一種基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法

一種基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法，首先獲取隧道場景視頻圖像并提取前景；分割前景獲取多個前景區域；然后建立用于描述光照區域的光強分布特性的光照模型；根據光照模型計算并判定前景區域的離散程度；最后根據離散程度判斷前景區域是否為光照區域，如果是光照區域，則在前景中剔除所對應的前景，并返回步驟三重建背景模型；如果不是，則返回步驟一直到結束。本發明提出的方法，能夠針對隧道場景中由于照明燈光突變產生的光照干擾，進行有效的抑制，提高運動目標前景提取的準確性，從而實現對環境光照干擾的抑制。
【專利說明】
一種基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法
技術領域
[0001] 本發明涉及隧道照明領域，特別是一種基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾 抑制方法。
【背景技術】
[0002] 隧道場景由于其特殊的結構特征，洞內外亮度差異懸殊、空氣污染嚴重、環境照度 低等問題降低了通行能力，車輛的行車安全產生威脅。為了確保這一瓶頸路段的行車安全， 提高通行能力，監管部門會根據洞外最大亮度和行車時速來確定隧道洞內的最大照度，并 時序地調節隧道內的照明系統。隧道場景下運動目標識別中的環境光照干擾就是這種由照 明燈光的不定時開關造成的環境突變。
[0003] 由于環境光照的干擾，在運動目標前景的提取過程中，不僅運動目標使該區域的 像素值發生明顯的變化被提取為前景，同時，由環境光照干擾所產生的突變的光源點處及 其光照區域的像素值也會發生明顯變化被提取為前景，從而對前景的提取產生干擾，導致 獲取的運動目標不準確，檢測效果難以滿足實際應用需求，極大地影響了運動目標的識別 和跟蹤等后續處理效果。因此，如何有效地抑制光照干擾，是提高運動目標提取準確性的關 鍵和如提。
[0004] 現有文獻中，對于光照干擾的研究較為零散，是對特定場景的明顯特征進行提取 以實現光照干擾的消除，并未針對隧道場景的光照干擾進行處理，也不適應隧道場景的光 照干擾特征。而更多的解決方法則是通過有監督的光照色度估計方法進行判斷，利用神經 網絡、支持向量機等技術實現，此類方法是從大量已知光照區域的圖像集中，通過學習得到 該環境條件下的光照特征，在場景發生變化時需要重新收集大量樣本對分類器進行訓練， 并不能滿足場景變換的應用需求。
[0005] 所以，需要尋求一種簡單易行的特征作為隧道場景環境光照的篩選條件。根據環 境光照的分布特點和強度特征，對于路面受環境光照影響的區域，其光強分布滿足一定的 擴散規律，即同光強峰值點距離相同的點其光強值相同。則可對各前景區域像素點的距離 和光強關系進行統計并用相應曲線擬合，通過對其擬合的離散程度判斷區域是否為環境光 照前景，能滿足應用的需求
[0006] 因此，需要一種隧道場景環境光照干擾的抑制方法。

【發明內容】

[0007] 本發明的目的是提出一種基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法，可 以用于對隧道場景下運動目標提取中的光照突變區域干擾進行抑制，該方法能夠對隧道場 景下運動目標提取中的環境光照干擾進行實時、有效、準確的抑制，提高運動目標提取的準 確性，同時適應了場景的變換的隧道場景環境光照干擾抑制方法。
[0008] 本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：
[0009] 本發明提供的一種基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法，包括以下 步驟：
[0010] 步驟一:獲取隧道場景視頻圖像并提取前景區域；
[0011] 步驟二:分割前景獲取多個前景區域；
[0012] 步驟三:建立用于描述光照區域的光強分布特性的光照模型；
[0013] 步驟四：根據光照模型計算并判定前景區域的離散程度；
[0014] 步驟五:根據離散程度判斷前景區域是否為光照區域，如果是光照區域，則在前景 中剔除所對應前景，并返回步驟三重建背景模型;如果不是，則返回步驟一直到結束。
[0015] 進一步，所述步驟一中的前景區域提取按照以下步驟進行：
[0016] 首先采用背景差分處理隧道場景視頻圖像;所述背景差分包括背景建模和背景更 新，所述背景建模采用非參數概率密度方法進行，所述背景更新采用幀間差分法進行；
[0017] 然后將隧道場景視頻圖像進行二值化，并將提取的二值化圖像進行形態學處理。
[0018] 進一步，所述步驟二中的前景區域分割按照以下步驟進行：
