[发明专利]一种室外昼夜区分方法

说明书

本发明公开了一种室外昼夜区分方法，包括训练支持向量机和识别图像两个过程：训练支持向量机包括采集连续多天的图像、获取每幅图像的平均亮度值及亮度直方图、获取特征描述文件和标签描述文件、使用特征描述文件和标签描述文件训练支撑向量机得到分类器；识别图像包括如下步骤：获取待识别图像的特征描述子、将待识别图像的特征描述子送入S4得到的分类器输出识别结果。本发明选取的描述图像的特征能够有效地区分昼夜，对图像质量的要求不高，具有很高的识别率和鲁棒性，从而大大拓宽了实际应用范围；本发明通过对错误样本的再训练，不断更新支持向量机，有效提高了识别准确率，具有很高的实际应用价值。

技术领域

本发明涉及计算机视觉识别领域，具体为一种室外昼夜区分方法。

背景技术

智能视频监控系统，是利用计算机视觉技术对视频或图像信号进行处理、分析的系统，在不需要人为干预的情况下，通过对序列图像自动分析对监控场景中的变化进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为。然而，在夜晚时，环境中的光线较暗，所获取的视频或者图像很可能是模糊的、含有大量噪声的，此时，为提高其清晰度，需要对夜晚条件下的低质量视频或者图像进行增强。

但是，智能视频监控系统无法判断出某个时刻室外是白天或者夜晚，因而其并不清楚是否应该进行图像增强。因此，智能视频监控系统准确地区分室外昼夜的方法成为了本领域技术人员追求的目标。

目前，有人提出了如下区分室外昼夜的方法：

一、通过设定特定的时间长度区分昼夜：比如，从早上5点到下午6点为昼、其与时间为夜。但这种方法的适应性较差，因为在不同的季节、不同的时区，昼夜变化时间是不同的，而且即使在相同的季节和时区，受天气因素的影响，图像的明亮程度也会发生改变，因此这种方法不符合实际需要。

二、通过检测图像中的特征物区分昼夜：常用的特征物是路灯，若检测路灯是亮的，则此时室外为夜；若检测路灯是灭的，则此时室外为昼。但是，这种方法的依赖性太强，如果特征物损坏或者没有特征物，就无法区分昼夜，因此，这种方法的鲁棒性很差。

三、通过光敏元件检测图像的光照亮度区分昼夜：光敏元件采用光、电技术实现对图像的光照亮度进行检测，从而区分昼夜。但是光敏元件容易受损进而检测精度降低，其维修成本较高，因此，这种方法的实用性较差。

发明内容

为解决现有技术中缺陷，本发明了提供了一种室外昼夜区分方法，智能视频监控系统通过该方法可自动地判断其所监控的环境处在白天或者黑夜，然后有选择的处理相应的视频或者照片。

为实现上述目的，本发明的一种室外昼夜区分方法，包括训练支持向量机和识别图像两个过程。

训练支持向量机包括如下步骤：

S1：采集连续多天的图像，记录每幅图像表示的昼夜情况，按照其表示的昼夜情况将图像分别存入“白天”、“夜晚”两个目录下；

S2：获取每幅图像的平均亮度值、亮度直方图，构成一维向量，某个图像的一维向量作为该图像的特征描述子；

S3：将所有图像的特征描述子写入到特征描述文件，并对应地将上述所有图像的“昼”标签/“夜”标签写入到标签描述文件；

S4：使用特征描述文件和标签描述文件训练支撑向量机，得到分类器；

识别图像包括如下步骤：

S5：获取待识别图像的特征描述子；

S6：将待识别图像的特征描述子送入S4得到的分类器中，输出识别结果。

收集大量的图像样本，获取这些图像的特征描述子，通过特征描述子及其对应的昼夜情况训练支持向量机，以此得到用于分类的费雷器。该方法识别率高、鲁棒性好、效率高，实用价值较高。