專利名稱：一種從可見光圖像中提取光照不敏感信息的標定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種從可見光圖像中提取光照不敏感信息的標定方法，屬于圖像處理
領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
從可見光圖像中獲取光照不敏感信息是一項重要的圖像處理技術(shù)，該技術(shù)在計算 機視覺領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，例如室外環(huán)境的視覺監(jiān)控等。 目前，獲取光照不敏感信息的主要途徑是通過計算顏色恒常性，其中一類方法是 通過修正多通道的顏色信息(如RGB)，使其變?yōu)槟骋粯藴使庹障碌膱D像信息，由于多維數(shù) 據(jù)恢復(fù)本身是一種病態(tài)問題，因此，這種方法的應(yīng)用受到了一定限制。另一類方法是一維光 照恒常的"灰度"信息的提取，這種方法通過假設(shè)圖像是在普朗克(Plank)光照條件下拍攝 的、而且假定所用相機的光感器件是窄帶(narrow band)響應(yīng)的；雖然在實際應(yīng)用中這些 假設(shè)很難被滿足，但是其所提取的顏色恒常性信息還是能滿足應(yīng)用要求的，因此這是一種 非常有前途的光照不敏感信息提取方法。采用一維光照恒常的"灰度"信息需要對相機的 光感器件進行標定， 一般采用事先實驗室標定或基于單幅圖像的在線標定，前者限制了該 方法的應(yīng)用范圍，后者應(yīng)用靈活但現(xiàn)有方法不夠穩(wěn)定。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是解決提取一維光照恒常的"灰度"信息對相機的光感器件進行標
定時，采用基于單幅圖像的在線標定不夠穩(wěn)定的問題，提供了一種從可見光圖像中提取光
照不敏感信息的標定方法。
本發(fā)明方法包括以下步驟 步驟一、對可見光圖像進行基于顏色一致的圖像分割，獲得多個分割區(qū)域Ci，其 中，i = 1，2， ......，m，m為正整數(shù)， 步驟二、對每個分割區(qū)域&的面積進行計算，如果分割區(qū)域&的面積超過了整幅 圖像面積的0. 0025，則被保留，否則，舍棄該分割區(qū)域， 步驟三、對步驟二獲取的面積超過了整幅圖像面積的0. 0025的分割區(qū)域&進行 紋理的平滑度驗證，平滑度滿足標準方差小于8的分割區(qū)域&被保留，否則，舍棄該分割區(qū) 域， 步驟四、建立顏色比對數(shù)空間坐標系，對步驟三保留下來的分割區(qū)域Ci中的每個 像素點的RGB三維表示進行降維及對數(shù)變換處理， 步驟五、在步驟四建立的顏色比對數(shù)空間坐標系中，將步驟四降維處理過的每個
分割區(qū)域Ci內(nèi)的所有像素點分別向過坐標零點、且與x軸正方向夾角為e的直線投影，完
成第h次投影，采用最大似然估計來計算對所述投影分布最佳擬合的正態(tài)分布，并計算所 述投影分布與所述最佳擬合的正態(tài)分布的相似程度， 步驟六、將所述直線沿逆時針旋轉(zhuǎn)a角度，a為0.5度 2度，S卩e = e+a，
4
步驟七、判斷所述直線旋轉(zhuǎn)角度a與h的乘積是否大于180度， 判斷結(jié)果為是，執(zhí)行步驟八，判斷結(jié)果為否，執(zhí)行步驟五，進行下一次投影， 步驟八、用卡方檢驗判斷出h次投影中所有分割區(qū)域&形成的投影與正態(tài)分布相
似程度最好的直線作為提取光照不敏感信息的標定直線，完成從可見光圖像中提取光照不
敏感信息的標定，h為正整數(shù)，表示投影次數(shù)，初始值為0。 本發(fā)明的優(yōu)點采用本發(fā)明提出的本征圖像投影方向的標定方法可以在非實驗室 環(huán)境和單幅圖像上進行。該發(fā)明不需要特定及輔助的實驗工具，方案簡單、有效。


圖1是本發(fā)明方法的流程圖，圖2是具體實施方式
一中所述的具體實施例中Q區(qū) 域的像素在顏色比對數(shù)空間的分布圖，圖3是具體實施方式
一中所述的具體實施例中分割 區(qū)域C2的像素在顏色比對數(shù)空間的分布圖，圖4是具體實施方式
一中所述的具體實施例中 h次統(tǒng)計量x1勺曲線圖，圖5是具體實施方式
一中所述的具體實施例中統(tǒng)計量xs最小值， 9 =69°時，分割區(qū)域Q中的像素投影后的點分布圖。
具體實施例方式
具體實施方式
