一种石块识别的图像亮度智能寻优方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种石块识别的图像亮度智能寻优方法及其装置，包括：对石块图像进行平均亮度计算与亮度划分，响应于弱光区间或强光区间的划分结果，对石块图像进行图块分割、平均亮度计算以及亮度划分；根据各图块的亮度划分结果对相邻图块进行亮度识别，并根据相邻图块的亮度识别结果对石块图像进行整体映射以得到与亮度识别结果对应的石块图像的各亮度区；根据与各亮度区对应的平均亮度、权重系数、图块数以及与石块图像对应的平均亮度与图块数计算出石块图像的目标对比度；以及对石块图像进行曝光调节以使其达到目标对比度。本发明专利技术能够获得理想且清晰的石块图像用以后续的识别算法实现。算法实现。算法实现。

【技术实现步骤摘要】
一种石块识别的图像亮度智能寻优方法及其装置


[0001]本专利技术涉及石块图像识别领域，尤其涉及一种石块识别的图像亮度智能寻优方法及其装置。

技术介绍

[0002]石块的结构比较复杂多样，而且是多面体，不同的表面对于接受光照度不同，导致石块的灰度分布非常复杂，这就增大了识别难度。且由于不同光照环境下的被测物的反光现象，使得图像识别工作更加难以精确。
[0003]例如在破碎石块作业中，为了实现破碎锤自动化破碎石块的需求，识别待碎石块是其中最重要一环。只有能够准确的识别待碎石块，才能顺利的引导破碎锤将石块破碎，完成自动化施工。
[0004]目前对于石块识别亮度调节尚无成熟算法，一般来说目前已有技术算法有以下缺点。
[0005]1.环境适应性差当前平面相机图像识别中的调节多数算法依赖于均值算法，这样的算法导致拍摄的图像极容易收到背景光的干扰。例如在背景很亮的白天或者只有补光光源的黑天下，根据均值算法调节出来的算法准确度极低。
[0006]2.对于补光光源要求高根据第一条因素带来的后果就是一般的补光光源完全不能实现各种光场环境的识别需求。因此需要功率极高的补光光源进行适应性的弥补，但是这种光源功率大，亮度高，不但耗电，而且存在散热困难容易损坏和损伤人眼的潜在危险。
[0007]3.效果差在不同光场环境下，现在通用的亮度调节算法即使能够实现识别功能，也会存在因为局部亮度高导致识别不准确的情况。对于石块的识别不仅仅是在识别，还需要有比较高精确度的定位。因此对于石块边缘的准确识别则成了重中之重，其中调节到合适的亮度及对比度有着不可估量的作用。

