基于图像特征的环境亮度智能检测方法技术

本发明专利技术涉及光照图像的纹理结构分析技术领域，具体涉及一种基于图像特征的环境亮度智能检测方法

【技术实现步骤摘要】
基于图像特征的环境亮度智能检测方法


[0001]本专利技术涉及光照图像的纹理结构分析
，具体涉及一种基于图像特征的环境亮度智能检测方法
。

技术介绍

[0002]基于计算机视觉和机器学习技术的环境亮度检测越来越得到广泛应用，在智能家居中，智能照明系统就可以利用图像特征检测环境的亮度与颜色等光照情况，并根据检测结果自动调整照明设备的亮度和颜色，以实现能源节约并同时提高用户对环境感知的舒适性
。
[0003]不过，由于智能家居场景下通常存在多个光源，所以在开启光照时，会因光源数量较多而导致此时智能家居场景下的物体表面存在着光照并不均匀的情况，影响用户的家居体验
。
而现有的利用图像特征对环境光照情况进行检测的手段，在面对光照不均匀情况时的光通道提取效果较差，这就导致当前并不能较为准确地检测出智能家居环境下光照不均匀的具体程度，无法为后续判断光照不均匀程度是否已明显影响用户家居体验提供准确依据
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于图像特征的环境亮度智能检测方法，用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于图像特征的环境亮度智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集家居环境的光照图像；确定光照图像中各个光源的光照强度以及面积，根据当前光源的光照强度以及当前光源的面积相较于所有光源的面积的相对大小，确定当前光源的相对光强系数；根据当前光源的相对光强系数与当前光源所照射到的家具物体数量
、
家具物体面积之间的正相关程度，确定当前光源的照明结果匹配程度；对光照图像进行比特分层，选取层数最高的设定数量的比特层合并得到合并图像，确定合并图像中当前光源所照射到的各个家具物体上强光面面积之和与背光面面积之和的比值，确定合并图像中当前光源所照射到的各个家具物体所包含的灰度值类别数，确定各个灰度值类别所在区域之间的过渡均匀性，根据所述比值
、
灰度值类别数
、
过渡均匀性
、
当前光源的照明结果匹配程度以及当前光源所照射到的家具物体数量，确定当前光源的照射均匀性，对各个光源的照射均匀性求均值，得到家居环境的整体照射均匀性
。2.
根据权利要求1所述的基于图像特征的环境亮度智能检测方法，其特征在于，确定光照图像中各个光源的光照强度的方法为：对光照图像进行比特分层，选取层数最低的预设数量个比特层作为低比特层，确定每个低比特层上与光源位置对应的区域内像素值为
255
的像素点的统计数量，以各个低比特层对应的统计数量的均值作为光源的光照强度
。3.
根据权利要求2所述的基于图像特征的环境亮度智能检测方法，其特征在于，所述光源的光照强度为：；表示家居环境光照图像中第
i
个光源的光照强度，表示第
l
个比特层中与第
i
个光源区域对应的区域范围内第
j
个像素点的像素值，
[ ]
表示艾弗森括号，括号内条件成立则结果为1，否则为
0。4.
根据权利要求1所述的基于图像特征的环境亮度智能检测方法，其特征在于，确定光照图像中各个光源的面积的方法为：对光照图像进行语义分割，确定光照图像中光源所在位置，从而确定光源的面积
。5.
根据权利要求
1~3
任意一项所述的基于图像特征的环境亮度智能检测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：范绪军，何建军，谭金星，汪贤春，
申请(专利权)人：深圳市聪讯智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：