一 下面結(jié)合圖1至圖5說明本實施方式，本實施方式方法包括以下 步驟 步驟一、對可見光圖像進行基于顏色一致的圖像分割，獲得多個分割區(qū)域Ci，其 中，i = 1，2， ......，m，m為正整數(shù)， 步驟二、對每個分割區(qū)域&的面積進行計算，如果分割區(qū)域&的面積超過了整幅 圖像面積的0. 0025，則被保留，否則，舍棄該分割區(qū)域， 步驟三、對步驟二獲取的面積超過了整幅圖像面積的0. 0025的分割區(qū)域&進行 紋理的平滑度驗證，平滑度滿足標準方差小于8的分割區(qū)域&被保留，否則，舍棄該分割區(qū) 域， 步驟四、建立顏色比對數(shù)空間坐標系，對步驟三保留下來的分割區(qū)域Ci中的每個 像素點的RGB三維表示進行降維及對數(shù)變換處理，
建立顏色比對數(shù)空間坐標系的方法為 R R 橫坐標為h^1 ，縱坐標為111^1 ，其中Rp為RGB三個顏色通道中的一任意個顏色通 道，R2分別為除Rp外的剩余兩個顏色通道。 例如Rp = G， & = R， R2 = B，則，顏色比對數(shù)空間坐標系的橫坐標為ln晏，縱坐標
為ln^ ，當三個顏色通道的分配變化時，坐標做相應(yīng)變化。建立顏色比對數(shù)空間坐標系主要 目的對分割區(qū)域Ci內(nèi)的所有像素點進行降維處理。 步驟五、在步驟四建立的顏色比對數(shù)空間坐標系中，將步驟四降維處理過的每個
分割區(qū)域Ci內(nèi)的所有像素點分別向過坐標零點、且與x軸正方向夾角為e的直線投影，完
成第h次投影，采用最大似然估計來計算對所述投影分布最佳擬合的正態(tài)分布，并計算所述投影分布與所述最佳擬合的正態(tài)分布的相似程度， 采用最大似然估計來計算對所述投影分布最佳擬合的正態(tài)分布，并計算所述投影 分布與所述最佳擬合的正態(tài)分布的相似程度的過程為 步驟a、采用最大似然估計來計算投影在所述直線上的樣本所對應(yīng)的正態(tài)分布的 分布參數(shù)均值和標準方差o :
<formula>formula see original document page 6</formula>其中，Xi為投影后的像素值樣本，i = 1， L， n， n表示樣本個數(shù)， 步驟b、將步驟a獲得的均值i！和標準方差o代入下述公式，獲取對所述投影分
布最佳擬合的正態(tài)分布f(x):<formula>formula see original document page 6</formula>
步驟c、將投影到所述直線上的樣本像素點建倉，倉寬bin_width為 <formula>formula see original document page 6</formula>
步驟d、按如下公式計算用于表征所述相似程度的統(tǒng)計j 、2<formula>formula see original document page 6</formula> 其中a為倉的個數(shù)，Vi為落入第 i倉中的樣本數(shù)量，Pi為樣本落入第i個倉的概率，概率Pi根據(jù)下述公式計算<formula>formula see original document page 6</formula>
其中，ti和ti+1分別為第i個倉在所述投影直線上的最左坐標和最右坐標。即ti 為第i個倉在所述投影直線上最左側(cè)邊與投影直線的交點距離坐標原點的距離，ti+1為第 i個倉在所述投影直線上最右側(cè)邊與投影直線的交點距離坐標原點的距離。且滿足關(guān)系式<formula>formula see original document page 6</formula> 統(tǒng)計量X 2用于表征所述投影分布與所述最佳擬合的正態(tài)分布的相似程度，統(tǒng)計 量xz值越小，相似程度越好。 步驟六、將所述直線沿逆時針旋轉(zhuǎn)a角度，a為0. 5度 2度，S卩9 = 9 + a ， 步驟七、判斷所述直線旋轉(zhuǎn)角度a與h的乘積是否大于180度， 判斷結(jié)果為是，執(zhí)行步驟八，判斷結(jié)果為否，執(zhí)行步驟五，進行下一次投影， 步驟八、用卡方檢驗判斷出h次投影中所有分割區(qū)域&形成的投影與正態(tài)分布相
似程度最好的直線作為提取光照不敏感信息的標定直線，完成從可見光圖像中提取光照不敏感信息的標定，h為正整數(shù)，表示投影次數(shù)，初始值為0。 用卡方檢驗判斷出h次投影中所有分割區(qū)域&形成的投影與正態(tài)分布相似程度 最好的直線作為本征圖像的標定直線的過程為 h次投影計算出的統(tǒng)計量廠最小時的e值即是所求的與x軸正方向夾角為e
