一种图像亮度值变化原因的判定方法技术

本发明专利技术主要提供了一种图像亮度值变化原因的判定方法，包括如下步骤：步骤1)利用图像变化前后的亮度值差值矩阵，提取“双极性亮度差对数方差直方图”；步骤2)利用“双极性亮度差对数方差直方图”结合Sigmoid函数构造图像亮度值变化原因“概率判定评价函数”；步骤3)根据概率判定评价函数，求解图像亮度值变化原因判定评价概率值；再通过设定判定评价概率阈值。即可比较、判定得出该图像亮度值变化的原因。采用本发明专利技术方法，可克服图像序列运动检测方法中，由于光照变化引起的扰动，有效地提高了图像运动检测的稳定性与可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种图像亮度值变化原因的判定方法
：本专利技术涉及图像亮度值变化原因判定技术，尤其针对位置固定的摄像设备，涉及一种由于光照与物体运动引起的亮度值变化原因之间分类判定的方法。
技术介绍
：对于固定的摄像设备来说，在图像序列之间产生像素亮度值变化的原因有两种：光照的影响与图像中目标物体的运动。传统基于图像序列的运动目标检测算法，利用图像序列之间的像素点对应的亮度值变化来判定是否有运动目标的存在。然而，由于光照变化的影响，常常对运动目标的检测产生大量的干扰。因此，有效地判定图像亮度值的变化原因，是去除光照干扰的重要方法。目前，存在的亮度值变化原因判定方法主要是基于Chaos理论的相位图判定方法，该方法假设光照变化引起图像亮度值的线性变化；然而，实际的光照引起的图像亮度值变化是非线性的。因此，该方法在很多场合失效。综上所述，如何有效地判定图像亮度值的非线性变化的原因，是面向固定摄像设备进行图像运动目标检测中亟待解决的问题。
技术实现思路
：为了解决上述问题，本专利技术的主要目的在于提供一种图像亮度值变化原因的判定方法，能够有效地判定固定摄像设备获取的图像序列之间亮度值非线性的变化原因。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是：一种图像亮度值变化原因的判定方法，该方法包括：步骤1)、利用图像变化前后的亮度值得到差值矩阵，并且提取“双极性亮度差对数方差直方图”；步骤2)、利用“双极性亮度差对数方差直方图”结合Sigmoid函数构造图像亮度值变化原因的“概率判定评价函数”；步骤3)、根据概率判定评价函数，求解图像亮度值变化原因判定评价概率值，再通过设定判定评价概率阈值，即可比较、判定得出该图像亮度值变化的原因。作为优选，所述步骤1)的具体内容包括：设定一副图像变化前后亮度值的差值矩阵ID＝It+1-It其中，ID是图像差值矩阵，It+1是亮度值变化后的图像，It是亮度值变化前的图像；设定双极性亮度差对数方差直方图包括两个正方图，分别是256维的亮度差正空间对数方差直方图Hp，与256维的亮度差负空间对数方差直方图HN，其中log是对数函数，var是方差函数，ID+为图像差值矩阵中，所有正数值所组成的集合(正空间)，ID-为图像差值矩阵中，所有负数值所组成的集合(负空间)，具体为：idx是索引函数，ID+(idx(i))代表It中所有亮度值为i的像素点集合在亮度值变化后“亮度差正空间ID+”中所对应的数值(亮度的变化量)的集合；ID-(idx(i))代表It中所有亮度值为i的像素点集合在亮度值变化后“亮度差负空间ID-”中所对应的数值(亮度的变化量)的集合。作为优选，所述步骤2)的具体内容为：设定图像亮度值变化原因的概率判定评价函数P(HP，HN，α，TN，TA)＝P+(HP，α，TN，Tx)×P-(HN，α，TN，TA)；其中，P+，P-分别为判定评价函数的正、负子函数，属于Sigmoid函数，具体为：TN是数目阈值常数，TA是幅值阈值常数，N+是在HP中所有大于幅值阈值TA的分量的数目；N是在HN中所有大于幅值阈值TA的分量的数目。作为优选，所述步骤3)的具体内容为：根据概率判定评价函数在图像差值矩阵ID中求取的判定概率评价值，判定亮度值变化原因，如：有益效果，本专利技术揭示的一种图像亮度值变化原因的判定方法，具有如下有益效果：采用本专利技术方法，可打破传统Chaos相位图法中对光照引起的图像亮度值定性为线性变化的假设，有效地对图像亮度值非线性的变化原因进行准确地判定，在判定客观指标量化评价上优于目前传统Chaos相位图算法性能，具有很高的稳定性。附图说明：图1为本专利技术建模方法的流程图；图2为本专利技术提出的双极性亮度差对数方差直方图在物体运动下的示意图；图3为本专利技术提出的双极性亮度差对数方差直方图在照明变化下的示意图，图3a为光照正向变化时，提取的双极性亮度差对数方差直方图，图3b为光照负向变化时，提取的双极性亮度差对数方差直方图；图4为本专利技术提出的判定函数输入与输出关系的示意图，图4a为运动物体测试图像对应的判定函数输入与输出关系示意图。图4b为光照正向变化时，对应的判定函数输入与输出关系示意图；图5为本专利技术的判定函数与传统Chaos相位判定函数的测试结果实例；图6为本专利技术的判定函数与传统Chaos相位判定函数的性能比较结果实例。