一种视频图像稳定性判断及基于视频的隧道亮度检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视频的隧道亮度检测方法，其步骤包括：提出了用来保证所使用的摄像机具有良好稳定性的视频图像稳定性检测算法、通过棋盘格标定的方法对摄像机拍摄的视频图像进行畸变校正处理、实现对摄像机图像传感器的均匀性的检测及校正、提取视频的初始彩色背景图像、在准确设定检测区域后使用恒定间隔两行两列像素的计算方法来进行图像元素的提取、确定出实际测量出的亮度和检测出的图像元素R、G、B之间关系的亮度检测算法。本发明专利技术提出的基于视频的隧道亮度检测系统的方案利用摄像机采集的连续视频图像帧，既能对面层进行连续的亮度检测，又能为照明监控计算机提供实时的亮度值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频的隧道亮度检测方法
本专利技术涉及视频图像处理、能见度检测
，具体涉及一种基于视频的隧道亮度检测方法。
技术介绍
在隧道系统设计以及工程建设中，照明占据着相当重要的地位。因为隧道环境相对闭塞，并不像普通的道路一样能够直接接受太阳光的照射，隧道的亮度相对于外界亮度来说会偏低。因此，隧道需要借助于人工照明来为驾驶员提供合适的视觉光亮条件，这就要求照明系统能够满足驾驶员所适应的最佳光亮需求，以保证交通安全，降低交通事故发生率。在隧道机电系统中，照明系统是能耗最高的部分，在保证车辆安全行驶的前提下降低能耗是节能的一个重要目标。对照明进行实时的光控制是降低能耗的一种行之有效的方法，光控制依赖于隧道洞内外亮度的实时测量值。因此，对隧道内部照明亮度进行检测对降低能耗和保证交通安全有重要作用。针对隧道照明亮度检测问题，国内外开展了诸多研究并取得一些成果。专利号CN202396058U陈荣、林著惠等公路隧道照明亮度自适应控制系统，在多种软件算法逻辑分析处理下能够实时或定时控制隧道内灯具亮度，实现隧道照明亮度智能控制，满足隧道行车安全要求下的最大节能的自适应控制，但是，并没有考虑如何检测隧道内部亮度问题。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于，提出一种基于视频的隧道亮度检测方法，能同时进行隧道亮度检测和隧道亮度均匀度检测，同时扩展了隧道亮度检测算法的适用范围。为了实现上述任务，本专利技术采用以下技术方案：本专利技术提供一种视频图像的稳定性判断方法，具体步骤为：根据视频图像稳定性检测算法预先判断采集的视频图像的稳定性，采用如下公式，其中，R、G、B代表视频图像每个像素点的红、绿、蓝三个颜色分量，MSE表示采集的视频图像的三个颜色分量总均方差，MSER表示视频图像每个像素颜色分量R的均方差，MSEG表示视频图像每个像素颜色分量G的均方差，MSEB表示视频图像每个像素颜色分量B的均方差，i表示采集的视频图像中第i帧图像，i＝1，2，3，...，n，n≥1，Ri、Gi、Bi分别为第i帧图像所有像素点的R、G、B的值，分别为采集的视频图像中所有图像的Ri、Gi、Bi的均值；若MSE、MSER、MSEG和MSEB值均小于0.5，则采集的视频图像稳定性满足要求，为稳定的视频图像，否则重新采集视频图像。本专利技术还提供一种基于视频的隧道亮度检测方法，包括：采集视频图像，根据视频图像稳定性检测算法预先判断采集的视频图像的稳定性，采用如下公式，其中，R、G、B代表视频图像每个像素点的红、绿、蓝三个颜色分量，MSE表示采集的视频图像的三个颜色分量总均方差，MSER表示视频图像每个像素颜色分量R的均方差，MSEG表示视频图像每个像素颜色分量G的均方差，MSEB表示视频图像每个像素颜色分量B的均方差，i表示采集的视频图像中第i帧图像，i＝1，2，3，...，n，n≥1，Ri、Gi、Bi分别为第i帧图像所有像素点的R、G、B的值，分别为采集的视频图像中所有图像的Ri、Gi、Bi的均值；若MSE、MSER、MSEG和MSEB值均小于0.5，则采集的视频图像稳定性满足要求，为稳定的视频图像，否则重新采集视频图像。选取多张稳定的视频图像对摄像机进行畸变校正处理，得到摄像机内参数和外参数；进行摄像机传感器的均匀性校正；提取初始彩色背景图像；对初始彩色背景图像采用恒定间隔两行两列像素计算法，将初始彩色背景图像划分为多个检测区域，任意检测区域中的任意图像像素点以(xp，yq)表示，进行图像亮度值T计算，T的计算采用如下公式，其中，T(xp，yq)表示检测区域图像像素点(xp，yq)的图像亮度值，yt表示每个子区域上边缘的图像像素均值，yb表示每个子区域下边缘的图像像素均值，xl表示每个子区域左边缘的图像像素均值，xr表示每个子区域右边缘的图像像素均值，p和q为自然数，INT[]表示对括号里面的式子进行取整；依据视频图像亮度检测算法计算隧道亮度值L，采用的计算模型为，所述对摄像机进行畸变校正处理是指采用棋盘格标定法，选稳定的视频图像中50帧图像进行摄像机标定。