的直線，作為標定直線， e=argmin(^2) 下面結(jié)合一個具體的實施例來說明本發(fā)明的方法，給定一幅可見光圖像，為了提 取光照不敏信息，本發(fā)明方法找出其標定直線，首先基于顏色一致對可見光圖像進行區(qū)域 分割，分出m個分割區(qū)域Ci，經(jīng)過平滑度驗證后，舍去一部分不滿足要求的區(qū)域，本實施例提 取滿足要求的分割區(qū)域中的兩個典型的分割區(qū)域Q、 C2， Q位于光照強的部分，C2位于光線 暗的地方，以分割區(qū)域Q和C2為例進行后續(xù)的計算，對分割區(qū)域Q和C2中的所有像素進行 降維處理，建立顏色比對數(shù)空間坐標系，橫坐標為lnR/G，縱坐標為lnB/G，分割區(qū)域Q的像 素在顏色比對數(shù)空間的分布圖如圖2所示，分割區(qū)域G的像素在顏色比對數(shù)空間的分布圖 如圖3所示，將這些降維處理過的像素點向過坐標零點、且與X軸正方向夾角為e的直線 投影，分析它們在這條直線上的分布與正態(tài)分布的相似程度，計算判斷相似程度的指標統(tǒng) 計量x2。同理，將所述過坐標零點的直線沿逆時針旋轉(zhuǎn)a角度，再計算一次判斷相似程度 的指標統(tǒng)計量x2，將旋轉(zhuǎn)180度過程中旋轉(zhuǎn)h次的統(tǒng)計量廠都計算出來，如圖4所示，找 出統(tǒng)計量乂2最小值對應(yīng)的e，此實施例中e =69° ，則且與X軸正方向夾角為69。的直 線就是所求的標定直線，在分割區(qū)域Q中的像素在此直線上投影形成的點分布圖如圖5所 示，最接近正態(tài)分布，標定直線只和相機有關(guān)，與入射光和反射平面無關(guān)，去除陰影的影響。 標定直線確定后，再提取可見光圖像中的不敏感信息時，在此標定直線上投影進行。
具體實施方式
二 本實施方式與實施方式一的不同之處在于，步驟六中的a為1 度，其它與實施方式一相同。 如每次轉(zhuǎn)動1度，則投影次數(shù)11= 180，一共180條直線，最后確定其中一條做為標
定直線。
具體實施方式
三本實施方式與實施方式一的不同之處在于，步驟一中顏色一致
的判斷標準為像素之間的色度值小于一個閾值T，其它與實施方式一相同。 具體實施方式
四本實施方式與實施方式三的不同之處在于，閾值T為12 18，
其它與實施方式三相同。
具體實施方式
五本實施方式與實施方式三的不同之處在于，閾值T為15，其它與 實施方式三相同。
權(quán)利要求
一種從可見光圖像中提取光照不敏感信息的標定方法，其特征在于，該方法包括以下步驟步驟一、對可見光圖像進行基于顏色一致的圖像分割，獲得多個分割區(qū)域Ci，其中，i＝1，2，……，m，m為正整數(shù)，步驟二、對每個分割區(qū)域Ci的面積進行計算，如果分割區(qū)域Ci的面積超過了整幅圖像面積的0.0025，則被保留，否則，舍棄該分割區(qū)域，步驟三、對步驟二獲取的面積超過了整幅圖像面積的0.0025的分割區(qū)域Ci進行紋理的平滑度驗證，平滑度滿足標準方差小于8的分割區(qū)域Ci被保留，否則，舍棄該分割區(qū)域，步驟四、建立顏色比對數(shù)空間坐標系，對步驟三保留下來的分割區(qū)域Ci中的每個像素點的RGB三維表示進行降維及對數(shù)變換處理，步驟五、在步驟四建立的顏色比對數(shù)空間坐標系中，將步驟四降維處理過的每個分割區(qū)域Ci內(nèi)的所有像素點分別向過坐標零點、且與X軸正方向夾角為θ的直線投影，完成第h次投影，采用最大似然估計來計算對所述投影分布最佳擬合的正態(tài)分布，并計算所述投影分布與所述最佳擬合的正態(tài)分布的相似程度，步驟六、將所述直線沿逆時針旋轉(zhuǎn)α角度，α為0.5度～2度，即θ＝θ+α，步驟七、判斷所述直線旋轉(zhuǎn)角度α與h的乘積是否大于180度，判斷結(jié)果為是，執(zhí)行步驟八，判斷結(jié)果為否，執(zhí)行步驟五，進行下一次投影，步驟八、用卡方檢驗判斷出h次投影中所有分割區(qū)域Ci形成的投影與正態(tài)分布相似程度最好的直線作為提取光照不敏感信息的標定直線，完成從可見光圖像中提取光照不敏感信息的標定，h為正整數(shù)，表示投影次數(shù)，初始值為0。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種從可見光圖像中提取光照不敏感信息的標定方法，其特 征在于，步驟六中的a為l度。