[0019] 首先提取前景區域的輪廓信息;然后篩選出面積較大的目標前景輪廓，將其外接 矩形作為待處理的區域的輪廓信息;最后根據輪廓信息，將前景區域分割為若干獨立區域， 并篩選出光照區域。
[0020] 進一步，所述步驟三根據環境光照強度特性來分析光照區域的光強分布特性，具 體包括以下兩個部分：
[0021] 31)利用隧道的結構特征，獲得照明燈光與隧道路面間的相對位置特征;所述光照 區域包括光線在路面的照射區域和發光源以自身向四周墻壁的擴散區域；
[0022] 32)根據相對位置特征、光照輻射特性和漫反射特性，建立光照模型描述光照干擾 區域的光強分布特性;所述光強分布特性采用Lambert漫反射模型描述，具體采用如下公 式：
[0024]其中，In為光源點光照強度，h為光源點到路面的垂直距離，對于同一平面該值恒 定，d為坐標點(x，y)同光照區域中心點的距離。
[0025] 進一步，所述步驟四中前景區域的離散程度判定，具體包括以下步驟：
[0026] 41)求取各像素點的同背景像素點的差值；
[0027] 42)利用前景區域內差值的質心作為區域中心點，通過求取區域像素值差的質心 來確定峰值點，所述峰值點的坐標按照以下公式來計算：
[0029]其中，（xP，yP)表示峰值點的坐標值，Μ表示區域內像素點個數，（Xl， yi)表示區域內 第i點的坐標值，Wi表示區域內第i點的像素值差；
[0030] 43)利用中心點獲得區域內各像素點同中心點的距離同像素值差的散點關系，并 用光照模型中的關系對散點擬合;對于圖像中任意一點，通過中心點的坐標值求取距中心 點的像素值距離，同時利用像素差值反應光照強度，按照以下公式擬合曲線為：
[0032]其中，d表示坐標(x，y)上的點與峰值點的距離，D(x，y)表示坐標(x，y)上的像素值 差，P表示光源處能產生的像素差值，p、h在同一區域為恒定值。
[0033] 44)評價前景區域的離散程度，采用以下公式提供的變異系數計算方法來計算離 散程度，具體如下所示：
[0035] 其中，Μ表示離散點的個數，Pi表示第i個離散點的像素值差，f(Xl)表示擬合函數中 第i個離散點距離 Xl所對應的像素值差。
[0036] 進一步，所述步驟五中的光照區域的判斷，具體如下：
[0037] 利用離散程度對區域是否為光照區域進行判斷，判斷變異系數是否大于光照區域 閾值，如果是，則為光照區域;如果否，則為非光照區域。
[0038] 由于采用了上述技術方案，本發明具有如下的優點：
[0039] 本發明提出的基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法，能夠針對隧道 場景中由于照明燈光突變產生的光照干擾，進行有效的抑制，提高運動目標前景提取的準 確性。對隧道的應用場景通過分析環境光照突變的分布特征，構造光照干擾的距離-光強模 型以完成對前景區域像素值的散點擬合;然后利用變異系數作為離散性指標對各區域的離 散程度進行評價，從而實現對環境光照干擾的抑制。
[0040] 本發明的其他優點、目標和特征在某種程度上將在隨后的說明書中進行闡述，并 且在某種程度上，基于對下文的考察研究對本領域技術人員而言將是顯而易見的，或者可 以從本發明的實踐中得到教導。本發明的目標和其他優點可以通過下面的說明書來實現和 獲得。
【附圖說明】
[0041] 本發明的【附圖說明】如下。
[0042] 圖1為本發明的基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法流程圖。
【具體實施方式】
[0043]下面結合附圖和實施例對本發明作進一步說明。
[0044] 實施例1
[0045] 如圖所示，本實施例提供的基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法， 包括以下五個步驟：
[0046]步驟一:提取運動目標前景，包括以下三個部分：
[0047] 1)獲取該場景的視頻圖像。
[0048] 2)采用背景差分法處理視頻圖像。
[0049] 3)將視頻圖像進行二值化，并將提取的二值化圖像進行形態學處理。
[0050] 步驟二:前景區域分割，主要包括以下兩個部分：
[0051] 1)提取運動目標前景的輪廓信息。
[0052] 2)篩選出面積較大的前景輪廓，將其外接矩形作為待處理的區域。
[0053]步驟三:環境光照強度特性分析，主要包括以下兩個部分：
[0054] 1)利用隧道的結構特征，獲得照明燈光與隧道路面間的相對位置特征。
[0055] 2)根據相對位置特征、光照輻射特性和漫反射特性，建立光照模型描述光照干擾 區域的光強分布特性。
[0056] 步驟四：前景區域的離散程度判定，主要包括以下四個部分：
[0057] 1)求取各像素點的同背景像素點的差值。
