第３章系统软件设计与开发
３．１图像处理基础知识
３．１ ．１图像处理的研究内容
图像处理技术的完整过程包括图像的采集、量化、存储、变换、编码、分割、特 征提
取、图像数据库的建立、图像的分类和表示、图像识别、模式匹配、内容解释和理解等等。
根据抽象程度和方法的不同，图像处理技术可分为图像处理、图像分析（包括图像分割）
和图像理解三个 层次。
ｌ、图像处理
图像处理（ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）是较低层的操作，主要在图 像像素级上进行大数据量的
处理。图像处理着重图像之间的变换，对图像进行各种加工以改善图像的视觉 效果。
２、图像分割
图像分割（ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）属于中层次的操作。图 像分割和特征提取把原来以像
素描述的图像转变为较简单的非图像形式的符号描述，而被提取的图像特征 有边缘（ｅｄｇｅ）
和区域（ｒｅｇｉｏｎ），边缘检测和区域分割具有相互补充的特征。
３、 图像分析
图像分析（ｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓ）也属于中层次的操作。图像分析要有对图像中的感兴 趣的
目标进行分析，如果说图像处理是一个图像进图像出的过程，而图像分析是一个图像进而
数 据出的过程。
４、图像理解
图像理解主要是高层次操作，基本上是符号运算。图像理解主要指在 图像分析的基础
上，迸一步研究图像中的目标和它们之间的联系并做出对图像的内容含义的理解以及对原
来客观场景的解释，从而可以指导和规划行动。
图像处理的基本方法为：
１、空域法： 包括全局法（全局运算）、点处理（点运算）、领域处理（局部处理）。
２、频域法。
３．１． ２图像的采样和量化
一般图像获取装置可分为三种：、单个成像传感器、线性传感器、传感器阵列（如图
２

３．１）：
图３－１图像获取装置
工作原理为：通过将输入 电功率和对特殊类型检测能源敏感的传感器材料组合，把输
入能源转变为电压。输出电压波形是传感器的 响应，同时，一个数字量可从数字化该响应
的每个传感器得到。
由传感器不同可分为ＣＭＯＳ（ Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ
Ｍｅｔａｌ－Ｏｘｉｄｅ
Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）和ＣＣＤ
（ＣｈａｒｇｅＣｏｕｐｌｅｄ
Ｄｅｖｉｃｅｓ）两种．目前大多采用ＣＣＤ作为图像获取的传 感器。由于三种
装置所使用的传感器数目不同，其获取图像的场合也不同，一般情况下，传感器数目越多 ．
适应的场合也就越广。
大多数传感器的输出是连续电压波形，这些波形的幅度和空间特性都与 感知的物理现
象有关，为了产生一幅数字图像，需要把连续的感知数据转换为数字形式。这就是采样和< br>量化。
．
图像的数字化在一般情况下，多指图像的空间取样，应包含两方面的内容：（１）图像空间位置的数字化，即指图像的空间取样，通过采样把一幅完整的图像分
割成无数众多的 离散像素组成的阵列。
（２）
图像灰度的数字化，即指从图像灰度的连续变化中进行离散的采样 。
所以一幅图像的数字化，实际是指在图像的空间采样和表示图像灰度的离散采样。
如果要把一 幅图像数字化为数字图像，就要对原图像进行采样和量化。图像经过数字
化后，得到一个数字图像，这个 数字图像实际上是原来连续图像的一个近似图像，为了得
到对原图像的一个非常近似的图像，需要考虑取 样个数和灰度级数。目前使用的灰度级数
有２６＝６４级、２７＝１２８级和２８＝２５６级，通常量化 为２５６个灰度级。
在数字图像处理技术中，对于连续函数坟ｘ，ｙ）所表示的图像在空间分布和幅度（ 亮度
和灰度）大小上都需要加以离散数字化。
对连续变化的图像在空间上作离散化的过程，称为 对图像进行采样（或称为取样、抽
样），选取的采样点通常称为像素。由采样点组成的采样点阵可有不同 形式。最常使用的
ｆ３

采样点阵是方形点阵。图像采样可分为一维采样和二维采 样，在此不多叙述。
经过采样的图像，只是使其成为在空间上离散的像素阵列，每个取样样本成为像素。
由于原ｆ（ｘ，ｙ）是连续图像，因此各个像素的值可能有无穷多个。为了便于进行计算机处理，
必须把无穷多个离散值简化为有限个离散值，即量化，这样才便于赋予每一个离散值互异
的编码以进入 计算机。图像的量化可分为均匀量化和非均匀量化两种。
３．１．３数字图像的表示
取样和量化 的结果是一个实际矩阵。假如一幅图像ｆ（ｘ
Ｊ）被取样，则产生的数字图像
有Ｍ行和Ｎ列。现 在，坐标（ｘ，ｙ）的值变成离散量。为表达清楚和方便起见，对这些
离散坐标应该用整数。这样，原点 的坐标值是（ｘ，ｙ）＝（０，Ｏ）。沿图像第一行的下一个坐标值
用（Ｘ，ｙ）－（Ｏ，１）来表示。 记住，用符号（Ｏ，１）表示沿第一行的第二个取样是很重要的，但
它并不意昧着是图像取样的物理坐标 实际值。
一个ＭＸＮ图像的矩阵形式表达为：
ｆ（Ｏ，ｏ）
ｆ（１，ｏ）
ｆ（ ｘ，ｙ）＝
ｆ（０，１）
ｆ（１，１）
ｆＱ，Ｎ－１）
ｆ（１，Ｎ－１）（３．１）
ｆ（Ｍ一１，０）
或像素。
ｆ（Ｍ—ｌ，１）
…
ｆ（ Ｍ－１，Ｎ－１）
这个表达式的右侧定义了一幅数字图像。矩阵中的每个元素称为图像单元、图像元素< br>数字化过程对于Ｍ、Ｎ值和每个像素允许的离散灰度级数Ｌ需要一个判定。对Ｍ和
Ｎ除了必须取正 整数外没有其它要求。然而，出于处理、存储和取样硬件的考虑，灰度级
数Ｌ典型的取值是２的整数次幂 ：
上＝２‘
（３．２）
这里，假设离散灰度级是等间隔的并且是区间［Ｏ，Ｌ－１】内 的整数。有时灰度级取值范围称
为图像的动态范围。把占有灰度级全部有效段的图像叫做高动态范围图像 。当相当可观数
目的像素呈现这样的特性时，图像就有较高对比度。相反，低动态范围的图像看上去似乎
是冲淡了的灰暗格调。
数字ｂ是存储数字图像需要的比特数，有：
ｂ＝ＭＸＮＸｋ（３－３）
当Ｍ＝Ｎ时，式（２．３）变为：
ｂ＝Ｎ２ｋ
（３－４）
１４

３．１．４图像增强
图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等 进行强调或尖锐化，以便
于显示、观察或迸一步分析与处理。增强将不增加图像数据中的相关信息，但它 将增加所
选择特征的动态范围，从而使这些特征检测或识别更加容易。
图像增强按处理的空间不 同可分为基于图像域的方法和基于变换域的方法。
基于图像域的方法，直接在图像所在的空间进行处理， 也就是在像素组成的空间里直
接对像素进行操作；而基于变换域的方法是在图像的变换域对图像进行间接 处理。两者也
就是空间域与频率域的图像增强方法。由于频率域的图像增强在本论文中没有涉及，因此< br>在论文中对频率域的图像增强就不作具体介绍。
图像增强的最大困难是：很难对增强结果加以量化 描述，只能靠经验及主观感觉加以
评价。实际中，它常作为许多后续分析与处理的基础。
３．２ 图像处理系统
３．２．１
ＭＡＴＬＡＢ图像处理系统
ＭＡＴＬＡＢ是Ｍａｔｈｗｏｒｋ ｓ公司于１９８２年推出的一套高性能的数值计算和可视化软件，
它集数值分析、矩阵运算、信号处理和 图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好用
户环境。历经十几年的发展和竞争，现已成为（ＩＥＥ Ｅ）国际公认的最优秀的科技应用软件之
一。作为一个跨平台的软件，ＭＡＴＬＡＢ已推出Ｕｎｉｘ、Ｗ ｉｎｄｏｗｓ９ｘ／ＮＴ、Ｌｉｎｕｘ和Ｍａｃ等十
多种操作系统平台下的版本，大大方便了在不同操作 系统平台下的研究工作。目前基于
Ｗｉｎｄｏｗｓ系统的最新版本已上升到ＭＡＴＬＡＢ７．０，它继承 了以往版本的优点，非常容易使
用。
１、ＭＡＴＬＡＢ的特点
ＭＡＴＬＡＢ有三大特点 ：一是功能强大。主要包括数值计算和符号计算、计算结果和
编程可视化、数学和文字统一处理、图像处 理、离线和在线计算。二是界蘧友好，编程效
率高。ＭＡＴＬＡＢ是一种以矩阵为基本单元的可视化程序 设计语言，语法结构简单擞据类型
单一，指令表达与标准教科书的数学表达式相近。三是开放性强。ＭＡ ＴＬＡＢ有很好的可扩
充性，可以把它当成一种更高级的语言去使用。使用它很容易编写各神通用或专用 应用程
序。
２、
ＭＡＴＬＡＢ的图像处理功能
ＭＡＴＬＡＢ之所以成为世界硕 级的科学计算与数学应用软件，是囡为它随着版本的升级
与不断完善而具有愈来愈强大的功能。
ＭＡＴＬＡＢ中图像处理工具包是由一系列支持图像处理操作的函数组成的。所支持的
图像处理操作有： 图像的几何操作、邻域和区域操作、图像变换、图像恢复与增强、线性

