專利名稱：一種處理礦工人臉圖像與煤面光照不均的圖像預處理方法
技術領域：
本發(fā)明涉及煤礦井下監(jiān)控系統(tǒng)的圖像預處理領域，是ー種處理低光照度井下圖像光照不均，增強圖像對比度的圖像預處理方法。
背景技術：
在煤礦井下監(jiān)控系統(tǒng)中，由于煤礦巷道內環(huán)境復雜，背景明暗，其光照主要來源于照明燈，燈光區(qū)域與背光區(qū)域亮度反差很大，加上CCD攝像機的強閃光燈等因素，導致圖像光照不均，嚴重影響圖像的采集質量。針對復雜的井下條件，煤礦井下監(jiān)控系統(tǒng)中的采集圖像須經過充分的預處理，才能用于圖像的分析識別。圖像光照不均現(xiàn)象主要包括①圖像采集環(huán)境整體能見度低，燈光區(qū)域與背光區(qū)域亮度反差很大，加上光源發(fā)出的的光照射線較強，可能干擾圖像特征的顯示光照引起圖像中物體表面局部出現(xiàn)反光、高光現(xiàn)象，造成圖像整體或局部光照不均，嚴重影響圖像的采集質量。因此，針對光照不均的圖像，需要進行必要的預處理才可以用于計算機分析識別。目前處理圖像光照不均的圖像增強技術主要包括空域增強方法如直方圖均衡化、梯度增強法，頻域增強方法如基于照明-反射模型的同態(tài)濾波法以及基于光照補償?shù)腞etinex方法等，另外同態(tài)濾波法和Retinex方法與小波變換相結合的圖像增強方法也被提出。其中直方圖均衡化對于處理灰度反差大的圖像有較好的效果，特別是能提高背景黑暗的夜間照明圖像的整體灰度值，但是對于照明和反光的高亮度區(qū)域處理效果不佳；基于照明-反射模型的同態(tài)濾波法以及基于光照補償?shù)腞etinex方法針對處理光照影響強烈的高光、反光區(qū)域有較好的效果，因此在處理光照不均方面更加受到關注。中國專利申請?zhí)?00910021318. 7，
公開日2009. 07. 29，公開了ー種基于小波域同態(tài)濾波的檢測偽造圖像的方法。該發(fā)明對彩色圖像亮度分量進行ー層小波分解，并設計小波域同態(tài)濾波函數(shù)進行濾波，對不同分辨率下的小波分解系數(shù)進行類似高通濾波的處理，再利用邊界算子進行邊界提取從而實現(xiàn)圖像邊界的增強。該方法側重圖像邊界增強，但不適用于處理圖像光照不均的影響。中國專利申請?zhí)?01110274647. X，
公開日2012. 02. 15，公開了ー種高反光柱面金屬上的ニ維條碼圖像識別方法。該發(fā)明利用六次多項式插值公式模擬橫向像素的漸變曲線，并利用等距節(jié)點的牛頓插值法計算橫向像素的插值公式。從而校正柱面的光照不均，實現(xiàn)對ニ維條碼區(qū)域的定位。該發(fā)明主要應用于高反光柱面金屬上的輕度或中度光照不均的圖像識別。中國專利申請?zhí)?01110316982. 1，
公開日2012. 01. 25，公開了ー種不均勻光照下
的棉花偽異性纖維彩色圖像增強方法及系統(tǒng)。該發(fā)明對彩色圖像亮度分量進行光照處理，采用梯度計算法得到新的亮度圖像，實現(xiàn)亮度分量的梯度均勻化，用新的亮度分量代替原有的亮度分量，從而處理圖像的光照不均。該發(fā)明屬于空間域增強法，與頻域增強法相比，其計算方法復雜，循環(huán)次數(shù)更多，計算量大。鑒于此，本發(fā)明從頻域圖像增強方法出發(fā)，結合同態(tài)濾波原理算法，設計ー種特別、針對處理煤礦井下監(jiān)控系統(tǒng)中的礦工人臉圖像與煤面光照不均的圖像預處理方法。與傳統(tǒng)的同態(tài)濾波方法相比，本發(fā)明在對照射分量的處理方面進ー步細化，在抑制光照影響的同時避免對低頻分量的過度抑制，對于處理低光照度井下圖像的光照不均現(xiàn)象針對性更強。

發(fā)明內容