具体实施方式：下面结合本专利技术所提供的附图对本专利技术的技术作进一步说明：如图1所示，一种图像亮度值变化原因的判定方法，包括如下步骤：步骤101：利用图像变化前后的亮度值得到差值矩阵，并且提取“双极性亮度差对数方差直方图”具体为：设定一副图像变化前后的亮度值的差值矩阵，如式(1)：ID＝It+1-It(1)式中，ID是图像差值矩阵，It+1是亮度值变化后的图像，It是亮度值变化前的图像。设定双极性对数亮度方差直方图为包括两个正方图：分别为256维的亮度差正空间对数方差直方图HP，与256维的亮度差负空间对数方差直方图HN，具体如式(2)式(2)中，log是对数函数，var是方差函数，ID+为图像差值矩阵中，所有正数值所组成的集合(正空间)，ID-为图像差值矩阵中，所有负数值所组成的集合(负空间)，具体如式(3)式(2)中，idx是索引函数，ID+(idx(i))代表It中所有亮度值为i的像素点集合在亮度值变化后“亮度差正空间ID+”中所对应的数值(亮度的变化量)的集合；ID-(idx(i))代表It中所有亮度值为i的像素点集合在亮度值变化后“亮度差负空间ID-”中所对应的数值(亮度的变化量)的集合，本专利技术提出的“双极性亮度差对数方差直方图”及其相关参数实例参见图2、图3。步骤102：利用“双极性亮度差对数方差直方图”结合Sigmoid函数构造图像亮度值变化原因“概率判定评价函数”；的具体内容为：设定图像亮度值变化原因的概率判定评价函数，如式(4)P(HP，HN，α，TN，TA)＝P+(HP，α，TN，Tx)×P-(HN，α，TN，TA)(4)式(4)中，P+与P-分别为判定函数的正、负子函数，均是Sigmoid函数，如式(5)：式(5)中，TN是数目阈值常数，TA是幅值阈值常数，N+是在HP中所有大于幅值阈值TA的分量的数目；N-是在HN中所有大于幅值阈值TA的分量的数目。如图2所示，当测试图像序列为运动物体时，HP中大于幅值阈值常数TA的分量数目N+大于数目阈值常数TN，HN中大于幅值阈值常数TA的分量数目N-也大于数目阈值常数HN。因此，本专利技术提出的判定函数正、负子函数P+与P-输入值均为大于0的正数，进而所对应的正、负子函数P+与P-输出值均接近于1；所以，对应的判定函数式(4)输出值接近于1，参见图4a。如图3a所示，当测试图像序列为正向光照变化时，亮度差负空间中提取的HN中大于幅值阈值常数TA的分量数目N-一定小于数目阈值常数TN；因此，本专利技术提出的判定函数的负子函数P-输入值为小于0的负数，进而相应的负子函数P-输出值接近于0。所以，无论此时正子函数P输出值为正或负，最终判定函数式(4)输出值一定接近于0，参见图4b。综上，当测试图像序列为运动物体时，本专利技术提出的判定函数值(式(4))接近于1，当测试图像序列为光照变化时，本专利技术提出的判定函数值(式(4))接近于0。步骤103：利用根据概率判定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像亮度值变化原因的判定方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1)、利用图像变化前后的亮度值得到差值矩阵，并且提取“双极性亮度差对数方差直方图”；步骤2)、利用“双极性亮度差对数方差直方图”结合Sigmoid函数构造图像亮度值变化原因的“概率判定评价函数”；步骤3)、根据概率判定评价函数，求解图像亮度值变化原因判定评价概率值，再通过设定判定评价概率阈值，即可比较、判定得出该图像亮度值变化的原因。

【技术特征摘要】
1.一种图像亮度值变化原因的判定方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1)、利用图像变化前后的亮度值得到差值矩阵，并且提取“双极性亮度差对数方差直方图”；步骤2)、利用“双极性亮度差对数方差直方图”结合Sigmoid函数构造图像亮度值变化原因的“概率判定评价函数”；步骤3)、根据概率判定评价函数，求解图像亮度值变化原因判定评价概率值，再通过设定判定评价概率阈值，即可比较、判定得出该图像亮度值变化的原因。2.根据权利要求1所述的一种图像亮度值变化原因的判定方法，其特征在于：所述步骤1)的具体内容包括：设定一副图像变化前后亮度值的差值矩阵ID＝It+1-It其中，ID是图像差值矩阵，It+1是亮度值变化后的图像，It是亮度值变化前的图像；设定双极性亮度差对数方差直方图包括两个正方图，分别是256维的亮度差正空间对数方差直方图Hp，与256维的亮度差负空间对数方差直方图HN，其中log是对数函数，var是方差函数，ID+为图像差值矩阵中，所有正数值所组成的集合，ID-为图像差值矩阵中，所有负数值...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晗，施佺，魏明，邵叶秦，许致火，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32