[发明专利]基于禁忌搜索的图像中天空区域的识别方法

说明书

本发明提供了一种基于禁忌搜索的图像中天空区域的识别方法。该方法包括：获取图像中目标遮挡物的边界像素点；利用图像的中心像素点和边界像素点通过禁忌搜索算法搜索得到图像的禁忌搜索点；根据所有的禁忌搜索点和边界像素点的位置设置禁忌区域，将该禁忌区域识别为图像中目标遮挡物区域。本发明提出的基于禁忌搜索的图像中天空区域的识别方法通过对鱼眼镜头畸变图像的处理，可在有效地识别出图像中可见天空区域的同时，降低将遮挡区域识别为可见天空的风险等级。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于禁忌搜索的图像中天空区域的识别方法。

背景技术

GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统))信号的可用性受星座几何形状的影响，国际上先后出现了Trimble Plan-ner、 GNSS Radar等卫星可用性分析和预测工具，可以实现给定时间和地点的GNSS 卫星的可用性预测。为了得出更可信的可用性分析结果，需要考虑本地遮挡情况。其中一种简单的评估方法是将接收机放置在待测地点，然后长时间运行获取足够多的数据，通过后处理的方式评估可用性。另一种方法是对应用环境进行3D建模，从而模拟出GNSS信号的实际可用性。上述方法耗时耗力，且结果的可信度难以保证。

R Akturan等人提出了利用鱼眼镜头采集图像分析卫星星座的遮挡情况， Marais等人首次分析了使用一次折射信号对于定位结果的影响，并提出了使用单一“鱼眼镜头”构建本地真实的可见天空范围，进而剔除折射信号及卫星的方法，并开发了相关的铁路应用工具PREDISAT，用于GALILEO导航系统的可用性评估。Meurie等人提出了一种基于色彩和纹理的图像处理方法，能够较好地提取可见天空。D Attia等人使用聚类算法对鱼眼镜头采集的图像进行分类，确定天空和非天空区域。

在铁路安全应用中使用鱼眼镜头获取可见天空时，不仅需要准确识别出可见天空区域，评估结果同时应具备高可信度和高安全性，即最大限度降低直至避免将非天空识别为可见天空的可能性，然而上述方案均不能满足这一要求。

发明内容

本发明的实施例提供了一种基于禁忌搜索的图像中天空区域的识别方法，以实现有效地识别出鱼眼镜头畸变图像中可见天空区域。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种基于禁忌搜索的图像中天空区域的识别方法，包括：

获取图像中目标遮挡物的边界像素点；

利用图像的中心像素点和边界像素点通过禁忌搜索算法搜索得到图像的禁忌搜索点；

根据所有的禁忌搜索点和边界像素点的位置设置禁忌区域，将该禁忌区域识别为图像中目标遮挡物区域。

进一步地，所述的利用图像的中心像素点和边界像素点通过禁忌搜索算法搜索得到图像的禁忌搜索点，包括：

当算法判定图像中的像素点x₁为目标遮挡物的边界像素点后，获取所述图像的中心像素点x₀，将像素点x₁和中心像素点x₀通过直线连接，将像素点x₁作为该直线的起始点，为该直线的斜率；

选取所述图像中和像素点x₁位于同一象限内的像素点x_i，将像素点x_i和中心像素点x₀通过直线连接，将像素点x_i作为该直线的起始点，为该直线的斜率；

当所述斜率与所述斜率相近时，则判断像素点x_i为禁忌搜索点。

进一步地，所述的当所述斜率与所述斜率相近时，则判断像素点x_i为禁忌搜索点，包括：