[发明专利]一种基于Logistic回归模型的逆光图像检测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于Logistic回归模型的逆光图像检测方法及装置,涉及图像处理技术，旨在提供一种能够自动检测拍摄环境是否处于逆光拍摄状态的算法。本发明技术要点采集一图像；计算每个像素的亮度通道；统计图像的亮度通道直方图；计算图像的每个亮度等级的归一化概率；计算图像均值；算图像方差得到一个256维特征向量；将所述图像的256维特征向量带入逆光图像检测表达式P(y=0|X)=11+e-wTx+12||wTw||n,]]>求得P(y＝0|X)的值。

主权项

一种逆光检测方法，其特征在于，包括：步骤101：采集M张逆光图像与N张非逆光图像；M、N均为不为0的自然数；然后按照步骤102～106处理每张图像：步骤102：提取图像的各个像素的R、G、B值，并根据所述R、G、B值计算每个像素的亮度通道；步骤103：统计图像的亮度通道直方图histi(x,y)＝0..255[i(x,y)]；步骤104：计算图像的每个亮度等级的归一化概率pi(x,y)＝0..255[i(x,y)]：pi(x,y)＝0..255[i(x,y)]＝histi(x,y)＝0..255[i(x,y)]/(size)，其中size为图像的像素总数；步骤105：计算图像均值：p[i(x,y)]为第i(x,y)个亮度等级的归一化概率；步骤106：计算图像方差得到一个256维特征向量vari(x,y)＝0..255：vari(x,y)＝0..255＝(i(x,y)+1‑mean)2*p[i(x,y)]；步骤107：使用每张图像的256维特征向量建立Logistic回归模型如下：其中y0＝0表示逆光,y1＝1表示非逆光，w表示待求的模型参数向量，x表示图像的256维特征向量，n＝1或2或∞；步骤108：求解所述Logistic回归模型的模型参数向量w，并带入表达式中便得到逆光图像检测表达式，n的取值与步骤107中的一致；步骤109：采集一新图像，按照步骤102～106得到所述新图像的256维特征向量；并将所述新图像的256维特征向量带入逆光图像检测表达式，求得P(y＝0|X)的值，若P(y＝0|X)大于设定的阈值，则可以判定为逆光，否则为非逆光。