[发明专利]基于图像分析的室内环境光变化因素识别方法

说明书

本发明涉及一种用于室内灯具智能控制的基于基于图像分析的室内环境光变化因素识别方法。该方法包括以下步骤：第一步，采集图像，计算累积分布，提取满足要求的灰度值；第二步，根据累积分布函数，对第二帧图像，求F_a对应的累积分布取值p₁；第三步，粗分检测目标运动或环境光变化；第四步，分析环境光因素。本发明在对室内灯光进行智能控制中，通过对环境光变化干扰的识别和过滤算法，降低了由于环境光变化引起的误判，保证了控制精度和有效性；通过对运动对象监测方法的改进，进一步提高了控制的可靠性。

技术领域

本发明涉及一种用于室内灯具智能控制的基于基于图像分析的室内环境光变化因素识别方法。

背景技术

对室内灯具进行自动控制的智能控制系统，需要通过传感装置对室内环境信息进行采集，目前较多采用微波、红外传感器等传感装置对室内光照变化和人员流动情况进行检测。而图像传感器能够覆盖的空间深度和广度是微波或红外感应等传感器远远达不到的，一个图像传感器可以代替若干个微波或红外传感器，这将使得系统的开发复杂度大大降低。将图像识别技术用于室内智能灯控，因其应用的特殊性，目前常用的运动目标检测算法(光流法、背景减除法等)，由于其不能过滤光线变化的影响和干扰，特别是不能识别室内灯开关瞬间引起的环境光的剧烈变化，因此在用于智能光灯控制时存在诸多缺陷。比如，灯开关瞬间，检测区域中光线变化较为剧烈，这会干扰图像对检测目标状态的判断，造成误判而向灯控系统发出错误的指令，影响智能灯控系统的运行效果。

在室内智能灯控的应用中，通过图像传感器采集图像，并对采集到的图像进行分析识别来决定灯的开关状态，根据应用需求，有两种决策指示灯开或关：第一种是判断自然光变化，从白天到黑夜，则控制室内灯光打开；从黑夜到白天，则控制室内灯光关闭；第二种是判断其所检测区域是否有人，有人则开灯，无人则关灯。在应用时，可能会两种决策结合使用。但现有技术对如何通过对图像的分析，更加精确的识别图像中光线变化的不同原因，为室内智能灯控系统提供有效的支持，尚存在不足。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种能够对环境光变化干扰进行识别和过滤，以降低由于环境光变化引起的误判，有利于提高室内智能灯控系统控制精度的基于图像分析的室内环境光变化因素识别方法。

本发明的方法包括以下步骤：

第一步，采集图像，计算累积分布，提取满足要求的灰度值；

图像传感器采集到一帧图像后，根据累积分布函数的定义，求得该图像的像素点灰度累积分布；设图像像素灰度累积分布为p，p值的范围为0～1，设

p对应的灰度值F＝f(p)，表示整幅图像所有的像素中有比例为p的像素的灰度值小于F；

同理，图像传感器间隔时间t采集两帧图像，并分别得到两帧图像的累积分布。累积分布取值p₀(p₀∈[0，1])时，可以分别得到对应的第一帧图像的灰度值F_a＝f(p₀)和第二帧图像的灰度值F_b＝f(p₀)；

第二步，根据累积分布函数，对第二帧图像，求F_a对应的累积分布取值p₁；这样得到灰度值变化表示为ΔF＝|F_b-F_a|，对应变化的像素点数量；设一幅R×C大小的图像，灰度值在ΔF间变化的像素点数量N_Δ＝R×C×|p₀-P₁|；