滤波和滤波器设计 、变换（ＤＣＴ变换等）、图像分析和统计、二值图像操作等。下面就
ＭＡＴＬＡＢ在图像处理中各方面 的应用分别进行介绍。
（１）图像文件格式的读写和显示。ＭＡＴＬＡＢ提供了图像文件读入函数ｉｍｒ ｅａｄ０，用来读
取如：ｂｍｐ、ｐｃｘ、ｔｉｆｆ、ｊｐｅｇ、ｈｄｆ、ｘｗｄ等格式图像文件；图像 写出函数ｉｍ、砸ｔｃ（），还有图像
显示函数ｉｍａｇｅ（）、ｉｍｓｈｏｗ０等等。
（２） 图像处理的基本运算。ＭＡＴＬＡＢ提供了图像的和、差等线性运算，以及卷积、相关、
滤波等非线性运 算。例如，ｅｏｎｖ２（１，Ｊ）实现了Ｉ。Ｊ两幅图像的卷积。
（３）图像变换。ＭＡＴＬＡＢ提供了 一维和二维离散傅立叶变换（ＤＦＴ）、快速傅立叶变换
（ＦＦＴ）、离散余弦变换（ＤＣＴ）及其反变 换函数，以及连续小波变换（ＣＷＴ）、离散小波变换
（ＤＷＴ）及其反变换。
（４）图像的分 析和增强。针对图像的统计计算，ＭＡＴＬＡＢ提供了校正、直方图均衡、中
值滤波、对比度调整、自适 应滤波等对图像进行的处理。
（５）图像的数学形态学处理。针对二值图像，ＭＡＴＬＡＢ提供了数学形 态学运算函数：腐
蚀（Ｅｒｏｄｅ）、膨胀（Ｄｉｌａｔｅ）算子，以及在此基础上的开（Ｏｐｅｎ）、 闭（Ｃｌｏｓｅ）算予、厚化（Ｔｈｉｃｋｅｎ）、
薄化（Ｔｈ蛐算子等丰富的数学形态学运算。以上所 提到的ＭＡＴＬＡＢ在图像中的应用都是
由相应的ＭＡＴＬＡＢ函数来实现的，使用时，只需按照函数的 调用语法正确输入参数即可。
具体的用法可参考ＭＡＴＬＡＢ丰富的帮助文档。
３．２．２图像 处理系统的设计
图像获取装置的选择：在目前市场上，图像获取装置可选择摄像头、数码相机、摄像机、扫描仪等，考虑到现实情况最有可能的是选取摄像头和数码相机，对于两者，摄像头
的价钱便宜 ，相对来说分辨率就低，两者各有优点，在学校里购买数码相机的过程复杂繁
琐，而且经费上的问题，最 终选取的图像获取装置为摄像头。
ｌ、摄像头的选取
目前市场上的摄像头按图像采集的原件分为 ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ
Ｃｏｕｐｌｅｄ
Ｄｅｖｉｃｅｓ）和ＣＭＯＳ
（Ｃｏｍｐｌｅｍ ｅｎｔａｒｙ
Ｍｅｔａｌ．Ｏｘｉｄｅ
Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）的摄像头，选取ＣＣＤ还 是ＣＭＯＳ的摄像头：
ＣＣＤ电荷耦合器制作技术起步早，技术成熟，采用ＰＮ结或二氧化硅（ＳｉＯ， ）隔离层隔
离噪声，成像质量相对ＣＭＯＳ光电传感器有一定优势。由于ＣＭＯＳ光电传感器集成度高，
各光电传感元件、电路之间距离很近，相互之间的光、电、磁干扰较严重，噪声对图像质
量影响 很大，使ＣＭＯＳ光电传感器很长一段时间无法进入实用。ＣＭＯＳ主要应用于较低
影像品质的产品中， 它的优点是制造成本、功耗较ＣＣＤ低，这也是市场有很多采用ＵＳＢ
接口的产品无需外接电源且价格便 宜的原因，ＣＭＯＳ摄像头对光源的要求较高，鉴于以上
原因，在本论文的实验中采用ｃＣＤ的摄像头。
接下来就是摄像头（像素）的选取，对于摄像头的选取要依据实验中的对图像处理精度
要求来选 取，图像处理的精度要求就是在图像处理的过程中考虑由于分辨率的大小问题，
而在图像像素的选取中存 在的误差值而引起的检测精度的变化，因此，首先要依据一定的
图像分辨率来计算存在的误差是否符合实 验的要求，通过上一章的验算，分辨率为
１６

６４０ｘ４８０的摄像头已经基本 能满足试验的要求，当然，分辨率越高对于试验的精度就会越
高，因此，能用高分辨率的摄像头进行试验 最好，但由于受到市场上的条件影响，目前分
辨率为１２８０×９６０的摄像头是比较高端的产品，因此 ，基于目前的情况和市场现状，采用“罗
技”的“ＱｕｉｃｋＣａｍ
Ｐｒ０４０００”的摄像头 。它的最高分辨率为１２８０ｘ９６０。
２、图像存储类型的选择
图像类型的选择，在ＭＡＴＬ ＡＢ中适用的图像类型有好几种，如：ｂｍｐ、ｐｃｘ、ｔｉｆｆ，ｉｐｅｇ、
ｈｄｆ，ｘｗｄ等类型， 为了简化程序的设计复杂性，在此以摄像头的默认存储类型为准，“罗
技”的“ＱｕｉｅｋＣａｍ
Ｐｒ０４０００”的摄像头的图片的存储类型为“ｊｐｅｇ”，在此就采用“ｊｐｅｇ”
的图像存储类 型。
３．３处理过程研究
图像处理过程由于分成汽车摆放偏置角的检测和前照灯灯光照射方位角 的检测两部
分，再加上两部分图像处理的连接部分，因此在此对图像的处理过程的研究也分成三部分来进行。在处理过程中，本论文都是采用ＭＡＴＬＡＢ语言进行处理。
３．３．１汽车摆放偏置角求 解
１、先对图像进行读取
对于图像的读取，在ＭＡＴＬＡＢ中用语句ｉｍｒｅａｄ来完成，其应 用格式为：
Ｉ＝ｉｍｒｅａｄ（’ｆｉｌｅｎａｍｅ．ｔｉｎｔ’）：
其中ｆｍｔ为图像的存储 格式，一般有ｊｐｅｇ、ｔｉｆ、ｂｍｐ等格式。
当图像从图像的获取装置（摄像头）传入计算机时，一 般都是一幅ＲＧＢ图像，即真
彩图像，在ＭＡＴＬＡＢ中存储为ｎＸｍＸ３的数据矩阵。数组中的元素定 义了图像中每一个
像素的红、绿、蓝颜色值。ＲＧＢ图像不使用Ｗｉｎｄｏｗｓ颜色映射表。像素的颜色 由保存在
像素位置上的红、绿、蓝的灰度值的组合来确定。图形文件格式把ＲＧＢ图形存储为２４
位的图像，红、绿、蓝分别占８位。这样可以有约一千万种颜色（即２“＝１６７７７２１３）。在
研 究中，最终需要的是一幅二值图像，因此在这里，先要把一幅ＲＧＢ的图像转换为一幅
灰度图像，ＭＡＴ ＬＡＢ中，一幅灰度图像是一个数据矩阵Ｉ，在Ｉ中的数据均代表了在一定范
围内的颜色灰度值。ＭＡＴ ＬＡＢ把灰度图像存储为一个数据矩阵，该数据矩阵中的元素分
别代表了图像中的像素。矩阵中的元素可 以是双精度的浮点数类型、８位或１６位无符号
的整数类型。大多数情况下，灰度图像很少和颜色映射表 一起保存。
图像转换的语句按照转换的内容不同又分成好多种，在ＭＡＴＬＡＢ中，由于存在的图
像类型种类多，因此，图像类型转换也有多种。其转换关系如下图３．２所示：

