[发明专利]一种无重叠域监控系统中行人识别方法

摘要

本发明公开了一种无重叠域监控系统中行人识别方法，首先进行多摄像机间的颜色校正，校正后的图像为IMi,i＝(R,G,B)；再将步骤1中校正后的图像IMi,i＝(R,G,B)表示为本征反射图像RIi,i＝(R,G,B)和照射图像SIi,i＝(R,G,B)的乘积，提取目标图像的本征反射图像RIi,i＝(R,G,B)；以本征反射图像RIi,i＝(R,G,B)来提取空间直方图；最后进行目标识别；计算所有监控系统中的摄像机与摄像机1所采集的图像的空间直方图的相似度，当所得的最大相似度大于或等于设定阈值Th时将这两幅图像认为是同一目标，否则表示目标已走出监控视场。本发明的有益之处是能达到不同摄像机、不同光源和不同环境下同一个目标的正确识别。

主权项

1.一种无重叠域监控系统中行人识别方法，其特征在于由以下步骤组成：步骤1：进行多摄像机间的颜色校正：对于监控系统的中的多个摄像机，首先用每一个待安装的摄像机在同一光照环境下拍摄一次标准色靶，选定任意一个摄像机作为颜色的基准，此摄像机标记为摄像机1，其他摄像机的颜色向其进行转换得到校正图像，校正后的图像为IMⁱ,i＝(R,G,B)；步骤2：将步骤1中校正后的图像IMⁱ,i＝(R,G,B)表示为本征反射图像RIⁱ,i＝(R,G,B)和照射图像SIⁱ,i＝(R,G,B)的乘积，提取目标图像的本征反射图像RIⁱ,i＝(R,G,B)；步骤3：以步骤2得到的本征反射图像RIⁱ,i＝(R,G,B)来提取空间直方图：将图像RIⁱ,i＝(R,G,B)从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，得到与原图像大小一致的M行N列的三个矩阵H、S、V，对H、S、V进行量化，得到量化后的矩阵设矩阵的空间直方图由m个三维立体块组成，则第n个三维立体块可以表示为s_n＝<h_n,μ_n,Σ_n>,n＝1,2,……m，其中h_n为具有同一颜色值的所有像素的个数占图像总像素个数的比例，即图像直方图，μ_n为具有同一颜色值的所有像素的坐标均值，Σ_n为具有同一颜色值的所有像素的坐标协方差矩阵，公式为：hn=1NumΣt=1Numδtn,]]>μn=1Σt=1NumδtnΣt=1NumXtδtn,]]>Σn=1(Σt=1Numδtn)-1Σt=1Num(Xt-μn)(Xt-μn)Tδtn,]]>式中，Num为图像的总像素数，X_t＝[x_t,y_t]^T表示对图像进行逐行扫描的第t像素的二维空间坐标；δ_tn是一个δ函数，表示当第t像素在第n个三维立体块内时，其值为1，否则为0；步骤4：进行目标识别：计算空间直方图的相似度，监控系统中除了摄像机1外的任意一台摄像机所采集的图像与摄像机1所采集的图像分别带入步骤3中得到的公式s_n＝<h_n,μ_n,Σ_n>,n＝1,2,……m中求解得到空间直方图s.与s.'，两个空间直方图s.与s.'的相似度计算公式为：ρ(s.,s.′)=Σn=1m2h.nh.n′|Σ.nΣ.n′|14|Σ.n+Σ.n′|e-12(μ.n-μ.n′)T(2(Σ.n+Σ.n′))-1(μ.n-μ.n′)]]>，|·|表示矩阵的行列式，依次计算所有监控系统中的摄像机与摄像机1所采集的图像的空间直方图的相似度，当所得的相似度大于或等于设定阈值Th时将这两幅图像认为是同一目标，否则表示目标已走出监控视场。