SigSys15 Ampelphasenerkennung
Autor: Andre Merkel
Betreuer: Prof. Schneider
Motivation
Ein Bild einer Ampel soll mittels eines Matlab-Programms auf die entsprechende Ampelphase ermittelt werden und die erkannte Phase soll im Bild eingezeichnet werden.
Ziel
Eine Ampel soll anhand ihrer Ampelphase analysiert und diese ausgegeben werden.
Aufgabe
- Einarbeitung in die Farberkennung
- Bild einlesen und Farbe filtern
- Erkennung von Farben bei unterschiedlichen Tageszeiten
- Berechnen, welche Phase die Ampel aktuell hat
- Markierung der Ampelphase im Bild
Einleitung
Im Rahmen der Lehrveranstaltung „Signalverarbeitende Systeme“ des Studiengangs „Business and Systems Engineering“ im Sommersemester 2015 gab es die Aufgabe, ein Projekt im Bereich der Bildverarbeitung durchzuführen. Die vorliegende Dokumentation befasst sich mit dem auswerten von Ampelphasen.
Detailliert bestand die Aufgabe darin, ein Bild mit einer Ampel einzulesen und diese anschließend zu analysieren. Da es sich um Ampelphasen handelt, ist die Erkennung von Farben besonders relevant für dieses Projekt. Zusätzlich sollten die Ampelphasen ungeachtet der Tageszeit (Tag oder Nacht) stabil erkannt werden. Sobald die Ampelphase erkannt wurde, sollte ebenfalls diese auf dem Bild gekennzeichnet werden.
Projektracking
Projektablaufplan
In diesem Kapitel wird die Funktionsweise der Ampelphasenerkennung näher erläutert. In der linken Abbildung (Abbildung 1) ist die Struktur des Programms hinterlegt. Zu Beginn muss das Hauptprogramm aufgerufen werden, welches ein Bild einliest. Nachdem dies geschehen ist leitet das Hauptprogramm das eingelesene Bild weiter an die Farbfilterung und Farbreduzierung weiter. Hierbei wird das eingelesene Bild nur auf die gesuchte Farbe gefiltert und alle anderen Farben werden aus dem Bild entfernt, sodass innerhalb diesen Schritts alle nicht gesuchten Farben auf ihre Grauwerte reduziert werden. Dieser Vorgang ist sehr entscheidend für das weitere Vorgehen, denn es soll dadurch der Einfluss anderer Farben nicht die Ampelphasen mit beeinflussen. Im selben Schritt erfolgt ebenfalls die Betrachtung des Bildes, ob die entsprechenden Farben "grün", "gelb" und "rot" vorliegen. An dieser Stelle sei angemerkt, dass die Farben der Ampel sich nur bedinkt von denen der in der Natur vorkommen Farben unterscheiden. Da nun das Bild auf die gesuchten Farben reduziert wurde, wird nach diesen explizit gesucht. Wird eine entsprechende Farbe gefunden, so wird das Bild weitergeleitet, um festzustellen welche Farbe tatsächlich gefunden wurde. Nach der Ermittlung der Farbe, wird die Position der gefundenen Ampelphase mit einem roten Viereck im Ursprungsbild eingezeichnet. Dadurch hat der Anwender die Bestätigung, dass die Ampelphase gefunden wurde.
Zusätzlich sei an dieser angemerkt, dass der Projektablaufplan eine vereinfachte Darstellung des entwickelten Programms darstellt, um einen guten Überblick zu schaffen und eine einfache Einarbeitung in die Thematik zu ermöglichen. Im weiteren Verlauf werden konkrete Bezüge zur Farberkennung, Farbfilterung sowie Postionserkennung und der Funktionsweise erläutert. Insgesamt jedoch liegt das Augenmerkmal bei der robusten Farberkennung sowie einer robusten Unterscheidung der Farbe.
Bilder in MatLab
In diesem Kapitel wird der eingesetzte Farbraum, in welchem gearbeitet wird, näher erläutert. Durch dieses Kapitel wird eine Grundlage und das Verständnis für späteres Vorgehen geschaffen.
Das Einlesen von Bildern in MatLab geschieht mit dem Befehl "imread()", welches eine Bilddatei als Variable in den Workspace speichert. Das Bild selbst liegt nun in MatLab im RGB-Farbraum. Charakteristisch für diesen Farbraum ist zunächst, dass diese Variable in MatLab als eine Matrix vorliegt. Allerdings besitzt diese Matrix neben Zeilen und Spalten auch eine Angabe für den jeweiligen Farbton. Dabei wird diese Farbangabe mit RGB abgekürtzt. Die Abkürzung RGB steht für R = rot, G = grün und B = blau. Das beudetet das jedes Pixel im Bild durch seine Position gekennzeichnet ist und durch die Mischung aus den Werten R, G und B. Dabei liegen die RGB-Werte im Intervall von 0 bis 255. Das bedeutet, das ein Farbton aus der Mischung von drei Zahlen repräsentiert wird. Hierdurch ergibt sich, dass Farben, wie blau, einen gewissen Anteil an rot und grün besitzen. Allerdings gibt es auch die Möglichkeit, einen oder zwei Farbangaben auf null zu setzen, um einen entsprechenden Farbton zu erhalten.
Liegt ein Bild im RGB-Farbraum vor, so kann dieses mit dem Befehl "imshow()" angezeigt werden. Das menschliche Auge empfindet die Darstellung von RGB-Bildern als natürlich und anschaulich. Allerdings ist dieser Farbraum weniger geeignet, um in diesen zu arbeiten. Die Problematik dabei ergibt sich, dass jeder Farbton durch drei Zahlen repräsentiert wird. Eine Filterung bzw. die Suche nach einer bestimmten Farbe geht immer mit der Prüfung aller drei Werte einher. Zusätzlich kann durch unterschiedliche Belichtung eines Objektes der Farbton sich ändern. Das bedeutet, dass auch die drei Werte (RGB) sich ändern. Daher ist eine Farbfilterung in einem RGB-Raum ungegeignet.[1]
Weblinks
Quellen
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