匿—— 墨
图３－２图像转换
在论文中，用到了从真彩图像转换到灰度图像和从灰度图像转换到二值图像 两种图像
的转换形式，其具体的语句如下：
２、从真彩图像到灰度图像
Ｉ＝ｒｇｂ２９ ｒａｙ（ＲＧＢ）：
工Ｘ工
此函数就是将真彩图像ＲＧＢ转换为灰度图像Ｉ，其中对于图像ＲＧ Ｂ可以是ｕｉｎｔ［８或
ｄｏｕｂｌｅ类型，输出图像与输入图像类型相同。
３、从灰度图像到 二值图像
ＢＷ＝ｉｍ２ｂｗ（Ｉ，ｌｅｖｅｌ）：
此函数就是将灰度图像Ｉ转换为二值图像ＢＷ ，ｌｅｖｅｌ为转换的闭值，取值在［０，１】
之间。这函数也称为图像的二值化函数，这在下面的处理 中能应用到。
处理过程如下：
原图如图３．３：
图３－３原图
类型转换后图像 如图３．４：
４、图像阈值选取
图３．４类型转换后图像

图像在进行二 值化的过程中要给出一定的闽值，以使得处理的结果能达到较好的效
果，首先要了解一下图像的真方图， 直方图显示的程序为：
ｌｉｇｕｒｅ，ｉｍｈｉｓｔ（／）；
此函数就是对图像Ｉ进行各个灰度 值的计算，然后计算的结果在灰度值从０到２５６的
范围内显示出来，其中，在直方图中，线段高的代表 了该灰度值在此图像中所占的比重就
大，因此，对图像进行二值化处理时所取的闽值就是在两个波峰中间 取到最小值，从而使
图像在二值化过程中能取到灰度差最大的点，使得处理结果达到最好，图像的直方图 显示
如图３．５：
图３．５直方图
经过程序的计算得出此图像的阙值点为：
Ｕ ＝
４５３
ｒ＝
１７７
也就是当灰度值为１７７点是所对应的比例最低，值为４ ５３，因此二值化时所取的阐值
为
ｇ＝１７７／２５６＝０．６９１４
（３．５）５、图像二值化
一般当拿到一幅图像时，其图像类型为灰度或是彩色图像，而最后想要得到的图像是
一幅二值图像，因此，要把想要的图像进行二值化处理，图像的二值化就是对原图像按一
定的阈 值进行分割，所有灰度值大于或等于闽值的点一般都以自色显示，而小于阚值的点
以黑色表示，二值化阈 值的表达方式如下：
ｆ（ｉ，Ｊ）＝１
ｆ（ｉ，，）＝０
ｆ（ｉ，．，）≥Ｔ
ｆ（ｉ，歹）＜Ｔ
（３．６）
Ｔ就是规定的阈值，Ｔ的大小要随着不同图像取不同的值，以达到 所要求的目的。
１９

接下来通过采用上式求出的二值化的阕值对图像进行二值化 处理，考虑到视觉习惯，
在对图像进行二值化的同时把图像的黑自像素反转。图像的二值化在上述的介绍 中已有提
及，在此就不多介绍。
图像如图３－６：
图３－６二值化后图像图３．７二值 化图像求反图像
６、二值化图像求反
二值化图像求反就是把图像中的像素值为０的变成１，而把 像素值为ｌ的变成０，其
实和灰度图像中的图像求反的工作原理差不多。
处理结果如图３．７所 示。
７、图像滤波
空间域增强原理上就是直接对图像的像素进行处理，空间域的图像增强方法可 表示
为：
ｇ（ｘ，ｙ）＝Ｔ［ｆ（ｘ，力】
（３—７）
在式（３—７）中，厂 Ｏ，ｙ）为原图像，ｇ（ｘ，Ｙ）为输出图像，而ｒ为对原图像厂＠，Ｙ）进行
的操作，在这用到了空间 域图像增强中图像的直方图处理和滤波增强，在对图像的直方图
处理中主要是对图像进行灰度调整以增强 对比度，实际上是增强原图的各部分的反差。其
实就是通过增加原图像中某两个灰度值之间的动态范围大 小来达到目的。
对于一幅图像要进行滤波增强，一般就是由于图像中的某个像素的领域中存在一些不相干的像素，而这些像素的存在对图像的进一步的处理存在一定的影响，因此必须把这类
像素点通过 滤波的形式滤除，对于这样的一个点的ｆ（ｘ，Ｙ），不仅取决于该点的值ｆ（ｘ，Ｙ），
而且还取决于 以该点为中心的邻域内所有像素的值。对于这种情况，可以利用模板与图像
进行卷积。
主要步骤 为：
１）将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合。
２）将模板上的系数与模 板下对应的像素相乘。
３）将所有的乘积相加。

４）将和（模板的输出响应）赋 给图中对应模板中心位置的像素。
在实际情况中，一般都采用３×３的模板或者是５×５的模板，应用最 多的还是３Ｘ
３
的模板，其处理的过程大概可以表示如下：
设原图的某一个像素点和它 邻域的表示如下表３．１：
表３—１像素点
ａ４
ａ５
ａ３
ａ０
ａ７
ａ２
ａｌ
ａ８ａ６
３×３的模板如下表３－２所示：
表３－２ 模板
ｓ４
ｓ５
ｓ３
ｓＯ
ｓ７
ｓ２
ｓ１
ｓ８
ｓ６
在对图像的ａｏ点处理时，把模板的中心ｓ０与ａＯ重合，然后计算得到Ｒ作为ａ０点的< br>灰度值，其计算式子如下：
Ｒ＝ａ０×ｓＯ＋ａｌＸ
ｓｌ＋ａ２×ｓ２＋……＋ａ８×ｓ ８（３－８）
在滤波器中，在这采用中值滤波器，中值滤波器就是在对～幅图像上的某个点作中值
滤波处理，必须先将原图像中的欲求的像素及其邻域的像素值排序，确定出中值，并将中
值赋予该像素 点。其具体步骤为：
１）将模板在图像中漫游，并将模板中心与图像中某个像素位置重合。
２） 读取模板下各对应像素的灰度值。
３）将这些灰度值从小到大排成一列。
４）找出这些值里排在 中间的一个。
５）将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素。
像３×３的模板，其中值是第５ 个，因此，中值滤波器的主要功能是使拥有不同灰度
的点看起来更接近于它的邻近值。从而可以消除孤立 的噪声点。
从处理的结果中可以看出，中值滤波器不像其它的非线性滤波器，它在衰减噪声的同
时不会使图像的边界模糊。
由于图像在获取的过程中存在一定的噪声，而且在取图像的阈值时，并没能达 到最佳
的效果，因此在得到图像的二值化图像后还要对得到的图像进行一些处理，首先对图像进
行第一次的滤波，以消除处在目标图像边缘和图像区域外的干扰点，在这里应用中值滤波
的方法对图像进 行处理，采用的中值虑波的函数为ｍｅｄｆｉｌｔ２，表达式如下：
Ａ＝ｍｅｄｆｉｌｔ２（Ｉ，［ｍｎ 】）；
此函数就是运用一个ｍ×ｎ的模板对图像Ｉ进行中值处理后得到图像Ａ，其具体的工作
原 理在前面已有介绍。
中值滤波的模板的大小通过实际的实验得到。
２１

处理结果图像如图３－８所示：
—■一
图３－８滤波结果图像
８、图像区域填充
—■■一
图３－９区域填充图像
－—一
－■一
从两幅图像可以看出，经过中 值滤波后的图像比原图像的效果要好很多，在图像中的
很多孤立的噪声点都得到了很好的滤除。由于所得 到的图像，在图像的白色区域内还存在
一些比较大的孤立点，这些孤立点的存在对后面进行的处理带来一 定的麻烦，因此，接下
来就要对这幅图像进行区域填充，以使得图像的目标区域能得到更好的效果，再Ｍ ＡＴＬＡＢ
中用函数ｂｗｆｍ来完成。表达式如下：
Ａ＝ｂｗｆｉｌｌ仉’ｈｏｌｅｓ’）：< br>处理结果的图像如图３－９所示。
９、图像滤波
从效果看图３－９比图３－８明显好多了 ，存在图像内部的一些孤立的点都得到了消除，
这为后续处理作了很好的铺垫。为了得到更好的效果以及 为了在后面的处理计算过程中能
够更加的准确，在这再对图像进行一次滤波处理，处理的方法还是应用中 值滤波法：其具
体处理结果如图３—１０：
■ｌｌ一■＿
－—一
图３．１０滤 波图像
Ｉｉｉｉ／ｌｌ／Ｉ
图３．１１计算结果图像
２２
１０、图像计算经过这个处理，图像在一些细节上得到了进一步的改善，到了这一步，对图像所要做