本發(fā)明提供了ー種處理礦工人臉圖像與煤面光照不均的圖像預處理方法。在圖像預處理方法中，基于照明-反射模型的同態(tài)濾波原理算法，設計出特別針對削弱低光照度壞境下圖像強光照和強反光影響，實現(xiàn)圖像對比度增強，同時避免處理后圖像過暗的同態(tài)濾波函數(shù)，從而對圖像進行預處理。與傳統(tǒng)的同態(tài)濾波方法相比，本發(fā)明所設計的同態(tài)濾波函數(shù)特別針對低光照度井下圖像的光照處理，對低頻范圍頻率分量進行分段不同程度的處理，在削弱照射分量的同時盡量避免對較大范圍內低頻分量的過度抑制。本發(fā)明對于處理由強照明光源引起的高光、反光、以及明暗反差等光照不均現(xiàn)象的低光照度圖像，實現(xiàn)削弱光照影響、增強圖像對比度有顯著效果。本發(fā)明的思路是運用同態(tài)濾波原理的圖像增強算法，處理礦燈照明光源和C⑶攝像機強閃光燈直射、反射的光照射線對低光照度井下采集圖像質量的影響。在圖像預處理方法中，根據(jù)同態(tài)濾波原理，將彩色圖像轉化為灰度圖像并取對數(shù)(如果原始圖像是灰度圖像，則直接取對數(shù))，再進行中心傅立葉變換，得到頻域函數(shù)之后，設計出專門針對削弱低光照度壞境下圖像強光照和強反光影響，實現(xiàn)圖像對比度增強，同時避免過度抑制光照分量的同態(tài)濾波函數(shù)，從而對圖像進行預處理。為了在減小光照影響的同時避免處理后的圖像過暗，同態(tài)濾波函數(shù)設計為(w，v)- I + C * [Diui V) / D01 ]2n +1 + c * [D02 / D (u,v)]2n其中，D(u，v)為頻域范圍內任意點到原點的像素距離，単位為像素數(shù)ル為低頻分量抑制半徑(0 < D01彡15)，單位為像素數(shù)山。2為高頻分量增強半徑(Dt52彡15)，單位為像素數(shù)；系數(shù)4控制半徑Dtjl以內低頻分量的抑制程度(0< I);系數(shù)％控制半徑D02以上高頻分量的增強程度(a H > 0);常數(shù)c可調節(jié)函數(shù)形狀(c > 0) ；n為濾波器階數(shù)(最佳取值為2，以減小振鈴效應)；在半徑Dtjl至Dt52之間的頻率較低的低頻范圍內，基本保持原值的I倍不變。為避免過度抑制光照分量，設計的同態(tài)濾波函數(shù)實現(xiàn)對低頻范圍分量分段不同程度的處理，對半徑Dtjl以內的低頻分量進行抑制，而半徑Dtjl至Dt52之間的頻率較低范圍內的低頻分量基本保持原來的值不變。為避免對更大范圍低頻分量的過度抑制，半徑Dtjl取值不宜過大，因為當截止頻率點半徑為5時，傳統(tǒng)低通濾波器(如巴特沃思低通濾波器、高斯低通濾波器)濾波得到的圖像非常模糊，基本看不到任何細節(jié)，只留下亮暗變化的信息，可近似看作是主要的光照貢獻，所以明確同態(tài)濾波函數(shù)的低頻抑制半徑Dtjl的最佳取值為5。從而，運用所設計的同態(tài)濾波函數(shù)進行光照處理。本發(fā)明的有益效果是I.針對性強。對于處理由強照明光源引起的高光、反光、以及明暗反差等光照不均現(xiàn)象的低光照度礦工人臉圖像與煤面圖像，實現(xiàn)削弱光照影響、增強圖像對比度有顯著效果；2.處理光照不均的同時避免處理后圖像過暗。對低頻分量分段不同程度的處理既、實現(xiàn)了對光照不均影響的抑制，同時又避免了處理后的圖像過暗；3.對光照成分的適度抑制。確定Dtjl-佳取值為5，對處理的低頻分量范圍進行定量估計，以實現(xiàn)對光照成分的適度抑制；4.可調節(jié)性強。對低頻、高頻分量分別處理，半徑Dtjl控制低頻處理范圍、半徑Dt52控制高頻處理范圍，從而増加了對照射分量和反射分量控制的可調節(jié)性。


