一種獲取本徵圖像的方法與裝置與流程
2023-10-11 05:28:39 1
本發明涉及計算機視覺技術領域，特別是涉及一種獲取本徵圖像的方法與裝置。
背景技術：
圖像可以是由攝像機或照相機在一定的光照條件下記錄下來的場景信息，它是計算機視覺、圖像處理及模式識別進行分析並完成對環境感知、認知的數據之源。光照是成像不可缺少的基本要素，對於同一場景，在不同的光照下，其產生的影像效果不盡相同。一幅圖像可以被分解成亮度圖像和反照率圖像，其中，反照率圖像在光照變化的情況下是維持不變的，可以理解為是去掉外部因素影響的圖像，外部因素例如光源的位置和顏色等，反映了圖像中所包含的物體本身的不變形，可以將其稱之為本徵圖像。
當我們得到了不受光照條件影響的本徵圖像，或者說是光照不變圖像時，可以將其應用於許多計算機視覺領域，例如圖像識別、道路檢測、自動導航、目標跟蹤等。例如，在目標跟蹤時，一幅室外自然光照條件下得到的圖像，由於光照產生了陰影，陰影對於目標跟蹤會產生很大的幹擾。如果能夠得到不受光照影響的本徵圖像，就可以避免陰影對目標的影響，提高目標跟蹤的準確性。
室外光照圖像的陰影區域與非陰影區域呈線性關係，可以由參數值kh(kr,kg,kb)表示，參數值kh的獲取是從原圖像中獲取反照率圖像的關鍵。傳統方式中，利用光譜儀可以測量得到晴朗天空下天頂角從20度到80度之間的日光與天空光的光譜能量分布(spectralpowerdistribution，spd)，或者稱為光譜輻照度。根據spd可以計算得到對應的參數值kh，針對所要分析的圖像，可以從參數值kh中選取出該幅圖像合適的kh，根據該kh可以得到對應的反照率圖像。
但是，傳統方式通過光譜儀測得晴朗天空下天頂角從20度到80度之間的部分日光和天空光的spd，再計算得到kh值。kh值的計算實際上是由天頂角和天氣渾濁度共同決定的，以上傳統方法通過光譜測量儀很難得到精確的不同天頂角和不同天氣渾濁度下日光和天空光的spd，只能得到有限的一系列測量結果。由此計算出的kh值可選範圍較小，精確度較低。
對於任意一幅圖像，只能從已有的kh中近似的選擇一組參數kh，由於kh值的可選範圍有限，選取出的該組kh可能並不能準確的反映出該幅圖像的實際參數值，這就容易導致得到的本徵圖像精確度較低。並且利用光譜儀測量時需要人工進行操作，由於測量數據繁多，將消耗極大的人力資源，此外，人工測量也會產生一定的誤差，從而影響本徵圖像的精確度。
可見，如何提高獲取本徵圖像的精確度，是本領域技術人員亟待解決的問題。
技術實現要素：
本發明實施例的目的是提供一種獲取本徵圖像的方法與裝置，可以有效提高獲取本徵圖像的精確度。
為解決上述技術問題，本發明實施例提供一種獲取本徵圖像的方法，包括：
計算日光與天空光的spd；其中，所述spd包括圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值，和圖像陰影區域的線性rgb三刺激值；
根據所述圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值和所述圖像陰影區域的線性rgb三刺激值，計算出所述spd對應的參數值；所述參數值用於表示圖像非陰影區域與圖像陰影區域的比例關係；
利用熵優化算法，從所述參數值中選取與待測試圖像對應的目標參數值；
將所述目標參數值代入正交分解公式，得到所述待測試圖像的本徵圖像。
可選的，所述根據所述圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值和所述圖像陰影區域的線性rgb三刺激值，計算出所述spd對應的參數值包括：
利用圖像非陰影區域和圖像陰影區域的線性公式，計算出所述spd對應的參數值；其中，所述線性公式如下：
kh＝((fh+14)/(fh+14))2.4
其中，kh為所述spd對應的所述參數值，fh為圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值，fh為圖像陰影區域的線性rgb三刺激值。
可選的，所述利用熵優化算法，從所述參數值中選取與待測試圖像對應的目標參數值包括：
將所述參數值代入所述待測試圖像對應的線性公式中，得到消除陰影后的圖像，並從所述圖像中選取出滿足預設條件的目標圖像，所述目標圖像對應的參數值為目標參數值。
本發明實施例還提供了一種獲取本徵圖像的裝置，包括計算單元、選取單元和得到單元，
所述計算單元，用於計算日光與天空光的spd；其中，所述spd包括圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值，和圖像陰影區域的線性rgb三刺激值；
所述計算單元還用於根據所述圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值和所述圖像陰影區域的線性rgb三刺激值，計算出所述spd對應的參數值；所述參數值用於表示圖像非陰影區域與圖像陰影區域的比例關係；
所述選取單元，用於從所述參數值中選取與待測試圖像對應的目標參數值；
所述得到單元，用於將所述目標參數值代入正交分解公式，得到所述待測試圖像的本徵圖像。
可選的，所述計算單元具體用於利用圖像非陰影區域和圖像陰影區域的線性公式，計算出所述spd對應的參數值；其中，所述線性公式如下：
