[发明专利]一种适应光照变化的堆积物高度测量方法和系统

说明书

本发明实施例提供了一种适应光照变化的堆积物高度测量方法及系统。将样本图像中无堆积物的图像的墙面区域标记为感兴趣区域ROI，并将感兴趣区域ROI透视校正变换成标本矩形区域；确定所述像素点的所述透视校正变换的特征向量，并将所述像素点的透视校正变换的特征向量作为标本特征向量；对于同一高度的堆积物，采集不同光照条件下的样本图像中的堆积物分界线上的各个点，再将各个点经过所述标本特征向量的变换，形成所述标本矩形区域中的分界线，由所述分界线形成分类器；对待测量图像经过所述分类器训练获取分类结果；由所述分类结果确定堆积物与墙面的分界线，以测量堆积物高度。本发明考虑了全局的最佳分割，对同类区域内的噪声更具鲁棒性。

技术领域

本发明涉及模式识别与计算机视觉领域，尤其涉及一种适应光照变化的堆积物高度测量方法和系统。

背景技术

靠墙堆积物高度测量是一种常见应用，例如，测量贴墙堆放的粮食、沙土等堆积物的高度。一般有两种方法，一种是在墙面上安装多个激光收发装置，通过判断其哪些装置被遮挡来估计堆积物的高度，另一种是基于图像的方法，先在拍摄到的图像中寻找堆积物和墙面分界线，然后获取该分界线多个水平位置的实际高度。

显然，基于图像的方法的设备成本和安装维护成本都更低。但是，基于图像的方法一般采用图像分割技术，这就要求墙面和堆积物要有比较明显的色差，并且墙面和堆积物要有各自单一的颜色。另外，光照变化也会严重影响图像分割的结果。所以，一般基于图像的方法的使用范围都比较受限，只用于卫生条件较好、光照固定、堆积物颜色单一的工业环境中。

发明内容

本发明的实施例提供了一种适应光照变化的堆积物高度测量方法和系统。本发明提供了如下方案：

将样本图像中无堆积物的图像的墙面区域标记为感兴趣区域ROI，并将所述感兴趣区域ROI透视校正变换成标本矩形区域；其中，记录标本矩形区域变换前的任一像素点坐标，及该像素点的RGB值；

确定所述像素点的所述透视校正变换的特征向量，并将所述像素点的透视校正变换的特征向量作为标本特征向量；

对于同一高度的堆积物，采集不同光照条件下的样本图像中的堆积物分界线上的各个点，再将堆积物分界线上的各个点经过所述标本特征向量的变换，形成所述标本矩形区域中的分界线，由所述分界线形成分类器；

对待测量图像经过所述分类器训练获取分类结果；

由所述分类结果确定堆积物与墙面的分界线，以测量堆积物高度。

根据本发明的上述方法，所述对待测量图像经过所述分类器训练获取分类结果，包括：

按照所述标本矩形区域对应建立测量矩形区域，按照所述测量矩形区域像素的行列数对应设置待测量矩阵C，待测量矩阵C中每一个元素位置，对应所述测量矩形区域的每一个像素位置；

对待测量特征向量采用所述分类器进行分类，其中，将样本图像中每一像素点的透视校正变换的特征向量作为待测量特征向量；若分类结果为正，则将所述带测量的特征向量对应的待测量矩阵中的元素置为正数，若分类结果为负，则将所述带测量的特征向量对应的待测量矩阵中的元素置为负数。

根据本发明的上述方法，所述由所述分类结果确定堆积物与墙面的分界线，以确定堆积物高度，包括：

按照所述矩形区域像素的行列数对应设置积分矩阵I，将待测量矩阵C中当前对应列的列元素中的从当前对应行到最末行的元素值的积分赋值给积分矩阵I中对应的当前行和当前列的元素；

其中，设定积分矩阵I有h列，w行，s＝1...h,t＝1...w；

对积分矩阵I中的每一行，找出最小值，设I中第t行的最小值为m(t)，即