[0058] 2)利用區域內差值的質心作為該區域的中心點。
[0059] 3)利用中心點獲得區域內各像素點同中心點的距離同像素值差的散點關系，并用 光照模型中的關系對散點擬合。
[0060] 4)對區域的離散程度進行評價。
[0061 ] 步驟五:環境光照干擾抑制，主要包括以下兩個部分：
[0062] 1)利用離散程度對區域是否為光照區域進行判斷。
[0063] 2)在運動目標前景中剔除光照干擾區域，并重新背景建模，以適應場景的變化。
[0064] 實施例2
[0065] 下面結合隧道場景車輛光照干擾抑制方法流程圖，對本發明實施例中的技術方案 進行清楚、完整地描述，包括以下五個步驟：
[0066]步驟一:提取運動目標前景，主要包括以下三個部分：
[0067] 1)獲取該場景的視頻圖像。當前場景的視頻圖像可以由攝像機或者攝像頭進行拍 攝獲取。
[0068] 2)采用背景差分法處理視頻圖像。背景差分的關鍵技術是背景建模和背景更新， 采用非參數概率密度的方法進行背景建模，采用幀間差分法進行背景更新。
[0069] 3)將視頻圖像進行二值化，并將提取的二值化圖像進行形態學處理。二值化閾值 的選取采用ostu算法，選擇開運算的形態學處理方法去除較小的噪聲并且能夠填充一些空 隙。
[0070] 步驟二:前景區域分割，主要包括以下兩個部分：
[0071] 1)提取運動目標前景的輪廓信息。采用Canny算子檢測對前景輪廓進行提取。
[0072] 2)篩選出面積較大的前景輪廓，將其外接矩形作為待處理的區域。根據輪廓信息， 將前景分割為多個獨立區域，并篩選出較大且符合光照區域形狀特征的區域。
[0073]步驟三:環境光照強度特性分析，主要包括以下兩個部分：
[0074] 1)利用隧道的結構特征，獲得照明燈光與隧道路面間的相對位置特征。光照區域 主要包括光線在路面的照射區域和發光源以自身向四周墻壁的擴散區域。由于隧道燈具的 安裝特點，受影響的兩個區域相互獨立不連通，可分別提取進行處理。
[0075] 2)根據相對位置特征、光照輻射特性和漫反射特性，建立光照模型描述光照干擾 區域的光強分布特性。隧道洞內的環境照明燈為LED隧道燈，而隧道燈向隧道空間內均勻照 射。由于燈光是直接照射到隧道路面或墻壁上，傳輸路徑上的光束無分束，可將隧道照明燈 視作均勻點光源向空間發射球面波，則該光源點在傳輸方向上的強度和照度與該點同點光 源的距離平方成反比。同時，路面漫反射特性較好且環境光照連續，可以利用傳統的 Lambert漫反射模型描述，則環境光照的距離-光強關系如下所示：
[0077]其中，In為光源點光照強度，h為光源點到路面的垂直距離，對于同一平面該值恒 定，d為坐標點(x，y)同光照區域中心點的距離。
[0078] 步驟四：前景區域的離散程度判定，主要包括以下四個部分：
[0079] 1)求取各像素點的同背景像素點的差值。光照強值并不能簡單地通過公式計算得 到，而需要收集隧道場景的材質信息進行折算。但光照強度的變化表現光線照射點所對應 點像素值的變化，隧道場景材質信息差異較小，光照強度的變化率可用像素值差表征。
[0080] 2)利用區域內差值的質心作為該區域的中心點。通過求取區域像素值差的質心， 可以較好的貼合理想的峰值點，抑制干擾的影響。所以，峰值的坐標點可以計算為：
[0082]其中，（xP，yP)表示峰值點的坐標值，Μ表示區域內像素點個數，（Xl， yi)表示區域內 第i點的坐標值，Wi表示區域內第i點的像素值差。
[0083] 3)利用中心點獲得區域內各像素點同中心點的距離同像素值差的散點關系，并用 光照模型中的關系對散點擬合。對于圖像中任意一點，通過中心點坐標值可求取該點距中 心點的像素值距離，同時利用像素差值反應光照強度，即同峰值點的距離和像素值差滿足 一定的方程關系，擬合曲線為：
[0085]其中，d表示坐標(x，y)上的點同峰值點（即原點）的距離，D(x，y)表示坐標(x，y)上 的像素值差，P表示光源處能產生的像素差值，P、h在同一區域為恒定值。
[0086] 4)對區域的離散程度進行評價。常用的可以反映數據離散程度的統計量有平均 差、標準差、方差等，但這些常用的可以反映數據離散程度的統計量，都是數值的絕對量，無 法規避數值度量單位的影響。所以選擇變異系數這一無量綱量反映數據集的變異情況或者 離散程度。其方程如下所示：
[0088] 其中，Μ表示離散點的個數，Pi表示第i個離散點的像素值差，f(Xl)表示擬合函數中 第i個離散點距離 Xl所對應的像素值差。
[0089] 步驟五:環境光照干擾抑制，主要包括以下兩個部分：
[0090] 1)利用離散程度對區域是否為光照區域進行判斷。根據實驗數據分析，光照區域 和非光照區域的判斷閾值為〇. 7029，即： j光照區域（^^0.7029 [QQ91] *}車輛區域 CF 2 0.7029
