[发明专利]一种快速判别两幅相同场景图像光照相似度的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种快速判别两幅相同场景图像光照相似度的方法及系统，属于图像处理技术领域。

背景技术

对于长距离高压输电线路、光伏电厂和风力发电场等无人值守场景的安全检测问题，一般采用位置和焦距固定的摄像头拍摄同一场景在不同时间的可见光图像序列，然后由人工观察的方式分析图像是否有安全隐患。由于拍摄图像数量巨大，而且人的精力有限，且判定结果主观性强，因此使用图像匹配技术进行安全检测对于合理安排人力资源与节约成本都具有重要意义。

为了减少图像序列匹配中出现较多的错误隐患检测，需要尽可能利用相同光照的图像进行匹配，这样才能快速有效对图像进行分析，以确定是否有安全隐患。但是，目前还没有在场景安全检测方面发现针对两幅相同场景图像光照相似度进行快速判别的措施。

发明内容

为解决上述现有技术上的不足，本发明提供了一种快速判别两幅相同场景图像光照相似度的方法及系统，其能够快速有效对图像进行分析，以确定是否有安全隐患。

本发明解决其技术问题采取的技术方案是：

一方面，提供了一种快速判别两幅相同场景图像光照相似度的方法，它包括以下步骤：

步骤1：将图像缩放至固定大小；

步骤2：将图像进行分块处理，分成若干图像块；

步骤3：计算各个图像块的亮度均值和方差值，并将图像块的亮度均值和方差值拼接为一个一维特征向量；

步骤4：计算两幅图像特征向量的相似度。

进一步地，在步骤2中，可以采用平均分块方法对图像进行分块处理，具体过程为：根据图像的宽(W)和高(H)，将图像平均分为(M×N)个图像块，每个图像块的宽和高分别为m＝[W/M]与n＝[H/N]，其中[X]表示小于X的最大整数。

进一步地，在步骤2中，还可以采用固定图像块的宽和高方法对图像进行分块处理，具体过程为：首先确定图像块的大小m×n，然后根据图像的宽(W)和高(H)计算图像块的数量，最后得到图像块的数量为M×N＝[W/m]×[H/n]，其中，m和n分别为图像块的宽和高，[X]表示小于X的最大整数。

进一步地，所述步骤3的具体步骤如下：

步骤31：按照下述公式计算每一个图像块内像素的亮度均值μ：

其中，m和n分别为图像块的宽和高，I(i,j)表示在图像I中(i,j)位置的图像的亮度值；

步骤32，计算图像块内像素的方差值e，计算方差值e的公式如下：

步骤33，将各个图像块的亮度均值μ与方差值e拼接为一个一维特征向量:V＝{μ₁，e₁，μ₂，e₂，...........，μ_M×N，e_M×N}。

进一步地，在步骤4中计算两幅图像特征向量的相似度D的公式如下：

其中，μ_i¹和μ_i²分别表示相同场景的第一幅图像和第二幅图像各个对应分块的亮度均值，e_i¹和e_i²分别表示相同场景的第一幅图像和第二幅图像各个对应分块的方差值。

一方面，提供了一种快速判别两幅相同场景图像光照相似度的系统，它包括：

图像缩放模块，用以将图像缩放至固定大小；

图像分块模块，用以将图像进行分块处理，分成若干图像块；

图像拼接模块，用以计算各个图像块的亮度均值和方差值，并将图像块的亮度均值和方差值拼接为一个一维特征向量；

图像相似度计算模块，用以计算两幅图像特征向量的相似度。

进一步地，所述图像分块模块包括图像平均分块模块，所述图像平均分块模块根据图像的宽(W)和高(H)，将图像平均分为(M×N)个图像块，每个图像块的宽和高分别为m＝[W/M]与n＝[H/N]，其中[X]表示小于X的最大整数。

进一步地，所述图像分块模块包括固定图像块宽和高分块模块，所述固定图像块宽和高分块模块首先确定图像块的大小m×n，然后根据图像的宽(W)和高(H)计算图像块的数量，最后得到图像块的数量为M×N＝[W/m]×[H/n]，其中，m和n分别为图像块的宽和高，[X]表示小于X的最大整数。

进一步地，所述图像拼接模块包括：