[發(fā)明專利]基于光照自動(dòng)評估的目標(biāo)識(shí)別方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110334742.4
• 申請日: 2011-10-28
• 公開（公告）號: CN102509077A
• 公開（公告）日: 2012-06-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙壯;章林娜;潘道兵;黃奎;于艷紅;廖存會(huì)
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇物聯(lián)網(wǎng)研究發(fā)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(biāo)事務(wù)所 32104
• 代理人: 曹祖良

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種識(shí)別方法，尤其是一種基于光照自動(dòng)評估的目標(biāo)識(shí)別方法，屬于目標(biāo)識(shí)別的技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的應(yīng)用中，外界光源(包括太陽，室內(nèi)光源，室內(nèi)物體表面反射)的光線照射在目標(biāo)上，經(jīng)目標(biāo)反射后傳播到攝像頭傳感器的光感強(qiáng)度有強(qiáng)弱，所以有時(shí)會(huì)造成圖像過亮或者偏暗。由光照變化引起的目標(biāo)圖像差異很大，會(huì)影響目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提供一種基于光照自動(dòng)評估的目標(biāo)識(shí)別方法，其步驟簡單，提高了目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確度。

按照本發(fā)明提供的技術(shù)方案，一種基于光照自動(dòng)評估的目標(biāo)識(shí)別方法，所述目標(biāo)識(shí)別方法包括如下步驟：

a、采集目標(biāo)圖像，并將所述目標(biāo)圖像分割成若干塊；

b、計(jì)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(jìn)行歸一化；

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

d、根據(jù)步驟b，計(jì)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(jù)步驟b、計(jì)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(jù)步驟c、步驟d及步驟e的計(jì)算結(jié)果，判斷目標(biāo)圖像的光照條件；

g、根據(jù)步驟f得到的光照條件，對目標(biāo)圖像進(jìn)行光照處理及識(shí)別。

所述目標(biāo)圖像為先驗(yàn)知識(shí)充足、像素相關(guān)性較大的圖像。所述目標(biāo)圖像包括車牌圖像或人臉圖像。

所述步驟f中，當(dāng)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(shè)定閾值TH1時(shí)，則目標(biāo)圖像的光照條件為局部高光或局部陰影。

所述步驟f中，當(dāng)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(shè)定閾值TH2時(shí)，則目標(biāo)圖像的光照條件為局部高光或局部陰影。

所述步驟f中，當(dāng)目標(biāo)圖像的平均灰度TotalAve接近于0時(shí)，則目標(biāo)圖像的光照條件為整體偏暗。

所述步驟f中，當(dāng)目標(biāo)圖像的平均灰度TotalAve接近于1時(shí)，則目標(biāo)圖像的光照條件為整體偏亮。

所述步驟f中，當(dāng)目標(biāo)圖像的圖像塊灰度均方差Dev較小，且目標(biāo)圖像的平均灰度TotalAve小于設(shè)定閾值TH3時(shí)，目標(biāo)圖像的光照條件為整體偏暗。

所述步驟g中，對目標(biāo)圖像進(jìn)行光照處理的方法包括同態(tài)濾波算法或直方圖均衡化法

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)：針對圖像先驗(yàn)知識(shí)充足，圖像像素相關(guān)性較大的目標(biāo)識(shí)別，目標(biāo)識(shí)別中光照變化是一個(gè)重要的因素，能夠自動(dòng)判斷是否需要對目標(biāo)圖像做光照預(yù)處理，有助于提高目標(biāo)識(shí)別的速度和準(zhǔn)確度；基于圖像像素的灰度塊的統(tǒng)計(jì)將目標(biāo)圖像分成若干圖像塊，計(jì)算每個(gè)圖像塊的平均灰度；通過平均灰度計(jì)算整體灰度均值，整體灰度均方差，以及相鄰圖像塊灰度均值之間的灰度差，設(shè)定閾值范圍以判斷是否需要做光照預(yù)處理；然后選擇合適的光照預(yù)處理算法，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)圖像增強(qiáng)；該光照自動(dòng)評估算法復(fù)雜度較小，適用于目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的預(yù)處理；步驟簡單，提高了目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確度。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一種對目標(biāo)圖像進(jìn)行劃分的示意圖。

圖2為本發(fā)明另一種對目標(biāo)圖像進(jìn)行劃分的示意圖。

圖3為本發(fā)明對目標(biāo)圖像進(jìn)行光照條件評估的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體附圖和實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。

目標(biāo)識(shí)別中光照條件變化是一個(gè)重要的因素，根據(jù)目標(biāo)圖像的光照條件能夠自動(dòng)判斷是否需要對目標(biāo)圖像做光照預(yù)處理，有助于提高目標(biāo)識(shí)別的速度和準(zhǔn)確度。

針對圖像先驗(yàn)知識(shí)充足，像素相關(guān)性較大的圖像，如車牌圖像或者人臉圖像，其光照條件的評估的依據(jù)是圖像各部分的灰度值。本發(fā)明基于光照自動(dòng)評估的目標(biāo)識(shí)別方法包括如下步驟：

a、采集目標(biāo)圖像，并將所述目標(biāo)圖像分割成若干塊；根據(jù)目標(biāo)大小，將目標(biāo)識(shí)別圖像分成若干部分，例如，鑒于車牌圖像的長寬比，將車牌圖像分成兩行三列六個(gè)部分，人臉圖像可以分成三行兩列或者九宮格；如圖1和圖2所示；