[发明专利]一种快速建筑夜景照明灯光故障检测方法

权利要求书

1.一种快速建筑夜景照明灯光故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：调用摄像头获取建筑夜景照明开灯后的视频流，截取固定时长的视频流进行存储，间隔固定时长后再对视频流进行截取存储；

S2：截取视频流中建筑夜景照明开灯瞬间的视频帧作为参考图像；

S3：将视频流中每一帧与参考图像进行图像配准；

S4：获取配准后视频帧观察区域中各检测区域的像素信息；

S5：将获取到的像素信息通过灯光故障判别方法判断检测区域是否出现故障灯。

2.如权利要求1所述的快速建筑夜景照明灯光故障检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下步骤：

S3.1：利用改进后的限制对比度自适应直方图均衡算法(ICLAHE)对参考图像和视频流中的视频帧进行图像增强；

S3.2：将步骤S3.1中ICLAHE得到的灰度图与高斯函数进行卷积，生成不同的尺度空间L(x,y,σ)，再将同一尺度中相邻上下两幅图像相减得到高斯差分尺度空间D(x,y,σ)；

灰度图与高斯函数进行卷积，生成不同尺度空间的公式如下：

L(x,y,σ)＝G(x,y,σ)*I(x,y)

式中：I(x,y)为输入的灰度图像，即ICLAHE得到的灰度图像；*为卷积符号；σ为尺度空间因子；G(x,y,σ)为高斯函数；

生成高斯差分尺度空间的公式如下：

D(x,y,σ)＝(G(x,y,kσ)-G(x,y,σ))*I(x,y)

＝L(x,y,kσ)-L(x,y,σ)

式中，k为两个相邻图像的尺度比；

S3.3：在高斯差分尺度空间内，将每一个像素点与周围26个点进行比较，即同一尺度域的8个点与相邻两个尺度的2×9＝18个点，最终判断其是否为极值点，即初步检测的关键点；

S3.4：对高斯差分函数D(x,y,σ)进行二次泰勒公式展开，找到参考图像和视频帧的关键点的位置，计算公式如下：

式中，x是相对于关键点的偏移量，求导后取极值作为关键点的位置；

S3.5：根据以下公式计算参考图像和视频帧中关键点领域像素的梯度模值：

式中，L(x,y)表示每个尺度空间的关键点；

在完成关键点的梯度计算后，使用直方图统计领域内像素的梯度和方向，梯度直方图将0～360度的方向范围分为36个柱(bins)，其中每柱10度，以直方图中最大值作为关键点的主方向，峰值大于主方向峰值80％的方向作为关键点的辅方向；

S3.6：确定参考图像和视频帧中关键点的位置、尺度和方向之后，用一组向量描述该关键点，以关键点为中心，将16×16的窗口等间隔划分成4×4个子区域计算8个方向的梯度信息，即描述子采用4×4×8＝128维特征向量；

S3.7：在视频帧中找到与参考图像中欧氏距离最近的前两个特征点，计算最近的距离和次近距离的比值，若小于设定的阈值，则匹配成功；

S3.8：随机抽样一致(RANSAC)算法去除匹配点中的误匹配点对：从特征点中随机抽取4组不共线的特征点对作为样本，求出变换矩阵，通过变换矩阵计算所有特征点对与矩阵之间的误差，找出所有小于阈值误差的特征点对；

S3.9：根据步骤3.8的变换矩阵求出参考图像与视频帧中对应点位置，采用最邻近插值法求得视频帧坐标点的灰度值，从而得到最终配准图像。