本發(fā)明專利技術(shù)屬于圖像處理領(lǐng)域，提供一種視頻圖像的順逆光判斷和拍攝時間檢測方法，該方法包括以下步驟，從視頻圖像序列中獲取一幀原始視頻圖像；對該幀圖像進行物體目標檢測和陰影檢測以確定物體目標區(qū)域和陰影區(qū)域；分別獲取物體目標區(qū)域的特征和陰影區(qū)域的特征；根據(jù)物體目標區(qū)域的特征和陰影區(qū)域的特征判斷該幀圖像的順逆光狀態(tài)和/或檢測拍攝時間。本發(fā)明專利技術(shù)的方法將陰影區(qū)域的特征信息用于判斷順逆光狀態(tài)和檢測拍攝時間，獲得了穩(wěn)定、準確、計算復(fù)雜度低的視頻圖像處理效果。
【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于圖像處理領(lǐng)域，涉及一種基于圖像處理技術(shù)的視頻圖像序列自然時間檢測和順逆光判斷的方法。
技術(shù)介紹
隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，以及計算機視覺技術(shù)在航空、國防、安全監(jiān)控、娛樂等領(lǐng)域應(yīng)用的增加，計算機視覺系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用。在現(xiàn)有圖像處理技術(shù)中，圖像的順逆光檢測和時間判斷的技術(shù)對圖像中物體識別、視頻中物體跟蹤和場景重建起著極其重要的作用。古人觀天象預(yù)測光照、時間、天氣，這種憑借著自身感覺對氣象的推斷具有主觀性， 并且極易造成推斷結(jié)果的錯誤；現(xiàn)代人通過鐘表和各種氣象測量儀器查詢時間、天氣變化， 而這種現(xiàn)代的測量技術(shù)，對設(shè)備和測量人員的依賴度較高，不能通過簡單的觀察確定現(xiàn)有的情況，不適合日常的普遍使用。現(xiàn)有的判斷順逆光檢測技術(shù)一些是依靠人眼對順逆光的主觀判斷，然后設(shè)定拍照裝置的拍攝模式。這種技術(shù)需要機器和拍攝者協(xié)作，不能實現(xiàn)自動化設(shè)置，給視頻采集用戶的操作帶來了不便。并且由于操作者的差異性，對順逆光判斷的標準很難達到統(tǒng)一，給后期的圖像和視頻處理帶來了困難。還有一種是基于窗口圖像的平均亮度值并比較邊緣和中心亮度值的方法，通過選用固定的閾值進行順逆光狀態(tài)判斷的技術(shù)。這種技術(shù)采用了固定的閾值，算法比較簡單，為大多數(shù)研究人員所關(guān)注。但是這種技術(shù)會帶來順逆光狀態(tài)檢測不準確和檢測結(jié)果不穩(wěn)定的現(xiàn)象。即當(dāng)檢測主體位于不同的多個子窗口時，采用固定的閾值不能檢測出正確的順逆光狀態(tài)；另外當(dāng)檢測主體運動時，也使得預(yù)測結(jié)果處于頻繁變化狀態(tài)，不利于主體順逆光狀態(tài)的確定。在這種技術(shù)的基礎(chǔ)上，一些研究人員提出了使用動態(tài)閾值區(qū)分順逆光狀態(tài)的方法。這種方法的復(fù)雜度高于固定閾值的方法，但是穩(wěn)定性和準確性也得到了改善。但是無論固定閾值的方法還是動態(tài)閾值的方法均需要對窗口圖像的亮度值進行統(tǒng)計計算，需要遍歷圖像，這樣在時間上的耗費較長，達不到實時檢測順逆光狀態(tài)的要求，不能應(yīng)用到實際系統(tǒng)中。在對陰影圖像的檢測技術(shù)中，通常是檢測陰影圖像并消除陰影的方法，即將陰影圖像看作是圖像分割和前景提取的噪聲圖像處理，并沒有將陰影圖像作為圖像處理的有效信息進行利用。利用陰影圖像進行自然時間的判斷幾乎沒有研究人員涉獵。因此，需要一種基于圖像的陰影信息，實現(xiàn)圖像的拍攝時間段預(yù)測和順逆光檢測的方法。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本專利技術(shù)采用視頻圖像序列的陰影檢測和提取技術(shù)，通過提取并計算目標本身的特征和長度、陰影的特征和長度、及目標本身與陰影的關(guān)系，采用陰影的特征信息判斷順逆光狀態(tài)，采用陰影的長度信息進行時間段的檢測，達到了穩(wěn)定、準確、計算復(fù)雜度低的效果，在計算復(fù)雜度和效率上具有優(yōu)勢，并且在成像設(shè)備的參數(shù)設(shè)定和視頻監(jiān)控的圖像分析領(lǐng)域具有實際應(yīng)用意義。本專利技術(shù)提供一種視頻圖像的順逆光判斷方法，該方法包括以下步驟從視頻圖像幀序列中獲取一幀原始視頻圖像；對獲取的該幀視頻圖像進行物體目標檢測和陰影檢測以確定物體所在的目標區(qū)域和陰影區(qū)域；分別獲取物體所在的目標區(qū)域的特征和陰影區(qū)域的特征；根據(jù)物體所在的目標區(qū)域的特征和陰影區(qū)域的特征判斷該幀原始視頻圖像的順逆光狀態(tài)。優(yōu)選地，在所述對獲取的該幀視頻圖像進行物體目標檢測和陰影檢測確定物體所在的目標區(qū)域和陰影區(qū)域的步驟之前包括，對該幀原始視頻圖像進行預(yù)處理。優(yōu)選地，所述對獲取的該幀原始視頻圖像進行預(yù)處理包括，將該幀圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，對整幀圖像濾除噪聲，利用高斯濾波進行圖像分塊增強和利用灰度直方圖進行對比度調(diào)整中的一種或多種。