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一種有效的圖像處理系統(tǒng)的制作方法

文檔序號(hào):12721189閱讀:517來源:國(guó)知局
一種有效的圖像處理系統(tǒng)的制作方法與工藝
本發(fā)明創(chuàng)造涉及圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域
,具體涉及一種有效的圖像處理系統(tǒng)。
背景技術(shù)
:人們從外界獲得的大部分信息都是從圖像中獲取的,利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行各種形式的處理,從而得到圖像所包含的信息的方式促進(jìn)了圖像處理技術(shù)的發(fā)展。在圖像處理技術(shù)中,如何準(zhǔn)確的檢測(cè)出目標(biāo)是圖像處理技術(shù)的一大關(guān)鍵問題,但在目標(biāo)檢測(cè)的過程中,往往由于場(chǎng)景變化以及陰影等的影響,對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性帶來極大的困難,因此提出一種能夠有效檢測(cè)到目標(biāo)的圖像處理系統(tǒng)有著重要的意義。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:針對(duì)上述問題,本發(fā)明旨在提供一種有效的圖像處理系統(tǒng)。本發(fā)明創(chuàng)造的目的通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn):一種有效的圖像處理系統(tǒng),包括圖像采集模塊、圖像傳輸模塊、圖像處理模塊和圖像存儲(chǔ)模塊;所述圖像采集模塊用于收集原始圖像,圖像處理模塊用于對(duì)經(jīng)圖像傳輸模塊傳輸?shù)脑紙D像進(jìn)行后續(xù)處理,圖像存儲(chǔ)模塊用于存儲(chǔ)處理后的圖像。優(yōu)選地,所述圖像采集模塊采用攝像頭采集圖像。優(yōu)選地,還設(shè)置有圖像預(yù)處理模塊,所述圖像預(yù)處理模塊與圖像傳輸模塊連接,用于對(duì)所述原始的圖像進(jìn)行預(yù)處理。優(yōu)選地,所述圖像處理模塊還包括陰影去除單元、目標(biāo)提取單元和直方圖檢驗(yàn)單元。優(yōu)選地,所述陰影去除單元用于從接收到的圖像中提取目標(biāo)區(qū)間的直方圖并去除目標(biāo)區(qū)間的陰影,具體包括:a.獲取圖像中每個(gè)像素點(diǎn)i所對(duì)應(yīng)的R、G、B顏色值,建立顏色空間具體為:式中,N是圖像中像素的總數(shù),ri、gi、bi分別為像素點(diǎn)i所對(duì)應(yīng)的R、G、B顏色分量;b.定義矩陣U用于將3維向量進(jìn)行降維處理,具體包括:式中,c.將得到的二維向量xi進(jìn)行投影處理,獲得投影后的灰度值Ii;d.將獲得的本證灰度值Ii按照下列公式進(jìn)行處理,具體為:e.建立灰度值I′i的直方圖,取一個(gè)固定的分組數(shù)z以獲得固定的組距,分組數(shù)z滿足最小分組數(shù);f.計(jì)算直方圖概率gj,以求得本征圖在角度θ的熵,其計(jì)算公式為:式中,dj為直方圖組j中的像素點(diǎn)數(shù),gj為直方圖組j中像素點(diǎn)概率,z為直方圖分組數(shù),ρθ為直方圖信息熵;g.采用從0到180°進(jìn)行投影,獲取每個(gè)角度投影得到的本征圖,按照上述方法計(jì)算本征圖在每個(gè)角度θ的熵,從而求得最小熵ρθ′,具體為:ρθ′=minρθθ∈(0,180°)h.最小熵ρθ′所對(duì)應(yīng)的角度就是本征角θ′,其對(duì)應(yīng)灰度圖像即為目標(biāo)的光照無(wú)關(guān)圖So。本發(fā)明的有益效果為:設(shè)置圖像采集模塊、圖像傳輸模塊、圖像處理模塊和圖像存儲(chǔ)模塊,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,靈活方便;通過各模塊之間的相互配合,能夠及時(shí)有效的將采集到的原始圖像準(zhǔn)確地傳輸給圖像處理模塊,圖像處理模塊對(duì)圖像進(jìn)行陰影去除、目標(biāo)提取以及直方圖檢驗(yàn)的多層處理,保證了目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性;圖像存儲(chǔ)模塊對(duì)處理后的圖像進(jìn)行存儲(chǔ),方便以后的查詢和使用。