的处理就可以告～段落了，接下来就是对图像进行计算了。
经过计算得出的图像如图３．１１所示。其计算结果显示如下：
此车的摆放倾斜角为向上偏
Ａ＝
１．５３９４
只要 计算出图像中的斜线的角度，就可以得知这辆车在进行前照灯检测时的摆放的方
位角，在最后计算该车的 前照灯的照射方位角时，就可以用车辆的摆放偏置角进行修正，
这无形中在前照灯的检测精度上的得到了 很大的提高。
３．３．２汽车前照灯检测
第二步是汽车前照灯照射方位角的检测，对于汽车前照 灯的照射方位角检测和汽车摆
放偏置角检测的图像处理过程一部分是一样的，因此在这对重复部分就不多 叙述，只显示
结果；
汽车照射方位角的检测具体步骤如下：
１、图像读取
读入 图像的原图如图３—１２：
图３．１２原图像
２、图像类型转换
图３．１３类型转换后 图像
当从摄像头得到图像时，此图像也是一副彩色图像，也要先对原图像进行图像类型的
转换， 其结果如图３．１３显示：
３、求取二值化阈值

当对图像进行二值化处理时，为 了使处理后的图像能达到最佳的效果，因此对二值化
时赋予一定的阈值。在这，通过计算要处理图像的直 方图中的具体分界点，直方图显示如
图３一１４：
图３．１４直方图
计算得到对图像进 行二值化所要取的阅值也就是直方图中两最高峰之间的最小值的
点，计算的结果为：
Ｕ＝
５６４
ｒ＝
１５６
也就是说在横坐标值为１５６的点所对应的直方图中的值为５６４ ，为最低点，因此在图
像二值化中所采用的阈值就是：
ｇ＝１
５６／２５６＝０．６０ ９４
（３．９）
４、图像二值化
下一步也是对图像进行二值化处理，结果如下图３．１ ５：
图３－１５二值化后图像
图３．１６滤波后图像

５、图像滤波下一步，对上述求得的图像进行滤波处理，使得图像能得到较好的效果，由于处理的
需要，在处理的 过程中采用中值滤波的方式对图像进行滤波，处理的结果如上图３—１６：
６、图像边缘检测
图 像中，～般以像素值为１的点为对象，而像素值为０的点为背景，边界提取的目的
就是要把像素值为０和 １的点相互分开，也就是把背景和目标区分开，集合Ａ的边界表
示为∥（４），它可以通过先由Ｂ对Ａ腐 蚀，然后用Ａ减去腐蚀得到，即：
烈４）＝Ａ一（“口Ｂ）
其具体的处理的机理如下图３．１７ 所示：
般点
（３－１０）
渊．ｉ戳
』ｅ艿
《ｃｌ
Ｃｄ）㈣< br>图３．１７边缘检测原理图
（ａ）集合Ａ
（ｃ）使用Ｂ对Ａ进行腐蚀
（ｂ）结构 元索Ｂ
（ｄ）由Ａ减去腐蚀的结果得到边界
经过这样的处理，就可以把所需要的图像的边界求出 来了。
其结果如下图３—１８：
图３—１８边缘检测后图像
７、二值图像求反
图３．１９二值图像求反后图像

对于这幅图像，要把它进行一次图像的求反操作，以使得 后的对图像的计算有更好的
视觉效果，其具体如下图３．１９。
８、图像计算
最后通过 对图像的像素点进行计算，得到图像的最终结果，也就是汽车前照灯的照射
方位角的大小，经过计算，对 所获得的两幅图像都进行处理，得到两幅图像的各自明暗截
止线的转折点的坐标，然后通过这两个点的坐 标值计算出近光光线的照射方位角，其中单
独处理后的图像如图３．２０所示：
图３．２０图像 计算结果图
在ＭＡ＝ｎＡＢ中结果显示如下：
ｆｉｌｌｓ＝
’此前照灯向下偏了’ａｎ￥＝
０．８１２６
ａｎｓ＝
呲前照灯向左偏了，
Ｙ＝
０．８ ７２８
３．３．３用户界面设计
第三部分是用户界面的设计，在此采用ＭＡＴＬＡＢ中的ＧＵＩ 来进行，ＧＵｌ是Ｃ，ｒａｐＭｅａｌ
ＵｓｅｒＩｎｔｅｒｆａｃｅ的缩写，也就是图像用户界面的意思 ，在ＭＡＴＬＡＢ的ＧＵＩ中提供了一系列
的工具，用户可以通过使用这些工具设计一个方便快捷的用户 界面。
一个好的界面不仅有利于用户快速地掌握程序的操作流程，有效地使用程序，同时它

也有利于开发者展示ＭＡＴＬＡＢ平台的开发技术。在ＭＡＴＬＡＢ的ＧＵ］７－具中由属性编辑器、控件面板、回调函数编辑器、调整工具和菜单编辑器五部分组成，通过这些工具，可
以很方便的 在很短的时间内设计出一个理想的用户界面。
设计得到的用户初始界面如图３．２ｌ：
图３－２ １用户初始界面图
首先，先了解一下这个用户界面的具体结构，在这个界面中有两个坐标轴，其中左边< br>的为汽车前照灯灯光处理的区域，右边为汽车摆放位置修正处理的区域，在两个坐标轴的
ｌＮＰｕ ，，
ｉ
ｌ，为读入图像按钮，用户可以通过这个按钮来
右边都有两个按钮，上面按钮为
读入摄像头所拍摄的汽车前照灯的照射投影图和汽车摆放位置图，下面的按钮为
ＳＴＡＲＴｌ< br>———－Ｊ按钮，用户可以按这个按钮从而使得图像经过特定的处理程序得到最后的处理
图像，在 下方有一个文本框和按钮，在这文本框中输出最后的计算结果，在右下角有一个
关闭按钮。具体的操作步 骤介绍如下：
ｉ
的图片和如下图３－２２所示：
第一步就是读入图像，用户按一一蜘～ 一ｊ按钮，这样就读入摄像头摄取
ＩＮＰｕＴｌ｜
ｌＮＰｕＴ２
ｉ

图３－２２读入图像后图像
ｊ
ＳＴＡＲＴＩ
ｌ
ｉ按钮时，背后的处理程序 就对读入的前
接下来当用户用鼠标点击界面上的；
照灯的投影图进行处理，将所得结果图像显示 在左边的坐标轴中，如下图３—２３所示：
图３．２３前照灯检测后图像
在图（３．２３）左边 的坐标轴中显示的就是处理得到的一幅近光灯照射方位角的处理结
果图，其实在实际的程序中得到在前后 屏幕板上投影的两幅图像，通过这两幅图像中转折

点的坐标，计算得出此前照灯的近光照 射方位角。接下来就是要对汽车摆放的图像进行处
理和计算以得到汽车的摆放偏差角，然后对前面求得的 汽车的前照灯的照射方位角进行修
ＳｆＡＲＴ２
Ｉ
正。按一下用户界面右边的
一…ｌ按钮，得到如图３－２４所示的界面：
图３．２４车辆摆放偏置角检测后图像
通过上面的 步骤，这样程序中已经得出汽车前照灯在没有进行修正时的近光照射方位
角和汽车的摆放偏差角，在最后 一步中就是要结合两个求得的结果计算得到此车辆的最后
‘士壁
Ｊ
的前照灯的照射方位 角。用户可以通过按钮．．！！
如下图３．２５所示：
隐到所要的检测结果，显示

图３．２５检测结果图像
当需要关闭用户界面时，可以通过按界面右下角的一～！！竺．｜按 钮，当按下
…—苎！巳—Ｊ按钮后会出现一个对话框，提示你是否确实要关闭用户界面，然后按Ｙｅｓ< br>就可以关闭用户界面了，如下图３－２６所示：
图３－２６关闭界面图像

