[发明专利]一种室内巡检机器人弱光下去除阴影和光晕的方法

权利要求书

1.一种室内巡检机器人弱光下去除阴影和光晕的方法，其特征是：包括以下步骤：

对机器人采集的图片根据图像明暗关系确定权值取值，进行多尺度Retinex增强，对增强处理的图像的像素点通过meanshift滤波进行有限次迭代，消除噪声点，将图像平滑化，利用光照归一化的方法去除低光阴影区域后，通过OTSU阈值分割方法进行图像分割，得到二值化结果。

2.如权利要求1所述的一种室内巡检机器人弱光下去除阴影和光晕的方法，其特征是：所述多尺度Retinex增强的具体方法为：从原始图像中分离出反射率图像，利用多个尺度下Retinex处理得到多个结果，根据明暗关系直方图分布确定各个尺度的权值，对处理结果进行融合。

3.如权利要求1所述的一种室内巡检机器人弱光下去除阴影和光晕的方法，其特征是：所述多尺度Retinex增强的具体方法中，进行多次不同尺度的高斯模糊来求得图像数据的光照分量，在对不同尺度下的结果进行加权组合，权值分配为等分且权值和为1，通过直方图算得明暗区域的大小关系，由该比例得出小尺度所占的权值。

4.如权利要求1所述的一种室内巡检机器人弱光下去除阴影和光晕的方法，其特征是：所述meanshift滤波的具体方法为：通过迭代的方式利用核密度估计各个像素点，使噪声点移动到像素点概率密度函数梯度的方向进行迭代，每次迭代后都使其趋向正常的像素点值。

5.如权利要求1所述的一种室内巡检机器人弱光下去除阴影和光晕的方法，其特征是：所述meanshift滤波中，由meanshift进行聚类滤波，对增强后的图像计算meanshift向量，根据向量值来移动核函数，移动的结束条件是该核函数的中心点收敛到数据空间中密度最大的点，即该密度梯度的估计值小于设定值。

6.如权利要求5所述的一种室内巡检机器人弱光下去除阴影和光晕的方法，其特征是：所述核函数为高斯核函数。

7.如权利要求1所述的一种室内巡检机器人弱光下去除阴影和光晕的方法，其特征是：所述光照归一化的方法为对图像进行直方图均衡化处理。

8.如权利要求1所述的一种室内巡检机器人弱光下去除阴影和光晕的方法，其特征是：所述像素点为五维向量，由一个三维的颜色空间向量描述，同时有一个二维的地理坐标向量。