kh＝((fh+14)/(fh+14))2.4
其中，kh為所述spd對應的所述參數值，fh為圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值，fh為圖像陰影區域的線性rgb三刺激值。
可選的，所述選取單元具體用於將所述參數值代入所述待測試圖像對應的線性公式中，得到消除陰影后的圖像，並從所述圖像中選取出滿足預設條件的目標圖像，所述目標圖像對應的參數值為目標參數值。
由上述技術方案可以看出，通過計算日光與天空光的spd，即圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值和圖像陰影區域的線性rgb三刺激值，可以計算出所述spd對應的參數值；利用熵優化算法，可以從所述參數值中選取與待測試圖像對應的目標參數值；將所述目標參數值代入正交分解公式，便可以得到所述待測試圖像的本徵圖像。通過計算spd的方式，可以得出任意天頂角下對應的參數值，從該參數值中選取出的目標參數值精確度也越高，從而根據該目標參數值得到的本徵圖像可以很好的消除光照的影響，也即本徵圖像精確性越高。此外，通過計算的方式得到參數值，減少了人工操作，節省了人力資源，並且避免了人工測量時產生的誤差。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例，下面將對實施例中所需要使用的附圖做簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發明實施例提供的一種獲取本徵圖像的方法的流程圖；
圖2為本發明實施例提供的一種獲取本徵圖像的裝置的結構示意圖；
圖3a為本發明實施例提供的一種選取最優目標參數值的熵優化方法示意圖；
圖3b為本發明實施例提供的一種非最優目標參數值的示意圖。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下，所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護範圍。
為了使本技術領域的人員更好地理解本發明方案，下面結合附圖和具體實施方式對本發明作進一步的詳細說明。
接下來，詳細介紹本發明實施例所提供的一種獲取本徵圖像的方法。圖1為本發明實施例提供的一種獲取本徵圖像的方法的流程圖，該方法包括：
s101：計算日光與天空光的spd。
室外光照圖像包含有非陰影區域和陰影區域，日光可以看做是圖像的非陰影區域，其對應的spd即為圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值；天空光可以看做是圖像的陰影區域，其對應的spd即為圖像陰影區域的線性rgb三刺激值。
s102：根據圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值和圖像陰影區域的線性rgb三刺激值，計算出所述spd對應的參數值。
參數值可以用於表示圖像非陰影區域與圖像陰影區域的比例關係。
在本發明實施例中可以用kh表示spd對應的參數值，fh表示圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值，fh表示圖像陰影區域的線性rgb三刺激值。圖像非陰影區域與圖像陰影區域具有線性關係，可以採用線性公式表示圖像非陰影區域和圖像陰影區域的線性關係。
其中，所述線性公式如下：
kh＝((fh+14)/(fh+14))2.4
將fh和fh代入該線性公式，便可以計算出對應的kh。
s103：利用熵優化算法，從所述參數值中選取與待測試圖像對應的目標參數值。
對於任意一幅待測試圖像而言，時常由於天頂角和天空渾濁度未知，無法直接計算出該幅待測試圖像的參數值，因此，需要從已經計算出的任意天頂角下的一系列參數值中選取出目標參數值。目標參數值可以用於表示符合該幅待測試圖像的參數值。
在選取時，可以將一系列參數值代入所述待測試圖像對應的線性公式中，得到消除陰影(光照影響)後的圖像，並從所述圖像中選取出滿足預設條件的目標圖像，所述目標圖像對應的參數值即為目標參數值。
目標圖像可以是消除陰影后的圖像中陰影消除最乾淨的一幅圖像。預設條件可以是從消除陰影后的圖像中選取目標圖像的條件，該預設條件可以理解為是從消除陰影后的圖像中選擇出一幅陰影消除最乾淨的一幅圖像。
在具體實現中，通過所述待測圖像陰影區域的spd值即fh以及上述s102中計算得到的一系列kh值，可以求得此區域無陰影后的一系列spd值即fh。此時得到的fh應為同一材質，去消除了光照影響的圖像區域spd值。這一區域各像素在logb/r，logg/r中會擬合出一條直線，並垂直投射到灰度圖像上。我們選擇投射面積最小的那一組值對應的kh值，即為與待測試圖像對應的目標參數值。
如圖3a和圖3b所示的兩幅示意圖，將對於一幅消除了光照影響後的圖像，將其各像素點從3d空間(rgb)轉換到2d色度空間(b/r,g/r)，即求解其rgb三通道的兩個比值b/r，g/r。然後，再將其轉換到logrgb空間(即logb/r，logg/r)。此時，同一材質在同一光照條件下的各點可擬合為一條直線，並垂直於灰度圖像平面。當我們選取的是最佳參數值kh的時候，灰度圖像平面上的投射區域面積趨於最小，如圖3a所示，定義其為目標參數值；而其他參數值kh求得的點則會散亂的投射到灰度圖像平面上，如圖3b所示。
