[发明专利]一种移动终端有效
申请号: | 201710184830.8 | 申请日: | 2017-03-24 |
公开(公告)号: | CN106897718B | 公开(公告)日: | 2019-09-24 |
发明(设计)人: | 不公告发明人 | 申请(专利权)人: | 上海矩驰网络科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/20 | 分类号: | G06K9/20;G06K9/46;G06K9/62 |
代理公司: | 上海宏京知识产权代理事务所(普通合伙) 31297 | 代理人: | 何艳娥 |
地址: | 201199 上海*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明提供了一种移动终端,包括目标采集装置和目标识别装置,所述目标采集装置采用双向摄像模组采集目标图像,所述目标识别装置对所述目标图像进行识别。本发明的有益效果为:实现了移动终端双向摄影和目标准确识别。 | ||
搜索关键词: | 一种 识别 性能 优良 移动 终端 | ||
【主权项】:
1.一种移动终端,其特征是,包括目标采集装置和目标识别装置,所述目标采集装置采用双向摄像模组采集目标图像,所述目标识别装置对所述目标图像进行识别;所述双向摄像模组包括第一镜头、第二镜头、反射装置、摆动式反射装置和成像装置;所述第一镜头,采集位于第一镜头前的物体光线,并通过反射装置,投影到成像装置上;所述第二镜头,采集位于第二镜头前的物体光线,并通过摆动式反射装置,投影到成像装置上;所述摆动式反光镜,一端固定,另外一端可以摆动,通过调整摆动角度,选择所述第一镜头或第二镜头的光线投影到成像装置上;所述目标识别装置包括第一特征提取模块、第二直方图获取模块和第三目标识别模块,所述第一特征提取模块用于提取目标图像的颜色特征,所述第二直方图获取模块根据所述颜色特征获取颜色直方图,所述第三目标识别模块用于对所述颜色直方图进行赋权,并根据所述赋权的颜色直方图对所述目标图像进行识别;所述第一特征提取模块包括一次处理单元和二次处理单元,所述一次处理单元用于将图像从RGB颜色空间转换到CIELab颜色空间,转化公式为:L=116y(0.23R+0.71G+0.06B)‑15,在式中,R、G、B分别为RGB颜色空间中的红色、绿色、蓝色分量值,L为CIELab颜色空间中的亮度,a为CIELab颜色空间中的绿色到红色的相对色度,b为CIELab颜色空间中的蓝色到黄色的相对色度,其中,当KR<0.009,函数y(KR)=0.13+7.79KR,当KR≥0.009,函数所述二次处理单元用于将图像划分为大小相等的矩形子块,用于划分子块的图像I表示为:在式中,Ui表示图像的任意子块,TN表示图像分割因子,TN∈[2,5]且TN为整数,i按照从左到右,从上向下的顺序依次取值为1到TN2;所述第二直方图获取模块,包括以下步骤:步骤1:对CIELab颜色空间进行划分,划分方法如下:当L分量大于阈值T1时或者小于阈值T2时,不再考虑a分量和b分量,得到2个颜色区间,当L分量介于阈值T1和T2之间时,分别将a分量和b分量划分为四个区间,得到16个颜色区间,从而将CIELab颜色空间划分成了18个颜色区间;其中,T1∈[90,100],T2∈[0,10];步骤2:定义隶属度函数σj,k=1,求取图像的颜色直方图,图像子块的颜色直方图可表示为:SM(Ui)={z1,z2,…,z18};在式中,SM(Ui)表示图像子块的颜色直方图,zj(j=1,2,…,18)表示任一颜色区间上的像素分布情况,σj,k代表第k个像素点属于第j个颜色区间的隶属度,Ni表示子块包含的像素个数;图像的颜色直方图可表示为:SM(I)={SM(Ui)×ρi,i=1,2,…,TN2},在式中,ρi表示子块位置权值,SM(I)表示图像子块的颜色直方图;所述第三目标识别模块,用于对图像进行识别,包括色差计算单元、权值计算单元和图像对比单元,所述色差计算单元用于计算像素点之间的颜色差异,计算中心像素点pA和3×3邻域内任意相邻像素点pB的色差C:在式中,C(pA,pB)表示像素点pA和pB之间色差,μ为归一化因子;所述权值计算单元用于计算每个子块的颜色权值;所述图像对比单元用于根据图像相似度对比来实现图像识别;,所述第三目标识别模块,包括色差计算单元、权值计算单元和图像对比单元,所述色差计算单元用于计算像素点之间的颜色差异,计算中心像素点pA和3×3邻域内任意相邻像素点pB的色差HQ:HQ(pA,pB)=ln(2‑eGW),在式中,HQ(pA,pB)表示像素点pA和pB之间色差,μ为归一化因子;所述权值计算单元用于计算每个子块的颜色权值;所述图像对比单元用于根据图像相似度对比来实现图像识别;所述计算每个子块的颜色权值,具体包括以下步骤:步骤1,计算每个像素点的颜色复杂度,计算中心像素相对于3×3邻域内其他8个相邻像素的颜色变化,得到中心像素点pA的颜色复杂度FA:在式中,FA表示像素点pA的颜色复杂度;步骤2,计算每个子块的颜色权值,在任意子块,通过计算每个像素颜色权值,得到子块的颜色权值CAi:在式中,Ui表示图像的任意子块,CAi表示子块的颜色权值,Ni表示子块包含的像素个数,γ表示子块中所有像素点的颜色复杂度标准差,FA和Fk均为子块中的像素点的颜色复杂度;所述根据图像相似度对比来实现图像识别,具体为,根据子块的颜色权值和直方图定义两幅图像I1和I2的相似度S:在式中,S(I1,I2)表示两幅图像I1和I2的相似度,和分别表示图像I1和I2第i个子块的第j个颜色区间的像素分布情况,计算待识别图像和样本图像相似度,选取相似度高的样本图像作为识别结果。
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