[发明专利]一种烟灶系统的摄像头去污优化方法以及烟灶系统

说明书

本发明揭示了一种烟灶系统的摄像头去污优化方法，包括：条件判定步骤，摄像头开启后采集当前图像并获取当前图像的图像数据，判断当前图像是否满足预设条件，若是则进入脏污程度确定步骤；脏污程度确定步骤，将图像数据与预先获取的原始数据进行对比以评估当前图像的图像质量并确定摄像头镜头的脏污程度是否超出阈值，若否则进入污染物确定步骤；污染物确定步骤，确定污染物在摄像头镜头上的脏污位置；去污优化步骤，根据脏污位置对摄像头所拍摄的脏污位置对应区域的图像进行处理以优化图像质量。采用本发明所述的方法，能够解决摄像头在烟灶系统中的应用难题，提醒用户及时清洁摄像头或通过算法优化图像质量。

技术领域

本发明涉及烟机灶具领域，更具体地说，涉及一种烟灶系统的摄像头去污优化方法。本发明同时还揭示了一种烟灶系统。

背景技术

随着智能技术的日臻成熟，越来越多的家电设备开始搭载智能模块，以拓展自身的智能功能。在烟机灶具领域，比较典型的智能模块应用包括摄像头，借助图像识别技术不仅能够实现食材、烹饪状态的识别，还能够通过图像信息监测烟雾浓度，大大提升了烟灶产品的智能化程度。

然而，厨房环境下容易产生大量油烟，相应的油烟会粘附于摄像头镜头，从而影响了摄像头的拍摄性能。同时，为了保证摄像头的正常工作，需要经常提醒用户清理，而清理过于频繁将严重影响用户对烟灶产品的用户体验。

发明内容

本发明为解决上述现有技术中存在的技术问题，提供了一种烟灶系统的摄像头去污优化方法，能够智能检测摄像头镜头是否被污染，并根据摄像头镜头的脏污程度提醒用户及时清洁，或者在脏污不严重的情况下通过图像算法来优化拍摄质量。本发明同时还揭示了一种烟灶系统，该烟灶系统设置有摄像头，并能够智能检测摄像头镜头的脏污程度，从而提醒用户清洁或自行优化拍摄质量，提升了摄像头在烟灶系统中的适用性。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种烟灶系统的摄像头去污优化方法，包括：条件判定步骤，摄像头开启后采集当前图像并获取当前图像的图像数据，判断当前图像是否满足预设条件，若是则进入脏污程度确定步骤；脏污程度确定步骤，将图像数据与预先获取的原始数据进行对比以评估当前图像的图像质量并确定摄像头镜头的脏污程度是否超出阈值，若否则进入污染物确定步骤；污染物确定步骤，确定污染物在摄像头镜头上的脏污位置；去污优化步骤，根据脏污位置对摄像头所拍摄的脏污位置对应区域的图像进行处理以优化图像质量。

进一步地，污染物确定步骤包括：对当前图像进行颜色空间转换，并通过分块处理将转换后的图像分割为M*N个子区图像；对M*N个子区图像分别进行第一处理流程和第二处理流程。

进一步地，第一处理流程包括：将子区图像分别分解为三通道的灰度图像Yi、Ui、Vi，对灰度图像Yi、Ui、Vi进行DCT变换并对变换后的图像进行阈值修正，将修正后的图像Yi’、Ui’、Vi’进行DCT逆变换后计算获得相应子区图像i的峰值信噪比的平均值PSNR_mean以及结构相似性的平均值SSIM_mean，其中i代表第i个子区图像。

进一步地，污染物确定步骤还包括：确定摄像头镜头上的污染物类型。

进一步地，第二流程包括：对子区图像分别进行颜色直方图计算以获取相应的子区直方图数据；将子区直方图数据与预设的污染物直方图数据进行相关性计算，分别获取相应子区图像i与对应污染物的相似度系数Ci；根据相似度系数Ci以及相应子区图像确定污染物类型以及脏污位置。

进一步地，去污优化步骤包括：根据污染物类型以及脏污位置确定脏污位置处是否满足条件PSNR_mean<Tpsnr，SSIM_mean＜Tssim，且Ci＞Tc；若是则重新计算对应区域相应像素点的灰度值并通过插值处理对该区域的图像进行替换；若否则保留对应区域相应像素点的灰度值并判定该区域未被污染物影响；其中Tpsnr为预设的峰值信噪比阈值，Tssim为预设的结构相似性阈值，Tc为预设的相似度系数阈值。