下面結合附圖和實施例對本發(fā)明進ー步說明。圖I是圖像預處理方法中同態(tài)濾波實現(xiàn)過程。圖2是本發(fā)明的同態(tài)濾波傳遞函數(shù)曲線。圖3是存在局部反光現(xiàn)象的煤面原始圖像。圖4是頭戴礦燈的礦井工人的原始圖像。圖5是ニ階巴特沃思低通濾波器截止半徑取5時對圖3進行低通濾波的結果圖像。圖6是高斯低通濾波器截止半徑取5時對圖3進行低通濾波的結果圖像。圖7是利用所設計的圖像預處理方法對圖3進行光照處理的結果圖像。圖8是利用所設計的圖像預處理方法對圖4進行光照處理的結果圖像。其中，從圖5、圖6可看出，當截止頻率點半徑為5時，傳統(tǒng)低通濾波器巴特沃思低通濾波器、高斯低通濾波器分別對圖3所示實施例進行低通濾波，得到的濾波結果僅剩圖像的明暗變化，可近似看作照射分量的主要貢獻。圖7和圖8中所使用的同態(tài)濾波函數(shù)中，參數(shù)設置如下n = 2, c = I, Dq1 = 5, a し=0. 3, Do2 = 15, a H = 4。
具體實施例方式根據(jù)圖I中的同態(tài)濾波實現(xiàn)過程，借助圖像處理軟件(如matlab軟件)對實施例圖3和圖4進行光照處理，具體實施方式
如下(I)將彩色圖像圖3和圖4轉化為灰度圖像，并對灰度圖像函數(shù)取對數(shù)，公式如下z(x, y) = Inf (x, y)其中f (X，y)為灰度圖像函數(shù)，z (X，y)為取對數(shù)所得函數(shù)；(2)對函數(shù)z(x,y)進行中心傅立葉變換,得到頻域函數(shù)Z(u, V)；(3)設計同態(tài)濾波函數(shù)。同態(tài)濾波算法的關鍵之處在于同態(tài)濾波傳遞函數(shù)H(u，v)的選擇，通過傳遞函數(shù)分別對照射分量和反射分量進行控制。圖像照射分量代表圖像的光照成分，反射分量代表其不受光照影響時的原始特征。考慮到圖像的照射分量通常以空間域的慢變化為特征，而反射分量往往引起突變，這些特性導致圖像取對數(shù)后的傅里葉變換的低頻成分與照射分量相聯(lián)系，而聞頻部分與反射分量相聯(lián)系，故對照射分量和反射分量的控制可近似轉化為對圖像低頻和高頻分量的控制。為了盡量抑制照射分量的影響，同時凸顯反射分量，以達到緩解光照不均，實現(xiàn)圖像增強的目的，考慮抑制低頻(照度)的貢獻，而增強高頻(反射)的貢獻。①照射分量的抑制借助傳統(tǒng)低通濾波函數(shù)抑制照射分量。因為低頻成分與照射、分量相聯(lián)系，為了盡量削弱照射分量的影響，需要對低頻范圍分量進行抑制。設低頻抑制范圍位于半徑Dtjl以內，可借助低通濾波器濾除掉半徑Dtjl以外的頻率分量，只保留半徑Dtjl以內的低頻部分，對其進行減小處理。又因為當截止頻率點半徑為5時，傳統(tǒng)低通濾波器巴特沃思低通濾波器、高斯低通濾波器分別對圖3所示實施例進行低通濾波，得到的結果圖像圖5和圖6非常模糊，基本看不到任何細節(jié)，只留下亮暗變化的信息，可近似看作是主要的光照貢獻，所以考慮主要對半徑5以內低頻成分進行抑制，即在原來頻率大小的基礎上，減去原頻率分量的倍。②反射分量的增強借助傳統(tǒng)高通濾波函數(shù)增強反射分量。圖像反射分量代表其不受光照影響時的原始特征，近似將高頻部分看作是反射分量的貢獻。為了增強高頻分量，設高頻增強范圍位于半徑Dt52以外的頻率范圍，可借助高通濾波器濾除掉半徑Dt52以內的頻率分量，只保留半徑Dt52以外的高頻部分，對其進行增強處理。將高頻分量在原來頻率大小的基礎上，加上原來的Qii倍，可達到增強圖像特征的目的。為了提高圖像的對比度，盡量多的保留細節(jié)特征，濾波截止半徑Dt52不宜過大，以使所保留的高頻范圍盡量大。③構建同態(tài)濾波傳遞函數(shù)H(u，v):特別針對頭戴礦燈的礦工人臉圖像識別以及煤面的礦車監(jiān)控和煤塊識別，所設計的圖像預處理方法中，同態(tài)濾波函數(shù)實現(xiàn)對低頻范圍頻率分量進行了分段不同程度的處理，在增強圖像的同時，避免處理后圖像過暗。根據(jù)同態(tài)濾波原理，照射分量的貢獻位于低頻范圍內，反射分量的貢獻位于高頻范圍內，故所設計的同態(tài)濾波函數(shù)對半徑Dtjl以內的低頻分量進行抑制，對半徑Dt52以上的高頻分量進行增強，而半徑Dtjl至Dt52之間的頻率較低范圍內的低頻分量基本保持原來的值不變，從而實現(xiàn)減小強光照影響，提高圖像對比度，同時避免對較大范圍內低頻分量的過度抑制。將圖像預處理方法中，同態(tài)濾波函數(shù)的設計思路與巴特沃思低、高通濾波函數(shù)結合，設計如下同態(tài)濾波函數(shù)