附圖說明利用附圖對(duì)發(fā)明創(chuàng)造作進(jìn)一步說明,但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明創(chuàng)造的任何限制,對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員,在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下,還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本發(fā)明結(jié)構(gòu)示意圖;圖2是圖像預(yù)處理模塊的結(jié)構(gòu)示意圖;圖3是圖像處理模塊的結(jié)構(gòu)示意圖。附圖標(biāo)記:圖像采集模塊1、圖像預(yù)處理模塊2、圖像傳輸模塊3、圖像處理模塊4、圖像存儲(chǔ)模塊5、圖像剔除單元21、圖像裁剪單元22、圖像加密單元23、陰影去除單元41、目標(biāo)提取單元42、直方圖檢驗(yàn)單元43。具體實(shí)施方式結(jié)合以下實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。參見圖1,本實(shí)施例的一種有效的圖像處理系統(tǒng),包括圖像采集模塊1、圖像傳輸模塊3、圖像處理模塊4和圖像存儲(chǔ)模塊5;所述圖像采集模塊1用于收集原始圖像,圖像處理模塊4用于對(duì)經(jīng)圖像傳輸模塊3傳輸?shù)脑紙D像進(jìn)行后續(xù)處理,圖像存儲(chǔ)模塊5用于存儲(chǔ)處理后的圖像。優(yōu)選地,所述圖像采集模塊1采用攝像頭采集圖像。本發(fā)明上述實(shí)施例設(shè)置圖像采集模塊1、圖像傳輸模塊3、圖像處理模塊4和圖像存儲(chǔ)模塊5,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,靈活方便;并且通過各模塊之間的相互配合,能夠及時(shí)有效的將采集到的原始圖像準(zhǔn)確地傳輸給圖像處理模塊4,圖像處理模塊4對(duì)圖像進(jìn)行陰影去除、目標(biāo)提取以及直方圖檢驗(yàn)的多層處理,保證了目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性;圖像存儲(chǔ)模塊5對(duì)處理后的圖像進(jìn)行存儲(chǔ),方便以后的查詢和使用。優(yōu)選地,還設(shè)置有圖像預(yù)處理模塊2,所述圖像預(yù)處理模塊2與圖像傳輸模塊3連接,用于對(duì)所述原始圖像進(jìn)行預(yù)處理,所述圖像預(yù)處理模塊2包括圖像剔除單元21、圖像裁剪單元22、圖像加密單元23,其中:所述圖像剔除單元21用于對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊1采集的冗余圖像和質(zhì)量太差的圖像進(jìn)行剔除;所述圖像裁剪單元22用于對(duì)圖像剔除單元21剔除后的圖像進(jìn)行裁剪;所述圖像加密單元用于對(duì)圖像裁剪單元22裁剪后的圖像進(jìn)行加密;本優(yōu)選實(shí)施例構(gòu)建了圖像預(yù)處理系統(tǒng)2,實(shí)現(xiàn)了對(duì)剔除了冗余圖像,大大縮減了計(jì)算量,提高了圖像處理效率;對(duì)剔除后剩余圖像的有效裁剪,解決了傳感器鏡頭所帶來的圖像畸變問題;對(duì)裁剪后的圖像進(jìn)行加密,保證了圖像在傳輸過程中的可靠性和安全性,克服了傳統(tǒng)加密算法傳輸負(fù)載大等不足。優(yōu)選地,所述圖像剔除單元21用于對(duì)差異性過小的圖像進(jìn)行剔除,圖像差異性采用如下方式判斷:a、對(duì)于兩幅圖像A(x,y)和B(p,q),對(duì)于圖像上相同位置的像素點(diǎn),定義差異性公式,式中,S(A,B)表示兩幅圖像的差異性,R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分別表示A圖像中的紅色、綠色和藍(lán)色色彩分量值,R(p,q)、G(p,q)、B(p,q)分別表示B圖像中的紅色、綠色和藍(lán)色色彩分量值;b、若圖像中相似性小于0.12的像素點(diǎn)超過10%,則隨機(jī)選取其中一幅圖像作為重復(fù)圖像剔除。