其中用户界面设计程序的源程序如下所示：
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｖａｒａｒｇｏｕｔ
２< br>ｇｕｉ—Ｓｉｎｇｌｅｔｏｎ
２
ＬＵＮＷＥＮ（ｖａｒａｒｇｉｎ）
Ｎａｍｅ’ ，
１；
ｇｕｉ＿Ｓｔａｔｅ＝ｓｔｒｕｃｔ（＇ｇｕｉ
ｍｆｉｌｅｎａｍｅ，…
’ｇｕｉ＿Ｓｉｎｇｌｅｔｏｎ‘，ｇｕｉ＿Ｓｉｎｇｌｅｔｏｎ，…
’ｇｕｉ＿Ｏｐｃｎｉｎｆｆｃ ｆｆ，＠ｕｎｔｉｔｌｅｄｌ
１
’ｇｕｉ
ＯｐｅｎｉｎｇＦｃｎ，
’ｇｕｉ— ｐｕｔｐｕｔＦｃｎ’，＠ｕｎｔｉｔｌｅｄｌ
１—０ｕｔｐｕｔＦｃｎ，～
ＬａｙｏｕｔＦｃ ｎ＇，口…．
［】）；
则一Ｃａｌｌｂａｃｋ＇，
ｉｆｎａｒｇｉｎ＆ｉｓｓｔｒ（ｖ ａｒａｒｇｉｎ｛１｝）
ｇｕｉ＿Ｓｔａｔｅ．ｇｕｉ＿Ｃａｌｌｂａｃｋ＝ｓｔｒ２ｆｕｎｃ（ｖａｒ ａｔ鼍ｉｎ｛１））；
ｅｎｄ
ｉｆ
ｎａｒｇｏｕｔ
［ｖａｒａｒｇｏｕｔ｛１ ：ｎａｒｇｏｕｔ｝］＝ｇｕｉ＿ｍａｉｎｆｃｎ（ｇｕｉ＿Ｓｔａｔｅ，ｖａｒａｒｇｉｎ｛：｝）；
ｅｌｓｅ
ｇｕｉ＿ｍａｉｎｆｃｎ（ｇｕｉ＿Ｓｔａｔｅ，ｖａｒａｒｇｉｎ｛：｝）；
ｅｎｄ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ＬＵＮＷＥＮ＿ＯｐｅｎｉｎｇＦｃｎ（ｈＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔ ａ，ｈａｎｄｌｅｓ，ｖａｒａｒｇｉｎ）
ｈａｎｄｌｅｓ．ｏｕｔｐｕｔ＝ｈＯｂｊｅｃｔ；
ｇｕｉｄａｔａ（ｈＯｂｊｅｅｔ，ｈａｎｄｌｅｓ）；
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｖａｒａｒｇｏｕｔ ＝ＬＵＮＷＥＮ＿ＯｕｔｐｕｔＦｅｎＯａＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
ｖａ ｒａｒｇｏｕｔ｛１）＝ｈａｎｄｌｅｓ．ｏｕｔｐｕｔ；
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｐｕｓｈｂｕｔｔ ｏｎｌ
Ｃａｌｌｂａｅｋ（ｈＯｂｊｅｅｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
ｆｕｎｃ ｔｉｏｎ
ＣＯＮＣＬＵＴＩＯＮ＿ＣｒｅａｔｅＦｅｎＯａＯｂｊｅｅｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎ ｄｌｅｓ）
ｕｓｅｒ＿ｓｔｒｉｎｇ＝ｇｅｔ（ｈＯｂｊｅｃｔｂ’ｓｔｒｉｎｇ’）；
ｕｓｅ ｒ＿ｅｎｔｒｙ＝ｓｔｒ２ｄｏｕｂｌｅ（ｇｅｔ（ｈＯｂｊｅｃｔ，＇ｓｔｒｉｎｇ＇））；
ｉｆｉｓ ｎａｎ（ｕｓｅｒ
ｅｎｔｒｙ）
ｅｎｄ
ｉｆｉｓｐｃ
ｓｅｔ（ｈＯｂｊｅｃｔ ，’ＢａｃｋｇｒｏｕｎｄＣｏｌｏｒ＇，’ｗｈｉｔｅ＇）；
ｅｌｓｅ
ｓｅｔＯａＯｂｊｅｃ ｔ，’ＢａｃｋｇｒｏｕｎｄＣｏｌｏｒ＇，ｇｅｔ（０，。ｄｅｆａｕｌｔＵｉｅｏｎｔｒｏｌＢａｅｋｇｒｏ ｕｎｄＣｏｌｏｒ））；
３１

ｆｕｎｃｔｉｏｎＣＯＮＣＬＵＴＩＯＮ
ＣａｌｌｂａｃｋｏａＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
ｆｕｎｃｔｉｏｎＩＮＰ ＵＴｌ
Ｃａｌｌｂａｃｋ（ｈＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
Ｃａｌｌ ｂａｃｋ（ｈＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
ｆｕｎｃｔｉｏｎＩＮＰＵＴ２< br>ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ＳＴＡＲＴｌ一Ｃａｌｌｂａｃｋ（ｈＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈ ａｎｄｌｅｓ）
ＳＴＡＲＴ２＿Ｃａｌｌｂａｃｋ（ｈＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌ ｅｓ）
ＪＩＥＧＵＯ＿ＣａｌｌｂａｃｋｏａＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）< br>Ｆｉｌｅ＿．ＣａｌｌｂａｃｋｏａＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
ｆｉ ．ｍｃｔｉｏｎ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｎｅｗ ＿Ｃａｌｌｂａｃｋ（ｈＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄ帆ｈａｎｄｌｅｓ）
ｏｐｅｎ＿Ｃａｌｌｂａｃｋ ＯａＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
ｓａｖｅ＿Ｃａｌｌｂａｃｋ（ｈＯｂｊｅ ｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
ｓａｖｅ—ａｓ—Ｃａｌｌｂａｃｋ（ｈＯｂｊｅｃｔ， ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
ｃｌｏｓｅ＿ＣａｌｌｂａｃｋｏａＯｂｊｅｅｔ，ｅｖｅｎｔ ｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
Ｃａｌｌｂａｃｋ（ｈＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅ ｓ）
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｆｕｎｃｔｉｏｎＶｉｅｗ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｕｎｄｏ＿Ｃａｌｌｂａｃｋ（ｈＯｂｊ ｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
ｃｕｔ．＿ＣａＵｂａｃｋ（ｈＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅ ｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
ｃｏｐｙ＿ＣａｌｌｂａｃｋｏａＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ ，ｈａｎｄｌｅｓ）
ｐａｓｔｅ．＿ＣａｌｌｂａｃｋｏａＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎ ｄｌｅｓ）
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｆｕｎｃｔ ｉｏｎ
ｓｅｌｅｃｔａｌｌ
ＣａｌｌｂａｃｋｏａＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎ ｄｌｅｓ）

ｆｕｎｃｔｉｏｎ
Ｔｏｏｌｓ＿Ｃａｌｌｂａｃｋ（ｈＯｂｊｅｃｔ ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ＬＩＧＨＴ＿Ｃａｌｌｂａｃｋ（ ｈＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）
ｆｉｍｃｔｉｏｎ
ｃｌｏｓｅ＿ｐｕ ｓｈｂｕｔｔｏｎ＿Ｃａｌｌｂａｃｋ（ｈＯｂｊｅｃｔ，ｅｖｅｎｔｄａｔａ，ｈａｎｄｌｅｓ）

第四章系统试验与结果分析
为检验本研究开发的汽车前照灯检测系统方案的可行性、检测精度 和检测结果的一致
性能，在系统开发过程中分别用汽车模型和汽车前照灯进行汽车摆放偏置角测量和前照 灯
光束照射方位测量的模拟试验，最后用开发的简易试验系统用上海别克赛欧汽车进行了实
车综 合试验。
由于前照灯光束照射方位测量的模拟试验和实车试验过程基本相同，因此模拟试验主
要 介绍汽车摆放偏置角测量模拟试验和实车综合试验。
４．１汽车摆放偏置角测量模拟试验
４．１ ．１汽车摆放偏置角测量模拟试验简介
汽车摆放偏置角测量模拟试验系统实图如图４－１所示，系统结构 简图如图４－２所示。
《
铂３
瘫
麴
图４．１汽车摆放偏置角测量模拟 试验系统图４—２系统简图
图４－２中１为摄像头，２为被测的汽车模型，３、４、５分别为机加工用分 度头的转盘、
分度盘和操作手柄。转盘３可以随操作手柄５的转动而转动。在分度盘４上不同半径的圆< br>周上开有数量不等的分度圆孔，用于手柄５转动到一定位置时定位。操作手柄５旋转一周，
圆台３ 转过９。的角度，分度盘最外层圆周上开有６３个孔，因此手柄转过一格ｆ最外层圆周
上相邻两孔距）， 转盘３就会相应的转动８．６’。汽车模型固定在分度头的转盘上，摄像头
固定在汽车模型正上方。