技术实现思路

[0008]为了克服上述
技术介绍
中所描述的现有技术缺陷以提高石块识别准确率，本专利技术的其中一方面提供一种石块识别的图像亮度智能寻优方法，包括：对待识别的石块图像进行平均亮度计算并依据计算结果对其进行亮度划分，其中亮度划分结果至少是弱光区间、普通区间以及强光区间的一种；响应于所述弱光区间或强光区间的划分结果，对所述石块图像进行图块分割并对分割后的各图块进行平均亮度计算以及依据计算结果对其进行所述亮度划分；根据各图块的亮度划分结果对相邻图块进行亮度识别，其中亮度识别结果至少是连续弱光、连续强光、连续普通、弱
‑
强、强
‑
弱、弱
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普、普
‑
弱、强
‑
普以及普
‑
强的一种，其中与弱
‑
强与强
‑
弱对应的相邻图块被视为石块与背景的边界；根据所述相邻图块的亮度
识别结果对所述石块图像进行整体映射以得到与所述亮度识别结果对应的所述石块图像的各亮度区；根据与所述各亮度区对应的平均亮度、权重系数、图块数以及与所述石块图像对应的平均亮度与图块数计算出所述石块图像的目标对比度；以及对所述石块图像进行曝光调节以使其达到所述目标对比度。
[0009]优选地，对待识别的石块图像进行平均亮度计算并依据计算结果对其进行亮度划分，包括：利用式L=0.299
·
R + 0.587
·
G + 0.114
·
B计算出所述石块图像的平均亮度，将分别处于[0，84]，[85,170]，[171,255]区间内的平均亮度对应确定为弱光区间、普通区间以及强光区间。
[0010]优选地，对所述石块图像进行图块分割，包括：获取所述石块图像中的最小石块像素面积，其中所述最小石块像素面积是最小石块的最小外接矩形面积；根据所述最小石块像素面积确定图块像素面积，其中所述图块像素面积大于所述最小石块像素面积；根据所述图块像素面积将所述石块图像分割成J
×
K的图块。
[0011]优选地，所述方法还包括：将弱
‑
普与普
‑
强对应的相邻图块标记为弱
‑
强模糊，强
‑
普与普
‑
弱对应的相邻图块标记为强
‑
弱模糊；至少对标记为弱
‑
强模糊与强
‑
弱模糊的图块进行循环亮度识别并根据识别结果对标记的图块进行亮度确认，其中所述亮度确认包括：判断弱
‑
普中的普通亮度图块是否发生亮度上升，若是则将弱
‑
普确认为弱
‑
强，若否则将其确认为连续弱光；判断普
‑
强中的普通亮度图块是否发生亮度上升，若是则将普
‑
强确认为连续强光，若否则将其确认为弱
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强；判断强
‑
普中的普通亮度图块是否发生亮度上升，若是则将强
‑
普确认为连续强光，若否则将其确认为强
‑
弱；以及判断普
‑
弱中的普通亮度图块是否发生亮度上升，若是则将普
‑
弱确认为强
‑
弱，若否则将其确认为连续弱光。
[0012]优选地，所述石块图像的目标对比度采用以下公式计算：其中：Nson为目标对比度，Msum为石块图像对应图块数，L为石块图像对应的平均亮度；S1‑
S7分别为连续弱光区、连续强光区、连续普通光区、弱
‑
强光区、强
‑
弱光区、弱
‑
强模糊光区以及强
‑
弱模糊光区对应的图块数，N1‑
N7分别为连续弱光区、连续强光区、连续普通光区、弱
‑
强光区、强
‑
弱光区、弱
‑
强模糊光区以及强
‑
弱模糊光区对应的平均亮度；ω1为连续弱光区、连续强光区以及连续普通光区对应的权重系数，ω2为弱
‑
强光区以及强
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弱光区对应的权重系数，ω3为弱
‑
强模糊光区以及强
‑
弱模糊光区对应的权重系数。
[0013]为了克服上述
技术介绍
中所描述的现有技术缺陷以提高石块识别准确率，本专利技术的其中一方面提供一种石块识别的图像亮度智能寻优装置，包括：第一亮度计算模块，被配置为对待识别的石块图像进行平均亮度计算；第一亮度划分模块，被配置为依据计算结果对其进行亮度划分，其中亮度划分结果至少是弱光区间、普通区间以及强光区间的一种；图像分割模块，被配置为响应于所述弱光区间或强光区间的划分结果，对所述石块图像进行图块分割；第二亮度计算模块，被配置为对分割后的各图块进行平均亮度计算；第二亮度划分模块，被配置为依据各图块平均亮度的计算结果对其进行所述亮度划分；亮度识别模块，被配置为根据各图块的亮度划分结果对相邻图块进行亮度识别，其中亮度识别结果至少是连续弱光、连续强光、连续普通、弱
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强、强
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弱、弱
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普、普
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弱、强
‑
普以及普
‑
强的一种，其中
与弱
‑
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种石块识别的图像亮度智能寻优方法，其特征在于，包括：对待识别的石块图像进行平均亮度计算并依据计算结果对其进行亮度划分，其中亮度划分结果至少是弱光区间、普通区间以及强光区间的一种；响应于所述弱光区间或强光区间的划分结果，对所述石块图像进行图块分割并对分割后的各图块进行平均亮度计算以及依据计算结果对其进行所述亮度划分；根据各图块的亮度划分结果对相邻图块进行亮度识别，其中亮度识别结果至少是连续弱光、连续强光、连续普通、弱