本優(yōu)選實(shí)施例剔除了重復(fù)圖像,大大縮減了計(jì)算量,提高了圖像處理效率。優(yōu)選地,所述圖像裁剪單元22對(duì)剔除后的圖像進(jìn)行裁剪,具體包括:設(shè)圖像大小為M×N,對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行裁剪,保留圖像中心區(qū)域,中心區(qū)域所占圖像面積比例采用如下公式確定:式中,r表示裁剪后的圖像占原圖像面積比,F(xiàn)min為傳感器最短焦距,F(xiàn)為傳感器采集圖像時(shí)所用的實(shí)際焦距;本優(yōu)選實(shí)施例解決了傳感器鏡頭所帶來的圖像畸變問題。優(yōu)選地,所述圖像加密單元23用于對(duì)裁剪后的圖像進(jìn)行加密,包括:a、設(shè)裁剪后彩色圖像的大小為P×Q,提取RGB色彩分量;b、將彩色圖像分成多個(gè)大小相同的格子,然后利用離散余弦變化對(duì)每一個(gè)格子進(jìn)行變換,得到各色彩分量系數(shù)矩陣;c、對(duì)各個(gè)色彩分量系數(shù)采用DES加密算法加密后進(jìn)行傳輸。本優(yōu)選實(shí)施例保證了圖像在傳輸過程中的可靠性和安全性,克服了傳統(tǒng)加密算法傳輸負(fù)載大等不足。優(yōu)選地,所述圖像處理模塊4還包括陰影去除單元41、目標(biāo)提取單元42和直方圖檢驗(yàn)單元43,其中:所述陰影去除單元41用于從接收到的圖像中提取目標(biāo)區(qū)間的直方圖并去除目標(biāo)區(qū)間的陰影;所述目標(biāo)提取單元42用于從接收到的圖像中分割出圖像中的目標(biāo)區(qū)間的直方圖和陰影區(qū)間的直方圖;所述直方圖檢驗(yàn)單元43用于檢驗(yàn)陰影去除單元41和目標(biāo)提取單元42的直方圖,從而得到目標(biāo)區(qū)間;本優(yōu)選實(shí)施例構(gòu)建了圖像處理系統(tǒng)4,實(shí)現(xiàn)了對(duì)接收到的圖像的有效處理,提高了目標(biāo)的檢測(cè)率。優(yōu)選地,所述陰影去除模塊41用于從接收到的圖像中獲取目標(biāo)的光照無(wú)關(guān)圖,具體包括:a.獲取圖像中每個(gè)像素點(diǎn)i所對(duì)應(yīng)的R、G、B顏色值,建立顏色空間具體為:式中,N是圖像中像素的總數(shù),ri、gi、bi分別為像素點(diǎn)i所對(duì)應(yīng)的R、G、B顏色值。b.定義矩陣U用于將3維向量進(jìn)行降維處理,具體包括:式中,c.將得到的二維向量xi進(jìn)行投影處理,獲得投影后的灰度值Ii,具體為:d.將獲得的本證灰度值Ii按照下列公式進(jìn)行處理,具體為:e.建立灰度值I′i的直方圖,取一個(gè)固定的分組數(shù)z以獲得固定的組距,分組數(shù)z滿足最小分組數(shù);f.計(jì)算直方圖概率gj,以求得本征圖在角度θ的熵,其計(jì)算公式為:式中,dj為直方圖組j中的像素點(diǎn)數(shù),gj為直方圖組j中像素點(diǎn)概率,z為直方圖分組數(shù),ρθ為直方圖信息熵;g.采用從0到180°進(jìn)行投影,獲取每個(gè)角度投影得到的本征圖,按照上述方法計(jì)算本征圖在每個(gè)角度θ的熵,從而求得最小熵ρθ′,具體為:ρθ′=minρθθ∈(0,180°)h.最小熵ρθ′所對(duì)應(yīng)的角度就是本征角θ′,其對(duì)應(yīng)灰度圖像即為目標(biāo)的光照無(wú)關(guān)圖So。本優(yōu)選實(shí)施例設(shè)置的陰影去除模塊41,與現(xiàn)有技術(shù)相比,直方圖建立時(shí)采用固定的組距,克服了直方圖組距和數(shù)量變化給信息熵計(jì)算帶來的不穩(wěn)定問題;根據(jù)光照無(wú)關(guān)圖進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),保證了目標(biāo)的檢測(cè)率。優(yōu)選地,所述目標(biāo)提取單元42,用于在利用背景減除獲取的含有陰影的目標(biāo)S的基礎(chǔ)上分割出目標(biāo)區(qū)間的直方圖和陰影區(qū)間的直方圖Si(i=1,2),具體包括:a.建立RGB色彩空間模型,獲取每個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的Ri、Gi、Bi分量;b.