本发明专利技术提出一种烟田采集图像分割方法，该方法在检测到场景中光照有较大变化时，利用同态滤波算法抑制光照变化对视频分割的影响，然后采用颜色差分直方图算法进行视频分割.从而保证在含有较大光照变化的视频场景中，仍可稳健的进行背景更新和前景目标分割。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，更具体地，涉及。
技术介绍
对采集烟田的图像进行处理的过程中，如何处理光照变化所带来的影响是一个重 要难题。尽管针对场景中含有光照变化的情况已提出很多算法，然而光照变化的任意性和 快速性仍然使得这些检测算法存在较高的误检率。近年来，提出了一种新的学习机制改进 了高斯混合算法对背景的适应能力，并利用基于帧差的启发式方法辅助速率控制方法减少 光照变化下的前景误检率，还有用3个阈值对像素属于前景还是背景进行分类的新方法， 在一定程度上解决不同光照条件对视频分割的影响；以及提出尺度不变的局部3元模式算 子解决光照变化的影响等.通过仿真对比发现这些方法提出的颜色差分直方图视频分割 算法与上述算法相比具有目标分割稳健和运算速度快等特点。由于这些算法是利用图像和 其背景图像颜色差分建立颜色差分直方图，然后设定分割阈值，最后判断图像各像素属于 背景还是前景目标，因而当场景中光照变化幅度较大时，不可避免的将光照变化引起的图 像和其背景图像对应像素的差异统计到颜色差分直方图中，影响分割阈值的设定，从而造 成对图像分割失效，对其背景图像更新失败.如果背景更新持续失效，必将会影响后续视 频分割效果.
技术实现思路
本专利技术提供，该方法能抑制光照变化对图像分割稳健 性的影响，可稳健的进行图像背景更新和前景目标分割。 为了达到上述技术效果，本专利技术的技术方案如下： -种烟田采集图像分割方法，包括以下步骤： S1 :统计采样的烟田图像帧数Nf，采用基于概率的背景抽取算法抽取背景图像 fB(x, y)；S2:分别提取第i帧图像fi(x,y)的红色、绿色和蓝色值Ri(x,y)、Gi(x,y)和 Bi(x,y)，i= 0, 1，· ··，Nf;S3:将RGB色彩空间的背景图像fB (x，y)和第i帧图像仁(x，y)转化到HSV色彩空 间，第i帧图像及其背景图像的亮度分量分别为fVl (x，y)和fvB(x，y)，判断第i帧图像及其 背景图像光照是否有变化，若无变化就将第i帧图像进行分割，若有变化就进一步判断第i 帧图像是否存在光照昏暗；S4:若存在光照昏暗就分别对fVl (X，y)和fvB(x，y)进行光照补偿，并将光照补 偿后的fVl(x，y)和fvB(x，y)进行光照抑制再结合色调、饱和度分量转回到RGB空间生成 f'i(X，y)和f'B (X，y);若不存在光照昏暗就直接对f>i(X，y)和f>B (X，y)进行光照抑制再 结合色调、饱和度分量转回到RGB空间生成f'Uj)和f"B(x，y); S5 :对f'i(x,y)、f'B(x,y)或f"i(x，y)、f"B(x,y)重复步骤S3-S5 的过程进行背 景更新和分割。 进一步地，所述步骤S3中判断第i帧图像及其背景图像光照是否有变化的方法如 下： 式中X和y分别代表大小为MXN的一帧图像的像素坐标，11^=ClXMXN，Cl为常 系数。 进一步地，所述步骤S3中对第i帧图像进行分割的过程如下： S31 :利用仁(X，y)和fB (X，y)分别计算颜色差分直方图值邱 AR(x,y) = Rx (x, y)-RB (x,y)ΔG(x, y) = G；(x, y)-GB(x, y) x = 1，2,…，M ;y = 1，2...，N; ΔB(x, y) = B,(x, y)-Bb(x, y) S32 :对颜色差分直方图值进行平滑处理： S33 :计算分割左右阈值SR。SL1: S34:分割图像： S35 :若QB(X，y)为0就将图像匕(X，y)中对应位置的像素信息更新到其背景图像 fvB(x，y)中： 若QB(x，y)不为0,就去除前景阴影并将相应的QB(x，y)置为0 ; S36 :对QB(x，y)采用约束行程算法和形态学方法填补前景目标的孔去除孤立像 素和极小目标获得最终的图像分割。 进一步地，所述步骤S3中判断第i帧图像是否存在光照昏暗的方法如下： 式中X和y分别代表大小为MXN的一帧图像的像素坐标，Th2=c2XMXN，c2为常 系数。 进一步地，所述步骤S4中进行光照抑制的过程如下： 进一步地，所述步骤S4中进行光照补偿的过程如下： 与现有技术相比，本专利技术技术方案的有益效果是： 本专利技术方法在检测到场景中光照有较大变化时，利用同态滤波算法抑制光照变化 对视频分割的影响，然后采用颜色差分直方图算法进行视频分割，从而保证在含有较大光 照变化的视频场景中，仍可稳健的进行背景更新和前景目标分割。【附图说明】 图1为本专利技术方法的流程图。【具体实施方式】 附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制； 为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品 的尺寸； 对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解 的。 下面结合附图和实施例对本专利技术的技术方案做进一步的说明。 实施例1 -种烟田采集图像分割方法，包括以下步骤：S1:统计采样的烟田图像帧数Nf，采用基于概率的背景抽取算法抽取背景图像 fB(x,y)；S2:分别提取第i帧图像fi(x,y)的红色、绿色和蓝色值Ri(x,y)、Gi(x,y)和 Bi(x,y)，i= 0, 1，· ··，Nf;S3:将RGB色彩空间的背景图像fB (x，y)和第i帧图像仁(x，y)转化到HSV色彩空 间，第i帧图像及其背景图像的亮度分量分别为fVl (x，y)和fvB(x，y)，判断第i帧图像及其 背景图像光照是否有变化，若无变化就将第i帧图像进行分割，若有变化就进一步判断第i 帧图像是否存在光照昏暗；S4:若存在光照昏暗就分当前第1页1 2 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种烟田采集图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：统计采样的烟田图像帧数Nf，采用基于概率的背景抽取算法抽取背景图像fB(x,y)；S2：分别提取第i帧图像fi(x,y)的红色、绿色和蓝色值Ri(x,y)、Gi(x,y)和Bi(x,y)，i＝0,1,···，Nf；S3：将RGB色彩空间的背景图像fB(x,y)和第i帧图像fi(x,y)转化到HSV色彩空间，第i帧图像及其背景图像的亮度分量分别为fvi(x,y)和fvB(x,y)，判断第i帧图像及其背景图像光照是否有变化，若无变化就将第i帧图像进行分割，若有变化就进一步判断第i帧图像是否存在光照昏暗；S4：若存在光照昏暗就分别对fvi(x,y)和fvB(x,y)进行光照补偿，并将光照补偿后的fvi(x,y)和fvB(x,y)进行光照抑制再结合色调、饱和度分量转回到RGB空间生成f’i(x,y)和f’B(x,y)；若不存在光照昏暗就直接对fvi(x,y)和fvB(x,y)进行光照抑制再结合色调、饱和度分量转回到RGB空间生成f”i(x,y)和f”B(x,y)；S5：对f’i(x,y)、f’B(x,y)或f”i(x,y)、f”B(x,y)重复步骤S3‑S5的过程进行背景更新和分割。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：陈泽鹏，
申请(专利权)人：中国烟草总公司广东省公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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