‑
强、强
‑
弱、弱
‑
普、普
‑
弱、强
‑
普以及普
‑
强的一种，其中与弱
‑
强与强
‑
弱对应的相邻图块被视为石块与背景的边界；根据所述相邻图块的亮度识别结果对所述石块图像进行整体映射以得到与所述亮度识别结果对应的所述石块图像的各亮度区；根据与所述各亮度区对应的平均亮度、权重系数、图块数以及与所述石块图像对应的平均亮度与图块数计算出所述石块图像的目标对比度；以及对所述石块图像进行曝光调节以使其达到所述目标对比度。2.根据权利要求1所述的图像亮度智能寻优方法，其特征在于，对待识别的石块图像进行平均亮度计算并依据计算结果对其进行亮度划分，包括：利用式L=0.299
·
R + 0.587
·
G + 0.114
·
B计算出所述石块图像的平均亮度，将分别处于[0，84]，[85,170]，[171,255]区间内的平均亮度对应确定为弱光区间、普通区间以及强光区间。3.根据权利要求1所述的图像亮度智能寻优方法，其特征在于，对所述石块图像进行图块分割，包括：获取所述石块图像中的最小石块像素面积，其中所述最小石块像素面积是最小石块的最小外接矩形面积；根据所述最小石块像素面积确定图块像素面积，其中所述图块像素面积大于所述最小石块像素面积；根据所述图块像素面积将所述石块图像分割成J
×
K的图块。4.根据权利要求1所述的图像亮度智能寻优方法，其特征在于，所述方法还包括：将弱
‑
普与普
‑
强对应的相邻图块标记为弱
‑
强模糊，强
‑
普与普
‑
弱对应的相邻图块标记为强
‑
弱模糊；至少对标记为弱
‑
强模糊与强
‑
弱模糊的图块进行循环亮度识别并根据识别结果对标记的图块进行亮度确认，其中所述亮度确认包括：判断弱
‑
普中的普通亮度图块是否发生亮度上升，若是则将弱
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普确认为弱
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强，若否则将其确认为连续弱光；判断普
‑
强中的普通亮度图块是否发生亮度上升，若是则将普
‑
强确认为连续强光，若否则将其确认为弱
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强；判断强
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普中的普通亮度图块是否发生亮度上升，若是则将强
‑
普确认为连续强光，若否则将其确认为强
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弱；以及判断普
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弱中的普通亮度图块是否发生亮度上升，若是则将普
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弱确认为强
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弱，若否则将其确认为连续弱光。5.根据权利要求4所述的图像亮度智能寻优方法，其特征在于，所述石块图像的目标对
比度采用以下公式计算：其中：Nson为目标对比度，Msum为石块图像对应图块数，L为石块图像对应的平均亮度；S1‑
S7分别为连续弱光区、连续强光区、连续普通光区、弱
‑
强光区、强
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弱光区、弱
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强模糊光区以及强
‑
弱模糊光区对应的图块数，N1‑
N7分别为连续弱光区、连续强光区、连续普通光区、弱
‑
强光区、强
‑
弱光区、弱
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强模糊光区以及强
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弱模糊光区对应的平均亮度；ω1为连续弱光区、连续强光区以及连续普通光区对应的权重系数，ω2为弱
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强光区以及强
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弱光区对应的权重系数，ω3为弱
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强模糊光区以及强
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弱模糊光区对应的权重系数。6.一种石块识别的图像亮度智能寻优装置，其特征在于，包括：第一亮度计算模块，被配置为对待识别的石块图像进行平均亮度计算；第一亮度划分模块，被配置为依据计算结果对其进行亮度划分，其中亮度划分结果至少是弱光区间、普通区间以及强光区间的一种；图像分...

【专利技术属性】
技术研发人员：张彦群，
申请(专利权)人：爱克斯维智能科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：