试验过程中，转动手柄，改变汽车模型与摄像头的相对位置，摄像头把当时位置下的
汽车模型位置拍下，经ＵＳＢ接口输入计算机内，通过图像处理和计算得出的结果，检验
设计程序的性能 、检测精度和检测结果的一致性能。
设计的汽车摆放偏置角测量模拟试验有同一位置测量结果一致性试验 、测量精度试验、
摄像头分辨率和车体与背景色差对测量结果影响试验。
４．１．２汽车摆放偏 置角测量结果一致性模拟试验
为检验汽车摆放偏置角测量结果一致性，通过转动分度头操作手柄，使汽车 模型与摄
像头处于不同的相对位置静止不动，通过摄像头重复摄取多张图像输入计算机，分别通过
编制的程序对图像进行处理和计算，得到摆放偏置角一组测量值，计算测量结果的均方差
衡量其一致性 的优劣。
采用分辨率为６４０ｘ４８０的摄像头进行试验时，摄像头摄取的原始图像如图４．３所示，< br>处理结果图像如图４．４所示，图４－４中的细实线表示被测汽车模型的纵向对称线。汽车模
型摆 放偏置角测量结果见表４．１。
图４－３原始图像图４．４处理结果图像

表４－ １分辨率６４０ｘ４８０一致性模拟试验结果
测量
序号
第一位置
第二位置第三位置第四位置
第五位置
第六位置
第七位置
１
１．８２２９< br>．０．９５８９．２．０４３３
．０．１５９０
０．６６２５
１．３２９９．０．１２１０
２
１．８２２０
—０．９６５０
．２．０４５９．Ｏ．１ ７１１
０．６８７５１．３４２２．０．１２７６
３
１．８１８６
－０．９５ ９５
—２，０３４８—０．１７５５０．６９１３
１．３３６７．０．１３０４
４Ｉ‘８４４３
－０．９５２８．２．０５１４
．０．１５５ｌ
０．６６８７１．３ １２９
一Ｏ．１２４２
５
１．８４９３
－０．９６２３
－２．０７２ ４．Ｏ．１８８２
０．６５５４
１．３４４０
一Ｏ．１３０３
６
１． ８２０１
－０．９６３３．２．０５９７
．Ｏ．１７１１
０．６６９１
１．２ ８９９
。Ｏ．１１６５
７
１．８４０５
－Ｏ．９６１１
．２．０４３ ７
．０．１５７３
０．６５７０
１．２９４９
．Ｏ．１０７７
８１．８５３８
－０．９５３４
—２．０６８５
．０．１５５ｌ
０．６５４ ８
１．３３７８．０．１１８２
９
１．８３９４
－０．９５５ｌ
－２ ．０６３５
．Ｏ．１８９９０．６７４１
１．３１８６一Ｏ．１０８７
１０
１ ．８６０４
—０．９５７９
—２．０６３５
—０．１６１８０．６７６４
１． ３２０２
．Ｏ．１１２ｌ
１ｌ
１．８４３３
－０．９５７９
－２，０ ６１３
．０．１６７３
０．６７１３
１．３３６７
．０．１２１６
１ ２
１．８５３８
・０．９５０２
．２．０４９２
一Ｏ．１５０７
０， ６７４ｌ
１．３３３５
．Ｏ．１０８２
１３
１．８１６２
－０．９７ ９５
－２．０７１８
．０．１８３２
０．６５９２
１．３０３８
．０ ．１２３８
１４
１．８４８３
・０．９５４０．２，０４１５
．０．１４６３ ０．６７４７
１．３１７５
．Ｏ．１１３９
１５
１．８５８８
＊０． ９５５２
—２．０５５２
一Ｏ．１７１７
０．６５２６
１．３０４２
．Ｏ．１０８４
１６
１．８３９９
．０．９５０８
—２，０４０５
． Ｏ。１７１７
０．６６５３
１．３３４Ｉ
．Ｏ．１１８９
１７
１．８ ２４７
－０．９５７９．２．０７１３
－０．１７５５
０．６７３４
１．３４ １２
．０．１２８２
１８
１．８１７７
－０．９５８５
．２，０４９ ８一Ｏ．１６７３
０．６３４５
Ｉ．３０９２
一Ｏ．１２６６
１９
１ ．８５４８
－０．９５４３
．２．０６１９．Ｏ．１７ｎ
０．６５６９
１．３ ３５７
－０．１３４３
２０
１．８４ｔ２
－０．９６１７
．２．０５ ０４
—０．１７６１
Ｏ，６６３４
１ｔ３４０７
－０．１２９８
平均 值
１．８３８２
—０．９５８３
．２．０５５０
－０．１６８２
０． ６６８９１．３１９８
．０．１２１１
均方差
２．０４１２ｅ－
４．１４１９ ｅ－
１．３３１４ｅ．
１．１６４０ｅ－
１．３００８ｅ－
３．１０１５ｅ．
７．３０１９ｅ．
００４
００５
００４
００４
００４
００４
００５
注；数据前“一”表示图４－４中被钡４汽车模型的纵向对称线以水平线为基准 顺时针偏转，其余为
逆时针偏转。
结论：从表４．】中可以看出：被测汽车模型在同一位置时， 测量结果的均方差都在Ｊ０４
为检验汽车摆放偏置角测量精度，使汽车模型从不同的起始位置，每次分别 操作分度
分度头操作手柄转动一格和两格，摄像头分辨率为６４０×４８０的试验结果分别见表舡２数量级上，测量结果一致性很好。可满足汽车摆放偏置角测量的需要。
４．１．３汽车摆放偏置角测 量精度的模拟试验
头手柄沿分度盘最外层分度定位孔转动一格（分度头最小分度单位）或两格，通过计算 机图
像处理测量每次转动汽车摆放偏置角的变化量，将测量结果与理论值进行对比，检验系统
测 量精度。

和表４．３。
位置号
】
２
第一组
１ ．３１８８
ｌ＿２８０６
角度变
化值
０．１３８２
Ｏ．１３８１第二
组
３．８９８０
３．７５２８
３．６０６６
３．４６６２< br>３．３２７７
３．１８３ｌ
３．０４２９
２．９０３２
２．７６８２< br>角度变
化值
Ｏ．１４５２
第三组
２．６２９２
２．４９１１< br>２．３４２１
２．２０１３
１．０６３ｌ
１．９２４６
１．７８３２< br>１．６３６９
１．４９１４
１．３４４２
１．１９６９
１．０５７２< br>０．９１６４
０．７７７１
角度变
化值
０．１３８１
Ｏ．１４ ９０
第四组
２．２９】ｌ
２．１５３６
２．００７７
１．８６４９< br>１．７２７７
１．５８７４
１．４５０２
１．３０７６
１．１７０８< br>１．０３０２
０．８９７０
０．７６３０
０．６１８５
０．４６９１< br>Ｏ．３１７８
Ｏ．１７５６
０．０２７４
．Ｏ．１１８０
，０．２６６ ３
．０．４１３６
角度变
化值
０．１３７５
０．１４５９
Ｏ ．１４２８
Ｏ．１３７２
Ｏ．１４０３
０．１３７２
３
４
５
１．１４２５
１．００２１
０．１４６２
０．１４０４
０．１３８５
０．１４４６
Ｏ．１４０２
Ｏ．１３９７
Ｏ．１３５０
０．１４０４
０．１４３８
０．１４０９
０．１３８４
０．１４５４
０．１４４５
０．１４０２
０．１４７２
０．１４８６
０．１４２５
０．１４５６
０．１４０８
０．１３８２
Ｏ．１３８５
Ｏ．１４１４
Ｏ．１４６３
Ｏ．１４５５
０．１４７２
０．１４７３
０．１３９７
０．１４０８
Ｏ．１３９３
０．８５８３
．
，６
可
．
０．７０７ ４
０．５６９０
０．４２３６
０．２７９１
Ｏ．１３８９
—０．００ ８３
—０．１５６９
．０．２９９４
－０．４４５０
．０．５８７１
．０．７３３９
－０．８７２１
－１．０１７９
・１．１５７５
－１．３０３ １
８
９
１０
１１
Ｏ．１４２６
Ｏ．１３６８
－Ｏ． １４０６
０．１３３２
０．１３４０
０．１４４５
：ｆ．６２４８
２ ．４８１０
２．３３５７
２．１６７２
２，０５８１
０．１４３４
０ ．１４３８
０．１４５３
Ｏ．１３８５
Ｏ．１３９１
１２
１３
１４
Ｏ．１４９４
０，１５１３
０．１４２２
Ｏ．１４８２
Ｏ．１ ４５４
１５
１６
１７
１８
１９
２０
０．１４２１< br>０．１４６８
０．１３８２
０．１４５８
０．１３９６
０．１４５６< br>０．１４３
０．１４３
０．０００
１．９１６５
１．７７７０
１．６３９８
１．４９６３
１．３４９４
１．２０２８
０．１４１６
Ｏ．１３９５
０．１３７２
０．１４３５
Ｏ．１４６９
０．１４６６
０．１４２
０．１４３
Ｏ．００ｌ
４．０３７５ｅ
．００５
０．６３ ６８
０．４９１４
０．３５２７
０．２１３８
０．０６８０
．０．０ ７６２
０．１４０３
０．１４５４
０．１３８７
Ｏ．１３８９
Ｏ．１ ４５８
０．１４４２
０．１４２
０．１４８３
Ｏ．１４７３
０．１４ ２
均值
理论值
误差
方差
０．１４
０．００２
９．０ ３８７ｅ
．００５
Ｏ．１４
０．００２
１．５９９３ｅ
一００６３．８４９０
ｅ－００６
时针偏转。
３７