s104：將所述目標參數值代入正交分解公式，得到所述待測試圖像的本徵圖像。
以一幅待測試圖像為例，通過上述步驟可以確定出該待測試圖像中各個像素點各自對應的目標參數值。
其中，正交分解公式如下：
u＝up+αu0
u0為歸一化的自由解，up為特解，且滿足up垂直於u0。對於給定的一幅圖像，其自由解u0由光照環境參數唯一確定(kh決定)。up消除了不同光照造成的影響，為一幅彩色本徵圖像。
由上述技術方案可以看出，通過計算日光與天空光的spd，即圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值和圖像陰影區域的線性rgb三刺激值，可以計算出所述spd對應的參數值；利用熵優化算法，可以從所述參數值中選取與待測試圖像對應的目標參數值；將所述目標參數值代入正交分解公式，便可以得到所述待測試圖像的本徵圖像。通過計算spd的方式，可以得出任意天頂角下對應的參數值，從該參數值中選取出的目標參數值精確度也越高，從而根據該目標參數值得到的本徵圖像可以很好的消除光照的影響，也即本徵圖像精確性越高。此外，通過計算的方式得到參數值，減少了人工操作，節省了人力資源，並且避免了人工測量時產生的誤差。
圖2為本發明實施例提供的一種獲取本徵圖像的裝置的結構示意圖，包括計算單元21、選取單元22和得到單元23，
所述計算單元21，用於計算日光與天空光的spd；其中，所述spd包括圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值，和圖像陰影區域的線性rgb三刺激值。
所述計算單元21還用於根據所述圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值和所述圖像陰影區域的線性rgb三刺激值，計算出所述spd對應的參數值；所述參數值用於表示圖像非陰影區域與圖像陰影區域的比例關係。
所述選取單元22，用於從所述參數值中選取與待測試圖像對應的目標參數值；
所述得到單元23，用於將所述目標參數值代入正交分解公式，得到所述待測試圖像的本徵圖像。
可選的，所述計算單元具體用於利用圖像非陰影區域和圖像陰影區域的線性公式，計算出所述spd對應的參數值；其中，所述線性公式如下：
kh＝((fh+14)/(fh+14))2.4
其中，kh為所述spd對應的所述參數值，fh為圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值，fh為圖像陰影區域的線性rgb三刺激值。
可選的，所述選取單元具體用於將所述參數值代入所述待測試圖像對應的線性公式中，得到消除陰影后的圖像，並從所述圖像中選取出滿足預設條件的目標圖像，所述目標圖像對應的參數值為目標參數值。
圖2所對應實施例中特徵的說明可以參見圖1所對應實施例的相關說明，這裡不再一一贅述。
由上述技術方案可以看出，通過計算日光與天空光的spd，即圖像非陰影區域的線性rgb三刺激值和圖像陰影區域的線性rgb三刺激值，可以計算出所述spd對應的參數值；利用熵優化算法，可以從所述參數值中選取與待測試圖像對應的目標參數值；將所述目標參數值代入正交分解公式，便可以得到所述待測試圖像的本徵圖像。通過計算spd的方式，可以得出任意天頂角下對應的參數值，從該參數值中選取出的目標參數值精確度也越高，從而根據該目標參數值得到的本徵圖像可以很好的消除光照的影響，也即本徵圖像精確性越高。此外，通過計算的方式得到參數值，減少了人工操作，節省了人力資源，並且避免了人工測量時產生的誤差。以上對本發明實施例所提供的一種獲取本徵圖像的方法與裝置進行了詳細介紹。說明書中各個實施例採用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。對於實施例公開的裝置而言，由於其與實施例公開的方法相對應，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法部分說明即可。應當指出，對於本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以對本發明進行若干改進和修飾，這些改進和修飾也落入本發明權利要求的保護範圍內。
專業人員還可以進一步意識到，結合本文中所公開的實施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬體、計算機軟體或者二者的結合來實現，為了清楚地說明硬體和軟體的可互換性，在上述說明中已經按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以硬體還是軟體方式來執行，取決於技術方案的特定應用和設計約束條件。專業技術人員可以對每個特定的應用來使用不同方法來實現所描述的功能，但是這種實現不應認為超出本發明的範圍。
結合本文中所公開的實施例描述的方法或算法的步驟可以直接用硬體、處理器執行的軟體模塊，或者二者的結合來實施。軟體模塊可以置於隨機存儲器(ram)、內存、只讀存儲器(rom)、電可編程rom、電可擦除可編程rom、寄存器、硬碟、可移動磁碟、cd-rom、或技術領域內所公知的任意其它形式的存儲介質中。