[发明专利]一种基于单目摄像头的图像处理算法

说明书

本发明公开一种基于单目摄像头的图像处理算法，包括：S1、通过单目摄像头拍摄视频流，获取单目摄像头参数，根据通过视频流截取的图像和光线情景调整单目摄像头的参数；S2、通过调整后的摄像头参数拍摄视频流；S3，对拍摄视频流截取的图像进行判断后，再进行图像处理。本发明涉及智能仓库监控过程针对不同自然光线，调整摄像头参数以及选择不同的图像处理方法，改善不同自然光线下的图像数据质量，增强不同时间内仓库内货物识别中的图像特征。

技术领域

本发明涉及一种基于单目摄像头的图像处理方法，属于机器视觉中的图像处理领域。

背景技术

基于IOT和机器视觉识别的作业规范监管系统中，自动查验、盘点，非法行为自动预警的智能检测仓库中的视觉识别过程面临的光线因素情况复杂，不确定性强，所以关于仓库内部环境图像的变化主要来自光线的变化。

在实际的仓库中，可靠光源仅为自然光线。但是在不同时间段，自然光线强度的不同，针对同一仓库内部中的货物，通过单目摄像头拍摄到的图像也不相同，导致机器视觉对图像的检测困难，也就是说光线的变化对单目摄像头的成像造成了干扰。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的缺点，提出一种单目摄像头的图像处理算法，可以根据不同时间段的光线情景，选择合适的图片处理算法，提高成像质量，减小识别误差，提高机器视觉中检测，识别的精准度。

虽然仓库内部有照明设施，但是在夜晚，照明设施不开放。同时不同天气情况下，阴雨天都会造成仓库内部的光线不足。因此针对不同光线情境下的图像处理技术是智能仓储行业中的目标检测识别的重要技术。

本算法涉及智能仓库监控过程中目标识别技术，尤其是在不同时间、不同角度、不同天气等情况下对于不同光线角度和强度等多变条件下的图像处理。为了确保在不同时间的自然光线下，拍摄的货物图像能够被机器视觉算法准确的识别，需要对不同时间段的自然光线下拍摄的图像进行预处理，以提高图像识别的精准度，进而准确的进行仓库的监控。

一种基于单目摄像头的图像处理算法，包括：S1、通过单目摄像头拍摄视频流，获取单目摄像头参数，根据通过视频流截取的图像和光线情景调整单目摄像头的参数；S2、通过调整后的摄像头参数拍摄视频流；S3，对拍摄视频流截取的图像进行判断后，再进行图像处理。

进一步地，S1中，图像中的对象为仓库内的货物。

进一步地，S1中的调整方法包括：根据图像中货物存在的阴影位置调整摄像头的亮度参数。

进一步地，S1中的调整方法包括：如果货物被阳光直射的面积过大，则降低摄像头的亮度参数。

进一步地，S1中的调整方法包括：如果货物被阳光直射产生的阴影面积过大，则提高摄像头的亮度参数。

进一步地，S3中的判断方法包括：如果图像偏暗，提高图像的亮度。

进一步地，S3中的判断方法还包括：如果图像不清晰，提高图像的对比度。

进一步地，图像处理包括：图像腐蚀处理，图像轮廓处理，图像边缘检测处理，图像梯度运算处理，图像降噪处理。

进一步地，图像处理后的图像用于机器视觉识别。

本发明的有益效果是，通过针对不同时间段的自然光线，先调整摄像头的参数，其次针对调整摄像头参数后拍摄的图像选择不同的图像处理方法，改善不同自然光线下的图像数据质量，增强不同时间内仓库内货物识别中的图像特征，提高成像质量，减小识别误差，提高机器视觉中检测，识别的精准度。

附图说明

图1是本发明中的图像处理算法流程图；

图2是本发明中单目摄像头拍摄的图像；

图3是本发明中调整后的单目摄像头拍摄的图像经过锐化处理后的图像；