Apa. &2021
Vol. 32 No. 2
2021年4月第32卷第2期
照明工程学报
zhaoming gongcheng xuebao
胥钧1 ，曾德斌2，林大超1 ，王文鑫1
（1.华北科技学院，河北三河065201 ； 2.弥荣（北京）交通科技有限公司，北京100086）
了较为详细的阐述。最后，通过使用标准光源，从视觉和检测偏转角两个方面对算法进行验证（验证结果
表明，
本文的算法具有较好的鲁棒性、稳定性及实用性（
关键词：前照灯检测；明暗截止线检测；拐点检测；感兴趣区域
中图分类号：U461. 99 文献标识码：A DOI ： 10. 3969/j. .ssn. 1004-440X. 2021. 02. 017
Realization of an Algorittm for Vehicle Low-beam Headlamp
Detection Based on Computer Vision
XU Jun 1" Zeng Debin 2, LIN Dvchvo 1, WANG Wenxin 1
(1. North China Institute of Sciencc and Technology , Sanhe 065201 , China ；
2. Mirong ( Beijing ) Transportahoo Technology Co , Lh , Beijing 100086 , China )
Abstrad : Detection of the cut-off /na and earner of low-beam is an onportant item in the exxmination of
vahicia headlamps. This paper proposes an adaptiva localization alyo/thm of the reaion of interest that is realized on the basis of the relationship among the hotspot, the horizontal cut-off /ne and the inclined cut-off /ne , and presents an analysis and discussion of the alyo/thm in detail. The alyo/thm is then exxmined from
twoaCpect oftheiooon and deflectoon angle meaCu eement , bsuCong the Ctanda ed low-beam Couece.The eeCult ChowCthat the p eopoCed algo eothm haCgood eobuCtneCC , Ctabolotsand poCCob ol ot sfo ep eact oce.
Key wordu :
headlamp detection ； cut-off /ne detection ； earner detection ； rexion of interest
引言
前照灯是汽车灯光系统的组成部分，是夜间或
光照不足环境条件下车辆安全行驶的光源保障装 置［1,2］o 出厂之前，汽车前照灯都需要经过严格的 技术检验［3,4］。即使如此，在使用过程中，灯泡的
老化、外界环境污染以及行驶中的颠簸与振动等不 可避免的情况，都可能引起灯光照射方向的变化, 从而构成正常行车的安全隐患［5］。因此，有必要就
车辆前照灯的实际情况开展定期检测［4］，以便及时
调整和维护，保障汽车的安全行驶（
汽车前照近光灯照射方向检测的主要检测对象 是明暗截止线及其拐点［6「8］。明暗截止线的快速、
准确定位为近光灯检测算法提供了良好的基础条件（ 目前，已经提出的近光灯算法大多是先对完整的明
暗截止线进行提取，再进行明暗截止线拐点检测。
算法的侧重点大都倾向于使用不同的算法对明暗截
止线进行提取。何扬名［9 ］提出根据图像每列的最大 梯度确定明暗截止线的边缘点，使用Hough 直线检
基金项目：中央高校基本科研业务费（3142020046）
第32卷第2期胥钧等：基于机器视觉的汽车前照近光灯检测算法实现89