[0092] 2)在運動目標前景中剔除光照干擾區域，并重新背景建模，以適應場景的變化。
[0093] 最后說明的是，以上實施例僅用以說明本發明的技術方案而非限制，盡管參照較 佳實施例對本發明進行了詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技 術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本技術方案的宗旨和范圍，其均應涵蓋在本發明 要求保護的范圍當中。
【主權項】
1. 一種基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法，其特征在于:包括W下步 驟： 步驟一:獲取隧道場景視頻圖像并提取前景區域； 步驟二:分割前景獲取多個前景； 步驟Ξ:建立用于描述光照區域的光強分布特性的光照模型； 步驟四：根據光照模型計算并判定前景區域的離散程度； 步驟五:根據離散程度判斷前景區域是否為光照區域，如果是光照區域，則在前景中剔 除所對應的前景，并返回步驟Ξ重建背景模型;如果不是，則返回步驟一直到結束。2. 如權利要求1所述的基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法，其特征在 于:所述步驟一中的前景區域提取按照W下步驟進行： 首先采用背景差分處理隧道場景視頻圖像;所述背景差分包括背景建模和背景更新， 所述背景建模采用非參數概率密度方法進行，所述背景更新采用帖間差分法進行； 然后將隧道場景視頻圖像進行二值化，并將提取的二值化圖像進行形態學處理。3. 如權利要求1所述的基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法，其特征在 于:所述步驟二中的前景區域分割按照W下步驟進行： 首先提取前景區域的輪廓信息；然后篩選出面積較大的目標前景輪廓，將其外接矩形 作為待處理的區域的輪廓信息;最后根據輪廓信息，將前景區域分割為若干獨立區域，并篩 選出光照區域。4. 如權利要求1所述的基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法，其特征在 于:所述步驟Ξ根據環境光照強度特性來分析光照區域的光強分布特性，具體包括W下兩 個部分： 31) 利用隧道的結構特征，獲得照明燈光與隧道路面間的相對位置特征;所述光照區域 包括光線在路面的照射區域和發光源W自身向四周墻壁的擴散區域； 32) 根據相對位置特征、光照福射特性和漫反射特性，建立光照模型描述光照干擾區域 的光強分布特性;所述光強分布特性采用1311166的漫反射模型描述，具體采用如下公式：其中，In為光源點光照強度，h為光源點到路面的垂直距離，對于同一平面該值恒定，d為 坐標點(X，y)同光照區域中屯、點的距離。5. 如權利要求1所述的基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法，其特征在 于:所述步驟四中前景區域的離散程度判定，具體包括W下步驟： 41) 求取各像素點的同背景像素點的差值； 42) 利用前景區域內差值的質屯、作為區域中屯、點，通過求取區域像素值差的質屯、來確 定峰值點，所述峰值點的坐標按照W下公式來計算：其中，（xp，yp)表示峰值點的坐標值，Μ表示區域內像素點個數，（xi，yi)表示區域內第i點 的坐標值，Wi表示區域內第i點的像素值差； 43) 利用中屯、點獲得區域內各像素點同中屯、點的距離同像素值差的散點關系，并用光 照模型中的關系對散點擬合;對于圖像中任意一點，通過中屯、點的坐標值求取距中屯、點的 像素值距離，同時利用像素差值反應光照強度，按照W下公式擬合曲線為：其中，d表示坐標(x，y)上的點與峰值點的距離，D(x，y)表示坐標(x，y)上的像素值差，P 表示光源處能產生的像素差值，P、h在同一區域為恒定值。 44) 評價前景區域的離散程度，采用W下公式提供的變異系數計算方法來計算離散程 度，具體如下所示：其中，Μ表示離散點的個數，Pi表示第i個離散點的像素值差，f (XI)表示擬合函數中第i 個離散點距離Xi所對應的像素值差。6.如權利要求5所述的基于區域離散性的隧道場景環境光照干擾抑制方法，其特征在 于:所述步驟五中的光照區域的判斷，具體如下： 利用離散程度對區域是否為光照區域進行判斷，判斷變異系數是否大于光照區域闊 值，如果是，則為光照區域;如果否，則為非光照區域。
【文檔編號】G06T7/20GK106097382SQ201610370033
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年5月30日
【發明人】趙敏, 孫棣華, 石雨新
【申請人】重慶大學