優(yōu)選地，所述對獲取的該幀視頻圖像進行物體目標檢測和陰影檢測確定物體所在的目標區(qū)域和陰影區(qū)域包括利用邊緣提取方法提取圖像邊緣；利用輪廓跟蹤方法得到物體所在的目標區(qū)域和陰影區(qū)域。優(yōu)選地，所述對獲取的該幀視頻圖像進行物體目標檢測和陰影檢測確定物體所在的目標區(qū)域和陰影區(qū)域包括將圖像分塊，求取分塊得到的各圖像塊灰度的方差并分別設(shè)定各圖像塊的灰度閾值，利用灰度閾值分割得到物體所在的目標區(qū)域和陰影區(qū)域。優(yōu)選地，所述分別獲取物體所在的目標區(qū)域的特征和陰影區(qū)域的特征包括，分別獲取物體所在的目標區(qū)域的周長和面積、物體所在的陰影區(qū)域的周長和面積、物體所在的目標區(qū)域的慣性主軸的位置和物體所在的陰影區(qū)域慣性主軸的位置。優(yōu)選地，在判斷該幀視頻圖像的順逆光狀態(tài)之前包括，利用物體所在的目標區(qū)域的周長和面積與物體所在的陰影區(qū)域的周長和面積之間的關(guān)系確定該幀視頻圖像是否能用于判斷順逆光狀態(tài)。優(yōu)選地，當(dāng)物體所在的目標區(qū)域的慣性主軸與物體所在的陰影區(qū)域的慣性主軸之間的夾角小于等于預(yù)設(shè)閾值時，該幀視頻圖像為順光狀態(tài)；否則該幀視頻圖像為逆光狀態(tài)。本專利技術(shù)提供一種視頻圖像的拍攝時間檢測方法，包括從視頻圖像序列中獲取一幀原始視頻圖像；對獲取的該幀視頻圖像進行物體目標檢測和陰影檢測以確定物體所在的目標區(qū)域和陰影區(qū)域；分別獲取物體所在的目標區(qū)域的特征和陰影區(qū)域的特征；根據(jù)物體所在的目標區(qū)域的特征和陰影區(qū)域的特征檢測該幀原始視頻圖像的拍攝時間。優(yōu)選地，在所述對獲取的該幀視頻圖像進行物體目標檢測和陰影檢測確定物體所在的目標區(qū)域和陰影區(qū)域的步驟之前包括，對該幀原始視頻圖像進行預(yù)處理。優(yōu)選地，所述對該幀原始視頻圖像進行預(yù)處理包括，將該幀原始視頻圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，對整幀圖像濾除噪聲，利用高斯濾波進行圖像分塊增強和利用灰度直方圖進行對比度調(diào)整中的一種或多種。優(yōu)選地，所述對獲取的該幀視頻圖像進行物體目標檢測和陰影檢測確定物體所在的目標區(qū)域和陰影區(qū)域包括利用邊緣提取方法提取圖像邊緣；利用輪廓跟蹤方法，得到物體所在的目標區(qū)域和陰影區(qū)域。優(yōu)選地，所述對獲取的該幀視頻圖像進行物體目標檢測和陰影檢測確定物體所在的目標區(qū)域和陰影區(qū)域包括將圖像分塊，求取分塊得到的各圖像塊灰度的方差并分別設(shè)定各圖像塊的灰度閾值，利用灰度閾值分割得到物體所在的目標區(qū)域和陰影區(qū)域。優(yōu)選地，所述分別獲取物體所在的目標區(qū)域的特征和陰影區(qū)域的特征包括，分別獲取物體所在的目標區(qū)域的周長和面積，物體所在的陰影區(qū)域的周長和面積，物體所在的目標區(qū)域沿其慣性主軸方向的長度和物體所在的陰影區(qū)域沿其慣性主軸方向的長度。優(yōu)選地，如果該幀視頻圖像陰影區(qū)域沿其慣性主軸方向的長度小于該幀視頻圖像的前一幀圖像陰影區(qū)域沿其慣性主軸方向的長度，則該幀視頻圖像的拍攝時間為上午；否則該幀視頻圖像的拍攝時間為下午。優(yōu)選地，利用陰影區(qū)域沿其慣性主軸方向的長度與物體所在的目標區(qū)域沿其慣性主軸方向的長度的比例關(guān)系，確定該視頻圖像的拍攝時間。優(yōu)選地，當(dāng)拍攝時間段為上午時，拍攝時間點t通過下面公式計算t = a+(l-Ra/Ramax_a) X (12-a)公式 1當(dāng)拍攝時間段為下午時，拍攝時間點t通過下面公式計算t = 12+(Ra/Ramax_b) X (b_12)公式 2其中Ra = L2A1, L1 Φ 0，Ll為物體所在的目標區(qū)域長度，L2為陰影區(qū)域長度；a為日出時間；b為日落時間；Ramax-a為預(yù)置日出時間點的Ra，Ramax-b 為日落時間點的 Ra，Ramax_b = Ramax_a* (b_12) / (12-a)。本專利技術(shù)進一步提供一種調(diào)節(jié)攝像機拍攝參數(shù)的方法，包括基于如上所述的視頻圖像的順逆光判斷方法獲得的連續(xù)多幀視頻圖像的順逆光狀態(tài)，通過比較該連續(xù)多幀視頻圖像的順逆光狀態(tài)調(diào)節(jié)攝像機的拍攝參數(shù)。本專利技術(shù)進一步提供一種調(diào)節(jié)攝像機拍攝參數(shù)的方法，包括基于本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
【技術(shù)特征摘要】
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張濱，晏峰，
申請(專利權(quán))人：北京漢王智通科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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