测确定明暗截止线，再通过明暗截止线的几何位置提取拐点位置。从结果，这种要对拐点的合理判断，暴露出拐点结果精度不高的问题。使用学处理方法和背景匹配；可以确定明暗截止线的点，将点划分为水平明暗截止点集和明暗截止点集，利用明暗截止线的，M
相交明暗截止线拐点110*。中对于分界点的判断缺少可靠依据，同样存在结果准确的问题。将明暗截止为特征，使用算子对近光，获明暗截止特征，前 较多的解决方案，于亚矩阵的Canny边缘检测〔11，⑵、S o C c I [13
*、LoG[14*等。经对比研究发现，LoG算子和Canny算子在传统的算法中优势更为明显，LoG算子对明暗截止线的定位更为准确，Canny算子提取的细节更为丰富：15，16*（）17*中实验探讨了明暗截止线的清晰度及拐点定位中的一些问题，研究表明，由于实际物理设备的影响，近光明暗截止线及拐点具有一定的模糊性，很准确求取明暗截止线拐点位置。对于具有模糊特性的近光明暗截止线，后的模糊增强算法在明暗截止线特征提有较为积极的作用。对于拐点结果在着准确：高的问题，且算结构比较复杂，推广性较差，不能很好用到实际生产中〔18*（实，明暗截止线拐点个物理概念上明确清晰的点，力
明暗截止线水平和部分相交的几确定（，明暗截止线水平部分和部分的分界具有明显的模糊性，无个准确的位置将两：分开，这将影响到计算拐点结果的准确性（迄今，这个问题还没有比较有效的解决方案。鉴于，提了一种域定位算法，分别对明暗截止线的水平部分和部分域定位，期望为现有近光算法提供更为适用的施。
1明暗截止线和拐点检测算法
利用机器视觉技术对近光灯检测的原理是，借助相机采集近光在配光屏上的光型，结处理，最终的。光源在I 中所对应的点即为热点。图1为使用AVT G-032B 工业相机采集到的矫正后标准近光灯光源图像，图2为对应的伪彩。伪彩图，能够更直
实际的光型分 。原中
的区域即为热点所在的区域，对 伪彩图中颜深的区域。经察，几点：第一，相对于点位，明暗止水部分位于
上方，而斜明暗截止位于水平明暗截止线的上方，拐点位位于热点的，，具体位清楚。第二，离热点越远，明暗截止模糊，现出弯曲。第，水明暗截止线与点之间的相对位置稳定，且位于热点区域的1。在拐点较近内，在一段相对清晰的明暗截止线水平部分。第四，明暗截止位于水平明暗截止线的，且相互连通。分
发现，对明暗止水部分和部分
域定位，要点的准确定位，在，依实现水平明暗截止线和斜明暗截止线域定位。
图1标准近光灯光源图像
Fig.1Photo of a dipped headlight by CCD camera
图2近光灯照片的伪彩图
Fig.2Pesudo-comr of the dipped headlight
1.1热点定位算法
点的准确定位中域定位的
90照明工程学报2021年4月
础。当图像未达到过曝状态时，热点即对应到灰度图像中灰度值最大的点。当图像中存在过曝区域时，图像中最亮处以区域的形式存在，通过寻最大灰度值的方法无法很好定位出热点位置。对于灰度值分布均匀的灯光图像，灰度重心法可按目标光强分布求出权重质心。求取对应质心的基本公式如下：
[)%1)<1(…
X0=-----------------------------------------------------------------------------
)%1)"/(%
<%P j"1(1$
=):1):1(:%""
y0一):"1):"1/(%"
其中，m和：分别表示重心的横坐标和纵坐标,m 和"表示目标图像的列数和行数，M和：分别表示点的横坐标和纵坐标,/(%"表示(%j)点对应的灰度值。
以下为热点算法具体步骤:
1)对输入图像!(M,："转为灰度图像并进行初始化,/(M,:"=I(M,:"，其中M!)0,B-1], )0,N-1],B与N分别为图像的行数和列数。
2)寻图像中的最大灰度值Gray mgx，并根据最大灰度值确定阈值，阈值确定方法如下：
Gray Y90
ThreshValue=-------a0--------(2)
100''
3)对图像进行二值化。
〜、「0,f(m,t)[ThreshValue/、
)(M,y)={，八，八(3)
1255,f m,y)"ThreshValue
4)寻二值化图像中的所有轮廓Contours o
5"根据轮廓面积，寻所有轮廓中的最大轮廓Contour m ax(
6"绘制最大轮廓的最小矩，确定计算灰度重心的目标区域。
