[发明专利]一种跨摄像头场景下指定自适应光照迁移方法及系统

说明书

本发明涉及一种跨摄像头场景下指定自适应光照迁移方法及系统，将目标图像和源图像根据模糊聚类算法进行相近图像聚类，在聚类图像之间进行局部颜色亮度迁移，并引入隶属度因子以提高颜色亮度迁移效果。本发明减弱了不同摄像头下图像的光照差异，降低光照差异造成的不良影响。

技术领域

本发明涉及智能安防技术领域，特别是一种跨摄像头场景下指定自适应光照迁移方法及系统。

背景技术

随着经济的不断发展，人们对安全的需求与日俱增。因此，安防领域中的智能监控视频的应用范围在不断的扩大，类似于行人跟踪、检索等相关视频智能处理技术开始成为当前研究的热点。相关的研究范围从单摄像头到多摄像头以及从单个行人到多个行人发展。在目前的研究成果中，单摄像头下的图像处理和单个行人下的智能监控技术已经发展迅速且有一定的成效，但是在多个摄像头或者是多个行人领域的实现结果还不是让人那么满意。所以，跨摄像头场景下实现行人追踪方法还需要发展和进步。因此，与之相关的一系列研究正在逐渐兴起。

跨摄像头行人跟踪主要是以行人为研究对象，但是在不同的摄像头场景下的光照强度不同，对同一行人表现出来的差异较大。即不同摄像头描述同一行人的外观描述子和外观适配度不够准确，特别是当两个摄像头的光照强度具有显著差异时，外观的适配度更是显著降低。

消除不同光照下同一行人表现出的显著颜色亮度差异，降低图像光照差异造成的不良影响。主要有两种思路。第一种思路是采用光源恒常性方法对图像亮度进行校正。但是这些颜色恒常性算法较为复杂，且通常需要一个已知光源的图像数据集作为校正标准，该条件在跨摄像头的复杂场景下的实际运用中很难可以满足和实现。第二种方法是学习简单的光照迁移函数，完成两个摄像头下对象的光照迁移。但是这样的模型进行光照迁移，只是简单的对源和目标图像颜色亮度信息进行全局上进行了简单的统计计算，未考虑颜色亮度分布局部不均匀的情况。因此，迁移后的图像与源图像的颜色亮度一致性较差，迁移后的图像存在图像颜色亮度局部分布不均匀的问题。

尽管上述的方法可以在一定程度上解决不同摄像头光照强度不同导致行人身份确认困难的问题，但是仍然存在很大的问题，且无法解决用全局统计图像亮度信息导致局部颜色信息丢失并最终导致迁移效果不佳的情况。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种跨摄像头场景下指定自适应光照迁移方法及系统，减弱了不同摄像头下图像的光照差异，降低光照差异造成的不良影响。

本发明采用以下方案实现：一种跨摄像头场景下指定自适应光照迁移方法，将目标图像和源图像根据模糊聚类算法进行相近图像聚类，在聚类图像之间进行局部颜色亮度迁移，并引入隶属度因子以提高颜色亮度迁移效果。

较佳的，所述目标图像和源图像分别为两个摄像头中获取的图像。

进一步地，具体包括以下步骤：

步骤S1：将待处理的源图像和目标图像均从RGB颜色空间转换到lαβ颜色空间；

步骤S2：使用模糊聚类算法分别将lαβ颜色空间的源图像与目标图像划分为不同颜色的亮度聚类域；

步骤S3：为每个聚类域分配匹配权值，根据匹配权值相似程度，两两匹配源图像和目标图像之间的聚类域，自源图像向目标图像逐像素地进行颜色亮度传输；在传输的过程中，使用隶属度因子实现图像的平滑光照传输，将目标图像的光照强度迁移到源图像的光照强度，生成基于源图像内容的迁移图像；

步骤S4：将迁移图像从lαβ颜色空间转换到RGB颜色空间。

进一步地，步骤S1具体为，先将待处理的源图像和目标图像从RGB颜色空间转换到LMS颜色空间，再从LMS颜色空间转换到lαβ颜色空间。

进一步地，步骤S2具体包括以下步骤：