今週の目標

1. 夜間の動画像から射影変換のパラメータを自動で検出するシステムを開発する
2. 3月のICIAE2016に向けて論文を作成する

11/23

1. 破線のある領域は上手く抽出できたが、破線自体を抽出する部分が上手くいっていない。破線以外のノイズが入っている状態である。

11/24

1. 破線のみを抽出する方法として、2値化やエッジ処理などを試みてみたが、hsv変換がもっとも良いことが分かった。hsvに変換して、v、明度による閾値処理を行った結果、上手く破線のみを抽出できた。また、車両が通り過ぎる瞬間はヘッドライトにより、かなりノイズが入ることが分かった。そこで、画像全体の明度を計算して、一定以上の明度を持っている画像に対しては処理を行わないようにした。これによって、処理を行う画像と無視する画像を区別でき、さらにノイズを減らすことが出来た。

11/25

1. 破線抽出から、射影変換に必要なパラメータを取得し、射影変換を行ってみた。結果、少しだけゆがみがあるが、道路の射影変換を行うことが出来た。この結果をまとめて、ICIAE2016に向けて論文を作成していく。

11/26

11/27

11/28

11/29

今週の目標

1. Raspberryへ実装する
2. 夜間に車両が走っている道路の動画像を撮る
3. 夜間の動画像から射影変換のパラメータを自動で検出するシステムを開発する

11/16

1. Raspberry Piへの実装はほぼ終了した 2. 夜間の動画像で、ヘッドライトをつけた車両が5台、2分間の間に通過する動画像をとった。 3. 車両が通過するたびに、道路の白線が少しだけ認識できる状態になる。その画像を何枚も重ね合わせることにより、道路の白線情報を抽出する方法をとる。それぞれの画像に対して、メディアンフィルタをかけた後、エッジ処理を行い、すべてを重ねてみた。結果、白線と破線を抽出できたが、かなりノイズが入っている。そこで、収縮、膨張の処理によるノイズ除去の処理を加えてみた。これも、ある程度除去できたが、まだノイズが残っている。

11/17

3. ノイズ除去にラベリング処理を用いてみた。ラベリング処理をした範囲の中で、その範囲の画素数が10以下の範囲を除去する処理を行ってみた。さらにノイズが除去できたが、まだ残っている。除去の閾値や、収縮、膨張に用いる値を変更してみる必要がある。

11/18

3. エッジ処理から重ね合わせた画像に対して、ラベリング処理によるノイズ除去と線の抽出を行った結果、上手く道路の白線と破線を抽出することが出来た。ただ、そこから破線のみを抽出してパラメータを決めなければならない。

11/19

3. ラベリング範囲の情報から、道路の白線のみを判断する処理を考えた。二つの白線を抽出できれば、その間に道路の破線があると思われる。

11/20

3. 破線があると思われる領域だけを元画像から抽出し、もう一度エッジ処理を施して重ね合わせてみた。この際のエッジ処理のパラメータを再調整することで、うまく破線を抽出できると考える。

11/21

11/22