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種從可見光圖像中提取光照不敏感信息的標定方法，其特 征在于，步驟一中顏色一致的判斷標準為像素之間的色度值小于一個閾值T。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種從可見光圖像中提取光照不敏感信息的標定方法，其特 征在于，閾值T為12 18。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種從可見光圖像中提取光照不敏感信息的標定方法，其特 征在于，閾值T = 15。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種從可見光圖像中提取光照不敏感信息的標定方法，其特 征在于，步驟四建立顏色比對數(shù)空間坐標系的方法為&、 R2分別為除Rp外的剩余兩個顏色通道。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種從可見光圖像中提取光照不敏感信息的標定方法，其特 征在于，步驟五中采用最大似然估計來計算對所述投影分布最佳擬合的正態(tài)分布，并計算 所述投影分布與所述最佳擬合的正態(tài)分布的相似程度的過程為步驟a、采用最大似然估計來計算投影在所述直線上的樣本所對應(yīng)的正態(tài)分布的分布參數(shù)均值il和標準方差0 :<formula>formula see original document page 3</formula>其中，Xi為投影后的像素值樣本，i = 1， L， n， n表示樣本個數(shù)。步驟b、將步驟a獲得的均值i！和標準方差o代入下述公式，獲取對所述投影分布最 佳擬合的正態(tài)分布f(x):<formula>formula see original document page 3</formula>步驟c、將投影到所述直線上的樣本像素點建倉，倉寬bin_width為bin_width=3 .5cj x n 3步驟d、按如下公式計算用于表征所述相似程度的統(tǒng)計量X2 : <formula>formula see original document page 3</formula>其中a為倉的個數(shù)，n表示樣本個數(shù)，Vi為落入第i個倉中的樣本數(shù)量，Pi為樣本落入個倉的概率，概率Pi根據(jù)下述公式計算 <formula>formula see original document page 3</formula>其中，ti和ti+1分別為第i個倉在所述投影直線上的最左坐標和最右坐標。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種從可見光圖像中提取光照不敏感信息的標定方法，其特 征在于，步驟八中用卡方檢驗判斷出h次投影中所有分割區(qū)域&形成的投影與正態(tài)分布相似程度最好的直線作為本征圖像的標定直線的過程為h次投影計算出的統(tǒng)計量xs最小時所對應(yīng)的e值即是標定直線與x軸正方向夾角，<formula>formula see original document page 3</formula>
全文摘要
一種從可見光圖像中提取光照不敏感信息的標定方法，屬于圖像處理領(lǐng)域，本發(fā)明是為了解決提取一維光照恒常的“灰度”信息對相機的光感器件進行標定時，采用基于單幅圖像的在線標定不夠穩(wěn)定的問題。本發(fā)明方法包括一、對可見光圖像進行基于顏色一致的圖像分割；二、保留面積超過了整幅圖像面積的0.0025區(qū)域；三、保留平滑度好的區(qū)域；四、建立顏色比對數(shù)空間坐標系；五、向過坐標零點、且與X軸正方向夾角為θ的直線投影，采用最大似然估計計算最佳擬合的正態(tài)分布及其相似程度；六、旋轉(zhuǎn)α角度；七、判斷α與h的乘積是否大于180度，是，執(zhí)行八，否，執(zhí)行五，八、用卡方檢驗判斷出相似程度最好的直線作為提取光照不敏感信息的標定直線。
文檔編號G06T7/40GK101794442SQ201010100498
公開日2010年8月4日 申請日期2010年1月25日 優(yōu)先權(quán)日2010年1月25日
發(fā)明者劉揚, 郭茂祖 申請人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)