[发明专利]农业自然光环境下机器人视觉色彩校正方法及装置

权利要求书

1.一种农业自然光环境下机器人视觉色彩校正方法，其特征在于，包括：

根据待校正图像所有像素点的亮度值和曝光时长，基于预设的辐射响应曲线，确定每一像素点的辐射强度；

根据待校正图像的辐射强度最大的像素点和辐射强度最小的像素点，将每一像素点的辐射强度线性映射到亮度区间，得到每一像素点的校正后亮度；

其中，所述辐射响应曲线，基于标定图像预设数量像素点的已知亮度值、曝光时长和辐射强度，进行拟合得到。

2.根据权利要求1所述的农业自然光环境下机器人视觉色彩校正方法，其特征在于，所述根据待校正图像所有像素点的亮度值和曝光时长，基于预设的辐射响应曲线，确定每一像素点的辐射强度之前，还包括：

获取同一场景下，不同曝光时长的若干图像，并选取预设数量的标定像素点；

根据每一图像的所有标定像素点的亮度和图像曝光时长，确定所有标定像素点的辐射强度；

根据每一图像的标定像素点的亮度、图像曝光时长和每一标定像素点的辐射强度，拟合得到所述辐射响应曲线。

3.根据权利要求2所述的农业自然光环境下机器人视觉色彩校正方法，其特征在于，所述根据每一图像的所有标定像素点的亮度和图像曝光时长，确定所有标定像素点的辐射强度，包括：

基于相机辐射响应函数g(Y′_ij)＝lnE_i+lnt_j、P幅图像的曝光时长和N个标定像素点在P幅图像中的亮度，确定N个标定像素点的辐射强度；

其中，E_i为像素点i对应视场目标点的辐射强度，t_j为图像j的曝光时长，Y′_ij为图像j中像素点i的亮度；N×P≥亮度值总数+N。

4.根据权利要求3所述的农业自然光环境下机器人视觉色彩校正方法，其特征在于，所述根据每一图像的标定像素点的亮度、图像曝光时长和每一标定像素点的辐射强度，拟合得到所述辐射响应曲线，包括：

以辐射强度和曝光时长的对数和作为自变量，图像像素点亮度作为因变量，拟合得到指数形式的辐射响应曲线。

5.根据权利要求1所述的农业自然光环境下机器人视觉色彩校正方法，其特征在于，得到每一像素点的校正后亮度之后，还包括：

将每一像素点从含有亮度的XYZ颜色空间转换至RGB颜色空间，得到校正后的RGB图像。

6.根据权利要求2所述的农业自然光环境下机器人视觉色彩校正方法，其特征在于，所述选取预设数量的标定像素点，包括：

根据作业环境的物体类别，将图像的灰度数据，按亮度区间分为多个等级；

从每个等级中选取若干像素点，得到预设数量的标定像素点。

7.根据权利要求1所述的农业自然光环境下机器人视觉色彩校正方法，其特征在于，根据待校正图像所有像素点的亮度值和曝光时长，基于预设的辐射响应曲线，确定每一像素点的辐射强度，包括：

确定多个不同曝光时长的待校正图像，根据每个图像所有像素点的亮度值和曝光时长，基于预设的辐射响应曲线，分别确定多个图像的像素点辐射强度；

对每个像素点，基于不同曝光时长的多个待校正图像，求取平均值，得到每一像素点的辐射强度。

8.一种农业自然光环境下机器人视觉色彩校正装置，其特征在于，包括：

辐射确定模块，用于根据待校正图像所有像素点的亮度值和曝光时长，基于预设的辐射响应曲线，确定每一像素点的辐射强度；

亮度生成模块，用于根据待校正图像的辐射强度最大的像素点和辐射强度最小的像素点，将每一像素点的辐射强度线性映射到亮度区间，得到每一像素点的校正后亮度；

其中，所述辐射响应曲线，基于标定图像预设数量像素点的已知亮度值、曝光时长和辐射强度，进行拟合得到。