上述問題出現的概率，縮短問題的處理時間，可以通過在相應路段安裝攝像頭，對路段信息進行實時監控，然后將采集到的信息傳輸到智能交通管控中心，用數字化圖像處理技術對其進行處理后，再由計算機系統對路況信息進行分析，明確道路交通的具體數據信息，并以此為基礎，對車輛停車、擁堵、變道等信息進行獲取與分析。相較于傳統的利用感應線圈對車輛信息進行分析的車輛跟蹤技術，這種智能交通監管技術不需要破壞道路，能夠準確靈活獲取車輛數據、安裝維護管理難度相對較低，但需要注意的是，這一技術在應用過程中對車輛進行跟蹤管理的難度相對較高?，F階段，為進一步提升道路交通管理工作的安全性與可靠性，就必須合理使用數字圖像處理技術對視頻監控信息進行有效的分割與跟蹤，保證即使在特殊天氣與交通條件下，智能交通監管系統仍能對車輛的運行狀況進行實時的監控。

(四)電子警察

在當前的智能交通系統中，電子警車技術的應用避免了交警時刻守在道路附近的情況出現，緩解了交警與交警隊的工作壓力。具體來說，在實際應用過程中，電子警察使用了先進的數字圖像處理技術，可以對監控區域的帶路車輛信息進行拍攝、識別、分析，在提升道路安全事故處理效率的同時，保障了交警的人身安全，在極大程度上減少了交通管理過程中對人力物力資源的消耗?，F階段，大部分電子警察系統中所使用的數字圖像處理技術，主要涉及的內容包括圖像濾波、編碼、識別、加密或水印等內容，其中圖像濾波主要目的在于清除圖像中的噪聲或無效信息，提取圖像中的有效信息(如圖3所示為經過濾波處理的車輛部分細節截取圖)；圖像編碼則是通過對拍攝到的圖像進行二次編碼，保證圖像質量能夠滿足后續通信工作的需要；圖像加密或水印主要是指對圖像進行加密處理，保證圖像信息的安全性；圖像識別主要是對圖像中的機動車、非機動車、行人的動作進行識別。

(五)車輛違章檢測

在智能交通尚未普及時，受缺乏足夠有效的執法手段的影響，闖紅燈、逆向、非法占用車道等問題普遍存在，這一情況的出現不僅對正常的交通秩序造成了極為不利的影響，還會對人們的生命財產安全造成嚴重的威脅?，F階段，為切實解決上述問題，利用數字圖像處理技術，對智能交通系統拍攝到的違章圖像進行處理，在提高圖像分辨率的基礎上，實現交通秩序維護工作的正常開展。舉例來說，在實際工作過程中，應用智能圖像識別技術，可以迅速分辨違章車輛的車型、顏色、車牌等信息，并通過將信息上傳至智能交通系統中，對違章車輛進行自動跟蹤的方式，實現違章車輛運動軌跡的跟蹤與分辨，并對違章車輛的車牌進行特寫拍攝，避免了另外設置線圈的情況出現，提升了違章管理工作的便捷性，為違章車輛處罰工作的開展提供了可靠的證據。

結語

總而言之，在經濟水平不斷提升的背景下，我國私家車的保有量逐年上升，盡管這一情況的出現在一定程度上滿足了人們的出行需要，但大量私家車的出行往往會導致道路交通的擁堵?，F階段，為進一步提升道路出行的通暢性，將數字圖像處理技術合理應用于智能交通管理中，成為一項極為必要的工作。