角度变
位置号
第一组
角度变
化值
第二组
角度变
化值
第三组
角度变
化值
第四组
化值
１３．５５９８
Ｉ．４１３５
，３．９０００
．１。２３１３
２
３．２６５００．２９４８１．１２３４０．２９ ０１
．３．６１６５
０．２８３５
．０．９３８００．２９３３
『
３
２．９８１４
０．２８３６
０．８３２１
Ｏ，２９１３—３．３２３５
０．２９３０
．Ｏ．６６１６
Ｏ．２７７４
４
２．６９８３
０．２ ８３１
０．５４９７
Ｏ．２８２４．３．０４１６
０．２８１９．０．３７６８０，２ ８４８
５
２．４０８５０．２８９８０．２６４７
０。２８５０
－２。７５８ ２
０．２８３４
．０．０８５６０．２９１２
６２．１２９７
０．２７８８． Ｏ．０１５８０．２８０５－２．４６９０
０，２８９２
０．２７９９０．２９４３
７ １．８４２６０．２８７１
．０．２８６５
０．２７０７．２．１９７５０．２７１５０．５５ ７８０．２７７９
ｌ
８
１．５５４３０．２８８３
—０．５７５２
０ ．２８８７．１．９１６４
０．２８１１０．８４３９
０．２８６１
９
１．２ ７９２
０．２７５１．０．８５６３０．２８１１。１．６３０７
０．２８５７
１．１ ３１１
０．２８７２
ｆ
ｌＯ１．００４０
０．２７５２．１．１４２３０．２ ８６０．１＿３４２６０．２８８１１．４１０４０．２７９３
ｌ
１１０．７３６５０．２６７ ５
．１．４２９７０．２８７４．１．０５９６
０．２８３０１．６８８６０．２７８２
｝
１２
０．４４９１
０．２８７４
．１．７１１８
０．２８２１． ０．７７０５
０．２８９Ｉ
１．９７４３
０．２８５７
ｉ
１３
Ｏ．１７８２０．２７０９
．１．９９４８０．２８３０
．０．４８８３０．２８２２２．２ ６０６０．２８６３
）
１４
．Ｏ．１１０９
０．２８９１－２．２７３９０．２７９１．０．２００６
０．２８７７
２，５４６８０．２８６２
１５
，０．３８８３０．２７７４
．２．５５８ｌ０．２８４２
０．０８０２
０．２８０ ８２．８３６７０．２８９９
均值
０．２８２０．２８３
０．２８３０．２８６
理论值
０．２８６
０．２８６
０．２８６０．２８６
偏差
０．００ ４
０，００３
０．００３
０．０００
方差
２．４９４０ｅ
５ ．６５１７ｅ
５．７２４９ｅ
４．９６３１ｅ
－００４．００４
－００４一００５
注：数据前“一”表示圈４．４中被测汽车模型的纵向对称线以水平线为基准顺时针偏转， 其余为
逆时针偏转。
结论：从表４乏和４－３中可以看出，系统汽车摆放偏置角测量平均最大误 差为
０．００４。＝０。２４ｔ，测量精度基本满意，符合在第二章中的验算误差。
需要说明的 是：表４．２和４－３中个别位置测量误差较大，其主要原因是分度头手柄转
动是人工操作，分度手柄在 定位孔中的预紧力控制存在差别，这对定位精度有一定影响。
４．１．４摄像头分辨率对测量精度和一致 性影响的模拟试验
为探索摄像头分辨率对测量精度和一致性影响程度，为汽车摆放偏置角测量系统选用< br>摄像头型号提供依据，研究过程中在采用分辨率为６４０＊４８０摄像头进行试验的基础上，又
用 了分烘率为１２８０×９６０的摄像头进行了模拟试验。试验结果分别见表４．４和４－５。

位置号
１
２
３
４
５
６
７
８
９
１０
１１
１２
１３
１４
１５
１６
１７１８
１９
２０
第一位置
１．６１０２
１．６１５７
１． ６０７０
１．６０４２
１．６０２５
ｌ。６１７８
１．６１８５
１． ６００６
１．６０６２
１．６０９８
１．６０９４
１．５９８７
１． ６１８３
１．６０３９
１．５９７５
１．６０４１
１．５９５０
１． ６儿２
１．５９７０
１．６１２２
１．６０６８
５．４１８４ｅ－００５第二位置
０．７６３６
０．７６８９
０．７７０４
０．７６６５
０．７７２３
０．７６５５
０．７６０８
０．７６７４
０．７７２９
０．７７８４
０．７７５５
０．７７７０
０，７７９１
０．７７６８
０．７６２９
０．７７７４
０．７６０２
０．７６４５
０．７７４６
０．７６５４
０．７７００
４．０６０３ｅ．００５
第三位置
０．８７１１< br>０，８５６４
０，８５５４
０．８７６０
０，８７８３
０．８５８１< br>０．８５０１
０．８５７１
Ｏ．８５１８
０．８５４３
０．８５５２< br>０．８５６２
０．８５９７
０．８５７７
０．８５９４
０，８６１３< br>０．８６９０
０．８７４９
０．８６１ｌ
０．８６１３
０．８６１２< br>７．１０５７ｅ．００５
第四位置
０．８７７７
０．８６４２
０．８７ ０２
０．８６６０
０．８７２８
０．８６８３
Ｏ．８７６４
０．８７ ２４
０．８６９４
０．８６８３
０．８７０１
０．８６４ｌ
０．８６ ８２
Ｏ．８７４５
０．８７０９
０．８７５８
０．８６９７
０．８７ ０５
０．８７５２
０．８７７８
０．８７１１
１，７１２３ｅ一００５
第五位置
．０．９６９６
—０．９７０２
．０．９７４１
．０．９８１９< br>．０．９７８５
．０．９７２６
．０．９８３４
．０．９８５９
．０． ９６６８
．０．９７３２
．０．９８４７
一０．９８３０
．０．９８０８—０．９８２１
—０．９７３７
．０．９７９３
．０．９８５ｌ
—０．９ ７１５
．０．９６４７
．０．９６６８
．０．９７６９
４，４０３１ｅ一００ ５
均值
方差
注：数据前“一”表示图４－４中被测汽车模型的纵向对称线以水平线为基 准顺时针偏转。其余为
逆时针偏转。
表４－５移动～格分辨率为１２８０ｘ９６０的模拟试验结 果
第一组第二组第三组第四组第五组
ｆ均值
Ｉ理论值
偏差
０．１４１ ８
０．１４３
０．００１
３．１３８１ｅ－００５
０．１４２４
０． １４３
０．００１
５．７６９１ｅ．００５
Ｏ．１４４１
０．１４３
Ｏ．００ｌ
２．５１８０ｅ．００５
０．１４３ｌ
０．１４３
０．０００７．４９１２ｅ．００６
０．１４３８
Ｏ．１４３
Ｏ．００１
７．８５０ ６ｅ＿００５
『方差
结论；从表４—４和４－５中可以看出，被测汽车模型在同一位景时，分辨 率１２８０ｘ９６０测
量结果的偏差小于０、００２，均方差都在１０４数量级上，测量糖度和一致性明 显比分辨率
为６４０×４８０要好，能使汽车摆放偏置角测量的精度更加提高。
４．１．５车辆 颜色与背景色差别对测量精度和一致性影响的模拟试验
为了使测量系统具有更好的实用性，更换不同颜色 的汽车进行实验，由于前面汽车颜

