基于形态学处理和颜色模型的车辆跟踪和车辆颜色识别matlab仿真

1.算法理论概述

        车辆跟踪和车辆颜色识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目的是实现对道路交通中车辆的自动识别和跟踪。本文将详细介绍基于形态学处理和颜色模型的车辆跟踪和车辆颜色识别的实现步骤和数学公式。

1.1数据预处理

       在进行车辆跟踪和车辆颜色识别之前，需要进行数据预处理，将原始的车辆图像转换为可以被计算机处理的格式。数据预处理的步骤包括图像裁剪、大小归一化、灰度化和像素值标准化等。其中，图像裁剪是指将原始图像中的车辆部分裁剪出来，大小归一化是指将裁剪后的车辆图像大小调整为固定大小，灰度化是指将彩色图像转换为灰度图像，像素值标准化是指将灰度图像的像素值进行归一化处理，以便于后续处理。

1.2车辆跟踪

       车辆跟踪是指在视频流中对车辆进行连续的跟踪，并提取车辆的运动信息。本文采用形态学处理方法对车辆进行跟踪。形态学处理是一种基于图像形状的数学处理方法，其可以对二值图像进行腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作。

       在车辆跟踪中，首先需要进行背景建模，即提取道路背景图像。然后，将当前帧的车辆图像与背景图像进行差分，得到二值图像。接着，对二值图像进行膨胀操作，以便于将车辆目标进行连接。最后，利用连通域分析方法对图像进行分割，得到车辆目标的位置和大小信息。

1.3车辆颜色识别

      车辆颜色识别是指在已经跟踪到的车辆目标中，对车辆的颜色进行自动识别。本文采用颜色模型方法对车辆颜色进行识别。颜色模型是一种用数学模型表示颜色的方法，其中常用的颜色模型包括RGB、HSV、YUV等。

       在车辆颜色识别中，首先需要将车辆目标从原始图像中提取出来，并将其转换为指定的颜色模型。然后，利用颜色直方图方法对车辆目标的颜色进行统计分析，得到车辆目标在不同颜色通道上的颜色分布情况。最后，根据颜色分布情况，对车辆目标进行颜色识别，并将识别结果输出。

以下是本文所使用的数学公式：

车辆跟踪中形态学处理的数学公式

膨胀操作：$Dil(A,B)=A\oplus B=\bigcup_{b\in B}Shift_b(A)$

腐蚀操作：$Ero(A,B)=A\ominus B=\bigcap_{b\in B}Shift_b(A)$

开运算：$Open(A,B)=Ero(Dil(A,B),B)$

闭运算：$Close(A,B)=Dil(Ero(A,B),B)$

      其中，$A$和$B$分别表示输入的二值图像和结构元素，$\oplus$表示膨胀操作，$\ominus$表示腐蚀操作，$Shift_b(A)$表示将图像$A$沿着结构元素$B$平移$b$个像素。

车辆颜色识别中颜色模型和颜色直方图的数学公式

       RGB颜色模型：$RGB=(R,G,B)$，其中$R$、$G$、$B$分别表示红色、绿色和蓝色通道的像素值。

       HSV颜色模型：$HSV=(H,S,V)$，其中$H$、$S$、$V$分别表示色调、饱和度和亮度。

      YUV颜色模型：$YUV=(Y,U,V)$，其中$Y$、$U$、$V$分别表示亮度、色度和色度。

       颜色直方图：$H(i)=\sum_{p\in P}f(p)\delta(i-c(p))$，其中$P$表示车辆目标中的像素集合，$f(p)$表示像素$p$的权重，$c(p)$表示像素$p$在颜色空间中的坐标，$\delta(x)$为Dirac函数。

       以上数学公式是本文所述的车辆跟踪和车辆颜色识别算法中所使用的重要公式，它们在算法的实现中起到了重要的作用。

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.算法运行效果图预览

4.部分核心程序

for jj = 1 : noOfFrames % 遍历每一帧图像
    jj
                boundary      = stats(idx).BoundingBox; % 获取连通区域的边界框
                upperBoundary = ceil(boundary(2)); % 获取边界框的上边界
                height        = boundary(4); % 获取边界框的高度
                lowerBoundary = upperBoundary + height - 1; % 获取边界框的下边界
                startColumn   = ceil(boundary(1)); % 获取边界框的左边界
                width         = boundary(3); % 获取边界框的宽度
                zone          = size(I,1)*2/3; % 设定横向检测区域的上边界
 
               if detect; 
                  zone_width = 16; % 如果检测到区域，设定横向检测区域的宽度为16
               else 
                  zone_width = 12; % 如果未检测到区域，设定横向检测区域的宽度为12
               end                   
 
               object_front = lowerBoundary; % 获取汽车的前部位置
 
               if object_front >= zone && object_front <= zone + zone_width % 如果汽车的前部在检测区域内
                  meanIntensity = stats(idx).MeanIntensity; % 获取连通区域的平均灰度值
                  if meanIntensity > 100; 
                     isWhiteColor = true; % 如果平均灰度值大于100，判定为白色汽车
                  else; 
                     isWhiteColor = false; % 否则，判定为深色汽车
                  end
               if isWhiteColor==1 % 如果判定为白色汽车
                  Wcar = Wcar + 1; % 记录白色汽车数量
                  labels = ['white', num2str(Wcar)]; % 设定标签
               else
                  Bcar = Bcar + 1; % 记录深色汽车数量
                  labels = ['black', num2str(Bcar)]; % 设定标签
               end
                    
               Car_tracker(:,:,:,jj) = insertObjectAnnotation(Car_tracker(:,:,:,jj), 'rectangle', boundary, labels); % 在图像中插入汽车标签
               end
            end
        end
    end
end
 
frameRate = get(video,'FrameRate'); % 获取视频的帧率
implay(Car_tracker,frameRate); % 播放跟踪数组中的图像序列
disp(['总共行驶车辆' num2str(Wcar + Bcar )]); % 输出总共行驶车辆数量
disp(['白色汽车数量' num2str(Wcar)]); % 输出白色汽车数量
disp(['深色汽车数量' num2str(Bcar)]); % 输出深色汽车数量