[發明專利]基于光照自動評估的目標識別方法

無效

• 申請號: 201110334742.4
• 申請日: 2011-10-28
• 公開（公告）號: CN102509077A
• 公開（公告）日: 2012-06-20
• 發明（設計）人: 趙壯;章林娜;潘道兵;黃奎;于艷紅;廖存會
• 申請（專利權）人: 江蘇物聯網研究發展中心
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 無錫市大為專利商標事務所 32104
• 代理人: 曹祖良

1.一種基于光照自動評估的目標識別方法，其特征是，所述目標識別方法包括如下步驟：

(a)、采集目標圖像，并將所述目標圖像分割成若干塊；

(b)、計算上述分割后每塊圖像的平均灰度Ave，并將上述平均灰度進行歸一化；

(c)、根據上述計算得到每塊圖像歸一化的平均灰度值，計算目標圖像的平均灰度TotalAve及圖像塊灰度均方差Dev；

(d)、根據步驟(b)，計算分割圖像塊間左右相鄰的圖像塊灰度平均值之間的灰度差NeighbourAveDislr、左右相鄰圖像塊灰度差的平均值NeighbourAveDislr及均方差NeighbourDevlr；

(e)、根據步驟(b)，計算分割圖像塊間上下相鄰的圖像塊灰度平均值之間的灰度差NeighbourAveDisud、上下相鄰圖像塊灰度差的平均值NeighbourAveDisud及均方差NeighbourDevud；

(f)、根據步驟(c)、步驟(d)及步驟(e)的計算結果，判斷目標圖像的光照條件；

(g)、根據步驟(f)得到的光照條件，對目標圖像進行光照處理及識別。

2.根據權利要求1所述的基于光照自動評估的目標識別方法，其特征是：所述目標圖像為先驗知識充足、像素相關性較大的圖像。

3.根據權利要求2所述的基于光照自動評估的目標識別方法，其特征是：所述目標圖像包括車牌圖像或人臉圖像。

4.根據權利要求1所述的基于光照自動評估的目標識別方法，其特征是：所述步驟(f)中，當左右相鄰圖像塊灰度差的均方差NeighbourDevlr或上下相鄰圖像塊灰度差的均方差NeighbourDevud大于設定閾值TH1時，則目標圖像的光照條件為局部高光或局部陰影。

5.根據權利要求1所述的基于光照自動評估的目標識別方法，其特征是：所述步驟(f)中，當左右相鄰圖像塊灰度平均值間的灰度差NeighbourAveDislr或上下相鄰圖像塊灰度平均值間的灰度差NeighbourAveDisud大于設定閾值TH2時，則目標圖像的光照條件為局部高光或局部陰影。

6.根據權利要求1所述的基于光照自動評估的目標識別方法，其特征是：所述步驟(f)中，當目標圖像的平均灰度TotalAve接近于0時，則目標圖像的光照條件為整體偏暗。

7.根據權利要求1所述的基于光照自動評估的目標識別方法，其特征是：所述步驟(f)中，當目標圖像的平均灰度TotalAve接近于1時，則目標圖像的光照條件為整體偏亮。

8.根據權利要求1所述的基于光照自動評估的目標識別方法，其特征是：所述步驟(f)中，當目標圖像的圖像塊灰度均方差Dev較小，且目標圖像的平均灰度TotalAve小于設定閾值TH3時，目標圖像的光照條件為整體偏暗。

9.根據權利要求1所述的基于光照自動評估的目標識別方法，其特征是：所述步驟(g)中，對目標圖像進行光照處理的方法包括同態濾波算法或直方圖均衡化法。