1、水平的结构，从而导致车辆区域内部的边缘特征往往形成群簇，许多研究通过对边缘特征的提取寻找可能含有车辆的可疑位置。边缘特征的提取主要有两种方法滤波法与差分法。滤波法以边缘算子模板对图像进行高斯滤波，通过对像素点的邻域像素之间的相互运算获取边缘矩阵。较为常用的算子有边缘算子，边缘算子，边缘算子，边缘算子。算法耗时较大，但是其可以较好的去除系统中的噪声，在不同的环境下有着较好的适应性，通常用来提取图像全局的边缘特征。差分法。
2、的水平边缘群簇的提取，获取车辆的位置信息。文献则搜万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文索边缘图像中近似矩形的连通区域，以该连通区域作为系统的进步处理对象。文献分离垂直边缘与水平边缘，分别对这两种不同的边缘特征使用长度，斜率等过滤器进行过滤，将通过过滤器的边缘组合起来进行进步的处理。此外，由于边缘特征自身的特性，其他特征提取算法经常应用边缘特征作为提取算法的辅助。对称性特征的提取往往需要提取边缘特征作为算法的前提。有的。
3、于车辆视觉特征的提取以外，基于立体视觉特征的提取与基于运动特征的提取也是阶段的常用的区域提取方法。立体视觉通过双目摄像头来模拟人类的左右双眼，用以形成立体图像在二维空间中的投影。当前使用立体视觉信息来进行车辆检测的方法主要有两种，种使用了视差提取另种则对图像进行逆投影变化。无论哪种方法，其中心思想都是将通过双目摄像头拍摄到的左右不同的图像转化为图像，利用两张不同的图像之间的位差关系，找出疑似区域的位置。其过程如图所示。
4、位置关系提取车辆位置。角点的提取的主要方法可分为两种种基于图像的边缘轮廓提取，通过对轮廓中的方向变化求取角点。，链码法是其典型应用。另种则直接通过检测灰度图像上的变化来提取角点。，算法则是其中的典型。现有的文献中大部分通过模板使用角点特征来提取车辆区域。通过定义了四个车尾角点的模板，分别对应了车辆尾部的上下左右四个角点。使用模板对图像进行搜索，找到匹配的角点，根据角点的位置关系确定出现车辆的区域。角点特征也被应用于匹。
5、有着较大的差别，在图像的交界处存在着明显的边界。此外，对于前方车辆，摄像头输入的图像中的车辆区域中包含着大量的如车牌，后车窗等垂直或水平的结构，从而导致车辆区域内部的边缘特征往往形成群簇，许多研究通过对边缘特征的提取寻,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文目录摘要色彩空间的颜色特征代替了颜色空间中的颜色特征。颜。
6、究分别提取边缘特征与阴影特征，通过两者之间的操作，获取图像中车辆的具体位置。边缘特征是车辆的固有特征之，有着计算简单，存在广泛等优点。由于特征本身的特性可以较好地限定车辆的边界区域，在大多数的研究中，都提取了边缘特征进行各式各样的应用。角点特征角点特征是边缘特征的特例，是图像中不同梯度激烈变化的交汇处。在实际行车场景中，由于前方车辆往往呈现近似的矩形，所以其四个角点也是车辆的重要特征。在现有研究中，多利用角点特征自身。
7、过计算垂直相邻图像像素的差值来得到梯度值。这种方法提取梯度的运算量较第种方法要小，但受噪声等的影响较大，因此多用于提取图像局部的边缘特征。边缘特征分为垂直边缘与水平边缘两类，两者的结合被广泛的应用于车辆区域边界的查找。于年提出了种利用边缘特征获取车辆精确位置的方法。通过垂直边缘图与水平边缘图，系统根据式建立了垂直映射向量与水平映射向量，分别表示了不同行列上的边缘值的和向量。映射向量如图所示万方。
8、据杭州电子科技大学硕士学位论文图归化的映射向量对和进行排序并分别取最大值，并以最大值的作为阈值。通过在与中寻找大于阈值的元素的边界，并以该边界作为车辆的实际区域的边界。等人使用个三角滤波器对垂直边缘图像进行平滑处理，获取垂直剖面图，然后通过寻找边缘图像中的峰值来界定车辆的左右边界。水平边缘则多用于车辆底部信息的提取。文献中即提取水平边缘的坐标作为阴影检测的起始坐标。文献中则提出了梯度方向编码，的方法来提取边缘信息，使。
9、万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文目录摘要色彩空间的颜色特征代替了颜色空间中的颜色特征。颜色特征由于其自身极易受到环境影响，在特征提取阶段并不常用。但是其在车辆检测的其他环节有着极为重要的应用。边缘特征边缘特征是车辆检测中使用最为广泛的特征之。边缘检测的目的是捕捉亮度急剧变化的区域，而这些区域通常出现在图像梯度朝向不连续处或纹理变化处。在大多数情况下，运行在道路上的车辆与背景环境。
10、特征由于其自身极易受到环境影响，在特征提取阶段并不常用。但是其在车辆检测的其他环节有着极为重要的应用。边缘特征边缘特征是车辆检测中使用最为广泛的特征之。边缘检测的目的是捕捉亮度急剧变化的区域，而这些区域通常出现在图像梯度朝向不连续处或纹理变化处。在大多数情况下，运行在道路上的车辆与背景环境有着较大的差别，在图像的交界处存在着明显的边界。此外，对于前方车辆，摄像头输入的图像中的车辆区域中包含着大量的如车牌，后车窗等垂直。
11、算法与跟踪算法中，些研究在跟踪算法中使用了角点特征对追踪窗口进行校准。其校准过程如图所示。个合适的检测框中需要包含车辆信息，因此应该存在四个角点，且四个角点有着稳定的几何关系。因此如果角点检测只检测到了侧的角点，或者角点之间的距离不满足定的几何关系，则表示当前追踪窗口需要移动。根据检测到的角点的类型，系统决定了追踪窗口移动的方向。图根据角点特征的跟踪窗口校准万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文非先验特征的提取方法除了。
12、二进制编码来表示在像素的邻域的定向灰度变化。边缘信息编码后，进行进步的处理。文献中同样使用了，同时结合阴影特征来进行车辆检测。如图所示，文献对待检测图像进行降采样操作，分为三个不同的。在每个中，对不同分辨率的图像提取边缘图像并检测峰值。图多层次图像的边缘提取边缘信息也多用于车辆检测的预处理阶段。许多研究通过边缘提取对图像进行分割，提取路面信息。文献中，利用边缘信息将待检测图像分为路面，天空等不同区域，并通过对路面区域。
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