7)使用式(1)计算感兴趣区域内的灰度重心位置坐标。
1.2自适应感兴趣区域定位算法
在确定热点位置之后，根据热点、水平明暗截止线及斜明暗截止线直线三者之间的相对位置关系，首先对明暗截止线的水平部分进行感兴趣区域定位和边缘检测，然后根据得到的水平明暗截止线，对倾斜部分进行感兴趣区域定位。具体算法步骤如下：
1)将输入图像I(M,：转为灰度图像并初始化，/(M，y)=I(M，:)。
2)利用热点算法计算热点坐标hotspot(m,：)。
3)计算水平明暗截止线感兴趣区域左上角顶点坐标及感兴趣区域的长度和宽度。
4"绘制水平明暗截止线CLI并计算CL/的平均灰度值，记为BeanGra：
5)使用LoG算子对水平明暗截止线进行边缘定位，通过Canny算子提取边缘点细节。
6)利用最小二乘法对边缘像素点进行直线拟
，水明暗止程：
y1=k1x+b1,m*)0,B-1]
7)在水平明暗截止线上方确定水平直线y=：0，从第1个点开始对该水平直线进行遍历操作，寻第一个灰度值大于BeanGray的像素点，记为po%t(叫，：)。其中，：0=：%-height X0.1,：表示计算出水平明暗截止线纵坐标的平均值，height为图像高度。
8"以point(叫，y%)为参照点，确定斜明暗截止线感兴趣区域。
在算中，标域顶点坐标计算所用
的公式为：
{X=m—a•width(4)
：=：0-b'height
其中，(X0,：0)为参照点坐标，width、height分别为采集到的图像宽度和高度，a、b为可调比例系数，
对数的可对域顶点具体位置进行微调。
1.3改进后的近光灯检测算法
图3为添加自适应感兴趣区域定位后的近光灯测算法图。将输入的图像由CGB三通道转为单通道的灰度图像。根据现有的文献资料，选用去噪效果最优的高斯滤波函数对图像进行滤波)18*。利用Gamma变换进行图像对比度增强。感兴趣区域内明暗截止线检测部分，首先利用高斯-拉普拉斯算子(Laplacian of Gaussian,LoG)对明暗截止线进行定位，再使用Canny算子提取边缘细节信息。使用最二乘对的点，后
水明暗止程和明暗止程，最后根据点斜式得到实际图像中的直线函数。通过水平明暗截止线和倾斜明暗截止线之间的几何位置关系，计算拐点坐标。
第32卷第2期胥钧等：基于机器视觉的汽车前照近光灯检测算法实现91
st
像噪
图去点
位法
热定算像
强
图增应
区位 适标定 自目域算法
s
图3改进后的近光灯检测算法图
Fig. 3 Improved low-beam detection algorithm diaaram
2实验数据及分析
本文使用一台标准近光灯光源作为验证器材, 对 算法的可靠性、
和实用
验证。4为采集的同 标准近光灯灯具在不同照
度下的灯光 。图中 了使用
点定位算
法对近光
点定位的 结果。用矩形
了热点区域，十标识出了 的热点位
, 觉 ，
的点位置准确。5、图6和 7分别 了低照度、良好照
度、 曝条件下近光 结果。其中，
（a ）
为采集到的近光灯原图。图（b ）和图（c ）分别为
利用
定位算
的水平明暗截止线
域和 明暗截止
域， 的
域 中
在 水 明 暗 止 和 明暗截止线。 （d ） 后的 结果，图中用直
标 识 了
的 明 暗 止 ， 十 标 识
的拐点位置。
结果 ， 的
与明暗截止 全重合，
结果准确。
图4不同照度下热点检测结果
Fig. 4 Detection results of hotspot in diOe/nt cenditions
图5低照度条件近光灯检测结果
Fig. 5 Detection results in low illumination cendition
图6良好照度条件下近光灯检测结果
Fig. 6 Detection results in positiw illumination cendition
图7过曝条件下近光灯检测结果
Fig. 7 Detection results in overexposure
cendition
92照明工程学报2021年4月目前，对于如何判别近光明暗截止线及拐点检测