根據(jù)下列公式計(jì)算每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的灰度值Hi;Hi=αRi+βGi+γBi(i=1,2……M)其中,α、β、γ分別為Ri、Gi、Bi分量對(duì)灰度值的權(quán)值,且滿足α、β、γ≥0、α+β+γ=1,M為像素點(diǎn)總數(shù)。c.將獲得的本征灰度值Hi按照下列公式進(jìn)行處理;d.根據(jù)灰度值Hi建立圖像的灰度直方圖,確定其分組數(shù)為k,其分割點(diǎn)即為k個(gè);e.每個(gè)分割點(diǎn)設(shè)為初始閾值,利用下列公式對(duì)每個(gè)閾值左右兩邊的直方圖進(jìn)行計(jì)算;其中,n=1,2……k,k為直方圖分組數(shù),mi為組i中的像素?cái)?shù),n為初始閾值;f.上述計(jì)算得到的hn′所對(duì)應(yīng)的初始閾值n即為最終閾值τ;g.根據(jù)獲得的閾值τ即可將目標(biāo)T的直方圖分割得到目標(biāo)區(qū)間的直方圖和陰影區(qū)間的直方圖,分別利用直方圖統(tǒng)計(jì)目標(biāo)區(qū)間和陰影區(qū)間中物體的面積:其中,mi為直方圖組i中的像素點(diǎn)數(shù),pi為圖像灰度級(jí)為i的像素的概率,S1、S2分別為直方圖中物體的面積。上述實(shí)施例設(shè)置的目標(biāo)提取模塊42,與現(xiàn)有技術(shù)相比,在陰影和目標(biāo)之間過渡不明顯時(shí),較好的分割出目標(biāo)區(qū)間的直方圖和陰影區(qū)間的直方圖,提高了目標(biāo)區(qū)間的檢測(cè)率;優(yōu)選地,所述直方圖檢驗(yàn)?zāi)K43用于檢驗(yàn)陰影去除單元41和目標(biāo)提取單元42的直方圖,從而得到目標(biāo)區(qū)間,具體包括:a.計(jì)算光照無(wú)關(guān)圖So的直方圖中物體的面積,計(jì)算公式為:其中,N為直方圖像素點(diǎn)總數(shù),gi為圖像灰度級(jí)為i的像素的概率,S0為直方圖中物體的面積。b.定義目標(biāo)區(qū)間Si的檢驗(yàn)公式如下:Si=|Si-So|-f(i=1、2)Si<0時(shí),Si即為目標(biāo)區(qū)間,Si>0時(shí),Si即為陰影區(qū)間,f為檢測(cè)閾值,這里定為0.05。發(fā)明人針對(duì)本實(shí)施例做了一系列測(cè)試,測(cè)試結(jié)果如下表所示:檢測(cè)目標(biāo)目標(biāo)檢出率固定物體100%活動(dòng)物體100%固定人體100%活動(dòng)人體99%活動(dòng)物體99%從測(cè)試數(shù)據(jù)中可以看出,經(jīng)過本系統(tǒng)處理的圖像,目標(biāo)檢出率保持在98%以上。本優(yōu)選實(shí)施例設(shè)置的直方圖檢驗(yàn)單元43,與現(xiàn)有技術(shù)相比,利用陰影去除單元41獲得的目標(biāo)區(qū)間的直方圖作為檢驗(yàn)的依據(jù),與目標(biāo)提取單元42得到的目標(biāo)區(qū)間的直方圖和陰影區(qū)間的直方圖進(jìn)行檢驗(yàn),確保了目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。最后應(yīng)當(dāng)說明的是,以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案,而非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制,盡管參照較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作了詳細(xì)地說明,本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解,可以對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換,而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí)質(zhì)和范圍。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3 
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