色为红色与地面背景的颜色相差较大，有助于图像处理 ，因此采用车辆颜色和地面颜色相
近的情况进行试验，看车辆颜色与背景色不同对测量精度和一致性影响 如何。实验结果见
图４－５表４－６和表４．７。
图４－５实验图像
表４－６分辨率６ ４０ｘ４８０一致性模拟试验结果
位置号第一组第二组第三组第四组
１．１．３７９５．１．０ ２８ｌ
０．２４７５
．１．０７４１
２．１．３７４９．１＿１０１１０．１５２７． １．０６６ｌ
３．１．３６４９．０．９４３８０．１７０４．１．０８７４
４
．１． ３８４９．１．０１１９
０．２０７６
．１．０７７２
５
．１．３９２９．０ ．９５１５０．２０５３．１．０４５８
６．１．３４７９．１．０１２２Ｏ．１８７３．Ｉ．０９３１
７．１．３７１３．１．０９７２０．２２２６．１．０７９５
８．１．４１２１．１．０６０ ５Ｏ．２１２３．１．０６８４
９．１．４１１１．１．０３４５Ｏ．２１９０．１．０５５８
１０
－１．４２９８。
．０．９８６５Ｏ．２２７９．１．０４６９
１１．１．３９６ ２，。１．０１０９０．１７０９。１．０９７５
１２
．１．３９１８．１．０１７８０．２１ ９２－１．０６１５
１３
．１．３９５２－０．９９３２
０．２３０３
．１． ０５３８
１４．】．３９１８
．】．１７６６
０．１５６２
．１．０４０２< br>１５．１．３６２６．１．１８５３Ｏ．１８５３．１．０８２８
１６．１．３９４１．１．１０ ２１。Ｏ．１５５２
．１．０８８５
１７．１．３６４６
．１．１７８６
０． ２０１０、，
一１．０９４１
】８－１．３８２８
．１．０７２３０．１７８６
－１．０８３９
１９．１．３７３９．１．０１３５
Ｏ．１８９９－１．０９７５
２ ０．１．４２３９．１．０９６１
＋院２３０５
－１．０５４８
均值
．１．３ ８７３．１．０５２５
０．１９８５．１．０７４２
均方差
４．４４３５ｅ－００４０ ．００５８
０．００１２３．４１３３ｅ．００４
注：数据前“一”表示图４－４中被测汽车模 型的纵向对称线以水平线为基准顺时针偏转，其
余为逆时针偏转。

表４—７移动 ～格分辨率为６４０ｘ４８０的模拟试验结果
第一组第二组
第三组
第四组
均值
理论值
偏差
方差
Ｏ．１３０２
０．１４３
０．０１３
６．３１８５ｅ．００３
Ｏ．１４８１
Ｏ．１４３
０．００５
７．７３１９ ｅ－００４
０．１５９１Ｏ．１３１３
第五组
Ｏ．１４７３
Ｏ．１４３
Ｏ．０１６
８．６９１
１ｅ．００３
Ｏ．１４３
０．０１２
４．３ ７Ｄ８ｅ．００４
Ｏ．１４３
０．００４
１．５０２６ｅ－００４
从表４－６ 和４—７中可以看出，在求车辆的偏置角时鲐果显示最大的平均误差为：
０．０１６。＝Ｏ．９６’，对 照于第二章的验算误差，可以得到对于车辆颜色与地面背景颜色比较接
近的情况，其测量得误差相对于车 辆颜色与地面颜色色差的情况下的偏差要大，但从模拟
实验的结果看，这一误差在允许的范围内，不影响 模拟实验的具体结果。对于这种情况主
要是由于二值化过程中要区分两种相近颜色相对来说比较困难，因 此如果车辆颜色与地面
背景颜色相近，此时求得的结果要比色差大的情况求得的结果精确度偏低。当然在 现实生
活中，可以把地面颜色设置成白色和黑色交替的条纹背景，这样碰到与车辆颜色相近的情况
就可以选择相反的颜色进行处理，这对于车辆检测结果有一定的提高。当然，在以后的研究
中，这个问 题还有待好好解决。
４．２检测系统的综合实际试验
为检验本研究开发的汽车前照灯检测系统方 案的可行性、检测精度和检测结果的～致
性能，在用汽车模型和汽车前照灯进行汽车摆放偏置角测量和前 照灯光束照射方位测量的
模拟试验的基础上，在研究的最后阶段采用实车进行试验，检验在实际检测中本 研究开发
的汽车前照灯检测系统方案的可行性，实用性等问题。
４．２．１系统组成
实 际试验系统的组成简图如图４－６所示，把汽车前照灯检测的子系统和汽车摆放偏置
角的检测系统相结合 ，通过摄像头和数码相机拍摄的图像输入计算机，然后在计算机内用
设计的程序对拍摄的图像进行处理， 其中前照灯图片两张，汽车摆放偏置角的图片一张，
通过对两张前照灯投影图片就可以计算出此前照灯在 当前的情况下的照射方位角，这个计
算出的方位角包括了由于汽车摆放偏置角的存在而带来的影响，接下 来，通过对汽车轮廓
图片的处理得到汽车的摆放偏置角，最后将汽车的摆放偏置角与求得的前照灯的近光 照射
方位角相结合，得到真正意义上的汽车前照灯照射方位角。

１－屏幕板２， 汽车３一台架４．照相机５．透镜６．摄像头
图４－６实际试验系统组成
４．２．２检测过程< br>检测的具体过程为：将车辆２停好位，打开前照灯的近光，通过台架３上的数码相机
４拍下汽车的 轮廓图像，然后将屏幕板１放置在离前照灯中心前ｌｍ的位置，屏幕板的位
置必须与地面的参照标准相平 ，也就是确保检测仪器本身的位置问题，将汽车的前照灯的
近光的光线经过透镜５照射在屏幕板上，一切 就绪后摄像头６拍下此时的前照灯的近光照
射投影图像，然后在确保屏幕板水平位置平行的情况下向后移 动３０ｃｍ距离，在这个位置
上再拍～张图像，这样已经得到不同位置的两幅图像，也就是在起始点，３ ０ｃｍ点的２幅
图像，接下来，按照同样的办法测得另外～盏前照灯的２幅图像。在此基础上使得车辆转
过一个未知的角度，通过同样的办法得到汽车的摆放位置图像，和汽车两盏前照灯近光灯
的４幅 图像，接下去就是对上述所得的图像进行处理了。
４．２．３处理过程和结果
由于具体的处理程 序在第四章中已有具体介绍，在这一章处理过程中只针对性地介绍
几步重要性的处理过程，其处理过程如 下：
１、原始图像：
起始点图像如图４．７所示，３０ｅｒａ处图像图４—８所示，
４ ２

图４．７起始点原始图像
２、处理后图像：
图４．８
３０ｃ ｍ处原始图像
起始点图像处理后如图４－９所示，３０ｃｍ处图像处理后如图４。１０所示。
图 ４－９起始点处理后图像
图４．１０３０ｃｍ点处理后图像
３、计算后图像
起始点计算 结果图像如图４．１１所示，３０ｃｍ处计算结果图像如图４—１２所示。
图４－１１起始点计算结果图 像
检测结果：
ａｒｌｓ＝
图４．１２３０ｅｒａ处计算结果图像
Ｉ此前照灯向 右偏了’
ｆｉｌｌｓ＝
０．６４８６
ａｎＳ＝
Ｉ此前照灯向下偏了’
ａｒｔｓ＝
Ｏ．７１３３
４３

从上面的结果看，针对于前照灯的近光灯 照射方位角的检测来看，误差大概在２
７左
右，这个误差还会随着采用图像摄取装置分辨率的提 高而减小，因为在实验中采用的是摄
像头，分辨率不高会给实验的误差带来～定的影响。这在前面章节中 已有说明。
车辆转过…定角度后的前照灯的近光照射方位角检测过程为：・
１、原始图像：图４．１３起始点原始图像
２、处理图像：
４．１４
３０ｅｍ处原始图像
图４－１５起始点处理后图像
３、计算结果：
图４－１６３０ｃｍ点处理后图像
２００
４００锄８００
１０００１２００
图４—１７起始点计算结果图像
计算结果显 示为：
ｏ．ｉ１８＝
’此前照灯向右偏了
ｆｉｎｓ＝
１．１５５７