结果的准确性，还未有明确的鉴定方法。实际汽车生产中，大多数厂商需要通过人工检测对前照灯检测结果进行核验。本文提出将根据拐点测量得到的偏转角度与灯具实际偏转角度进行对照，对算法的稳定性和准确性进行评价。原因如下：第一，根据世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系及像素坐标系之间的关系，可求出图像中任意一像素点对应的世界坐标，由此计算出参照点偏转前后位移，再根据反三角函数求出偏转角度。第二，偏转角准确测量的基础依赖于检测点的准确、稳定定位。当参照点检测结果不稳定或不准确时，由该点计算出的偏转角则会存在较大的波动，与实际偏转角度之间存在较大的误差。
表1、表2分别给出了水平方向和垂直方向灯具实际偏转角度和计算偏转角度的数值，表中以0.5。为增量。实际角度是标准近光灯灯具的偏转角，计算偏转角度是将明暗截止线拐点作为检测点，通过偏转位移和反三角函数计算得到的偏转角度。测量数据表明，具实际与量
值之间的误差在0.025。以内，且整个测量过程中角计算稳定，有较动，表明的拐点准确、稳定，算法具有较好的鲁棒性、实用性和准确性。
表1水平偏转角测量，向左为正，向右为负Table1Horizontal deflection angle measurrmeni,left
is positive,right iu negative
灯具实际偏转角度/(。)测量偏转角度/(。误差/(。
0.50.5210.021
10.098-0.015
1.5 1.498-0.002
2 2.0000
-0.5-0.492-0.008
-1-0.984-0.016
-1.5-1.476-0.024
-2-1.994-0.006
表2垂直方向偏转角测量，向上为正，向下为负
Table2Vertical deflection angle measurrmeni,
upwardnsposntnv'，downwardnsn'gatnv'
灯具实际偏转角度/(。)测量偏转角度/(。误差/(。
0.50.5190.019
1 1.0250.025
1.5 1.5060.006
2 2.0220.022
-0.5-0.493-0.007
-1-1.0210.021
-1.5-1.5030.003
-
2-1.996-0.0043结论
针对近光明暗截止线拐点检测问题，本文提出使用一种基于热点的自适应目标区域定位算法，对明暗截止线的水平部分和倾斜部分分别进行检测，
的水明暗止程和明暗截止线直线方程之间的几何关系，计算得到拐点位置。
从视觉角度，可以直观地看出本文检测出的明暗截止线和实际的明暗截止线完全重合，表明检测结果的准确性。通过水平明暗截止线与倾斜明暗止的几计算的拐点原有的明暗截止线拐点检测算法的检测结果更为准确。
拐点位的结果明算
求得的拐点稳定、准确，具有较高的实用价值。
参考文献
[1*RB/T014—2019汽车前照明系统配光评价方法[S].
北京：中国标准出版社，2019.
[2]罗德智，牛萍娟，郭云雷，等.汽车前照大灯智能化的
现状与发展[J].照明工程学报，2017，28(5):
72-78.
[3]杨晓松.汽车灯光照明及信号装置测试系统的设计与
实现[J].汽车科技，1999(3):21-23.
[4]项震，侯民贤.汽车前照灯的检测方法[J].照明工程
学报，2002(3):6-8.
[5]周鑫，张冰蔚.基于Nastran的汽车前照灯振动性能分
汽车前灯析[J].江苏科技大学学报(自然科学版)，2017，31
(1):55-59.
[6]谢祖通，翁晓伟，陈爱华.基于成像型亮度计的车灯配
光性能检测系统研究[J].照明工程学报，2017，28
(2):61-64.
[7]郑志军，胡永亮.汽车前照灯明暗截止线偏移问题探
讨[J].照明工程学报，2012，23(2)：108-111. [8]Bevilacqua A，Gherardi A，Carozza L，et al.A fully
automatic real time system for the characterization of
automotive headlamps[C]//Instrumentation and
measurement technology conference，2009.
[9]何扬名，戴曙光.Hough变换在车灯光轴交点检测中的
用[J].计算机工程与用，2009，45(30):
240-241.
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