所述校正摄像机传感器的均匀性，具体步骤为：将稳定的视频图像分为个面积相同的子区域，(j，k)表示由个子区域形成的任意区域，j∈ζ且ζ和为自然数，以稳定的视频图像中心为基准，进行摄像机传感器的均匀性校正，采用的公式如下，其中，KR(j，k)、KG(j，k)、KB(j，k)分别为任意区域(j，k)对应的R、G、B的校正系数，R(j，k)、G(j，k)、B(j，k)分别表示任意区域(j，k)的R、G、B值。采用中值滤波统计法提取稳定的视频图像的初始彩色背景图像。所述初始彩色背景图像是采用中值滤波方法在对100帧图像训练后得到的。依据视频图像亮度检测算法得到光源亮度值L后对初始彩色背景图像的亮度总均匀度U0和中线亮度纵向均匀度Um进行检测，采用的公式如下：其中，Lmin是所有子区域的最小亮度值的平均值，Lav是对所有子区域的平均亮度值求取的平均值，L’min是所有子区域的中线最小亮度值的平均值，L’max为所有子区域的中线最大亮度值的平均值。本专利技术的有益效果是：本专利技术可以对隧道内部亮度信息进行检测，并可以同时进行隧道亮度检测和亮度均匀度检测，对降低隧道照明系统能耗和保证车辆安全行驶有很重大的作用。同时本专利技术视频图像亮度检测算法将不同曝光时间和不同的图像元素值与亮度值之间建立了一个一一对应的关系，而不是仅仅局限于某特定的曝光时间或者特定的图像元素值，扩展了亮度检测算法的适用范围。附图说明图1为本专利技术基于视频的隧道亮度检测方法的技术路线图；图2为本专利技术摄像机传感器均匀度检测所统计的子区域；图3为本专利技术摄像机传感器均匀度检测时R值的横向和纵向变化趋势，(a)R值的横向变化趋势(b)R值的纵向变化趋势；图4为本专利技术采用中值滤波统计法训练出的背景(a)中值滤波统计法25帧训练出的背景，(b)中值滤波统计法50帧训练出的背景，(c)中值滤波统计法100帧训练出的背景，(d)中值滤波统计法150帧训练出的背景；图5为光源实际亮度值与亮度检测模型的计算值的对比图及相对误差。具体实施方式以下给出本专利技术的具体实施例，需要说明的是本专利技术并不局限于以下具体实施例，凡在本申请技术方案基础上做的等同变换均落入本专利技术的保护范围。实施例1本专利技术采用的摄像机配置是PAL彩色电视制式，其在充分考虑了人眼的视觉特性和阴极射线管(CRT)的非线性特性后，根据彩色图像中分量值的重要性，将三个颜色分量R，G，B用不同的权值进行加权平均。其中的Y是亮度(Luminance)，反映了亮度等级，亮度公式为：Y＝0.299R+0.587G+0.114B即要把采集来的彩色图像在预处理阶段利用YUV模型转化为灰度图像，也就是把RGB色彩空间转换为YUV色彩空间，之后就只对Y进行分析处理，亮度信息Y可以显示完整的亮度图像，这样既可以提高后续算法的速度，而且可以节约内存空间，达到更为理想的要求。本专利技术基于视频的隧道亮度检测方法，其整体流程图如图1所示，具体过程包括：采集视频图像，根据视频图像稳定性检测算法预先判断采集的视频图像的稳定性，具体公式为：其中，R、G、B代表视频图像每个像素点的红、绿、蓝三个颜色分量，MSE表示采集的视频图像的三本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频图像的稳定性判断方法，其特征在于，所述视频图像的稳定性判断采用如下公式，

【技术特征摘要】
1.一种视频图像的稳定性判断方法，其特征在于，所述视频图像的稳定性判断采用如下公式，其中，R、G、B代表视频图像每个像素点的红、绿、蓝三个颜色分量，MSE表示采集的视频图像的三个颜色分量总均方差，MSER表示视频图像每个像素颜色分量R的均方差，MSEG表示视频图像每个像素颜色分量G的均方差，MSEB表示视频图像每个像素颜色分量B的均方差，i表示采集的视频图像中第i帧图像,i＝1,2,3,…,n，n≥1，Ri、Gi、Bi分别为第i帧图像所有像素点的R、G、B的值，分别为采集的视频图像中所有图像的Ri、Gi、Bi的均值；若MSE、MSER、MSEG和MSEB值均小于0.5，则采集的视频图像稳定性满足要求，为稳定的视频图像，否则重新采集视频图像。2.一种基于视频的隧道亮度检测方法，其特征在于，该检测方法包括：步骤一，采集视频图像，采用权利要求1所述方法判断视频图像的稳定性，得到稳定的视频图像；步骤二，提取稳定的视频图像的初始彩色背景图像；步骤三，计算光源亮度值L，具体包括：对步骤二的初始彩色背景图像采用恒定间隔两行两列像素计算法，将初始彩色背景图像划分为多个检测区域，任意检测区域中的任意图像像素点以(xp,yq)表示，进行初始彩色背景图像亮度值T计算，T的计算采用如下公式，其中，T(xp,yq)表示检测区域图像像素点(xp,yq)的图像亮度值，yt表示每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：李曙光，王珂，折胜军，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61