「00371 H{u,v) = I----r—^-----Z-
L 」l + c*[D{u,v)/Djn \ + c*[Do2/D(u,v)]2n其中，D(u, v)為頻域范圍內任意點到原點的距離，単位為像素數(shù)ル為低頻分量抑制半徑(0 < D01彡15)，單位為像素數(shù)山。2為高頻分量增強半徑(Dt52彡15)，單位為像素數(shù)；系數(shù)4控制半徑Dtjl以內低頻分量的抑制程度(0< I);系數(shù)％控制半徑Dt52以上高頻分量的增強程度(a H > 0);常數(shù)c可調節(jié)函數(shù)形狀(c > 0) ；n為濾波器階數(shù)(最佳取值為2，以減小振鈴效應)；在半徑Dtjl至Dt52之間的頻率較低的低頻范圍內，基本保持原值的I倍不變。在所設計的傳遞函數(shù)H(u，v)中，圖像的低頻分量在原來的基礎上減小4倍，圖像的高頻分量在原來的基礎上增加a H倍。(4)對步驟(3)中的同態(tài)濾波函數(shù)參數(shù)進行賦值，并對實施例圖3、圖4在步驟(2)得到的頻域函數(shù)進行同態(tài)濾波。根據(jù)步驟(3)中對照射分量抑制的分析得到同態(tài)濾波函數(shù)低頻抑制半徑Dtjl取5最佳。根據(jù)原圖像的光照特征和對圖像的處理要求選取同態(tài)濾波函數(shù)中其他參數(shù)。其中，0< aL< I, 取值越大，圖像光照削弱程度越大，處理后的圖像越暗，因此對于整體光照較暗的圖像，4取值應小于0. 5，以減少對整體亮度的削弱；a H取值越大，圖像對比度增強程度越大，％越小，增強程度越不明顯，通常Ci11取值最好大于I。高頻增強半徑Dt52根據(jù)、處理需要而定，可參考巴特沃思高通濾波器的濾波效果選擇。若需要增強圖像整體對比度，顯示更多細節(jié)特征，半徑Dtj2宜選取較小值，以擴大所增強的高頻分量的范圍，否則，若只想增強圖像邊界等灰度梯度變化較大的地方，半徑Dt52宜選取較大值。濾波器階數(shù)n宜取2，以減小振鈴效應。系數(shù)c > O，其選擇對同態(tài)濾波器函數(shù)的形狀有一定影響，宜取O至5以內的數(shù)。
根據(jù)以上分析，設直n = 2，c = I，Dol = 5, ct L = 0. 3, Do2 = 15, a H = 4，對頭施例圖3、圖4在步驟(2)得到的頻域函數(shù)進行同態(tài)濾波將頻域函數(shù)Z(u，v)與所設計的同態(tài)濾波傳遞函數(shù)H(u，v)相乘，公式如下S (u, v) = Z (u, V) *H(u, V)；其中，Z(u, V)為經過傅立葉變換的頻域函數(shù)，H(u, V)為同態(tài)濾波傳遞函數(shù)，S(u,v)為濾波輸出的圖像的傅立葉變換。(5)對同態(tài)濾波結果進行中心傅立葉逆變換，得到函數(shù)s (X，y)；(6)對步驟(5)所得結果取指數(shù)，得到同態(tài)濾波后的結果圖像圖7和圖8，其中圖7是圖3的同態(tài)濾波結果，圖8是圖4的同態(tài)濾波結果。公式如下g(x,y) = es(x'y),其中s(x，y)為步驟(5)所得結果，g(x, y)為同態(tài)濾波結果圖像。
權利要求
1.ー種處理礦工人臉圖像與煤面光照不均的圖像預處理方法，其特征在于包括如下步驟 (1)如果原圖像是彩色圖像，則先將其轉化為灰度圖像再取對數(shù)，如果原圖像是灰度圖像，則直接取對數(shù)； (2)進行中心傅立葉變換，得到頻域函數(shù)； (3)構建同態(tài)濾波函數(shù)，進行同態(tài)濾波，削弱低光照度壞境下強光照和強反光對圖像的影響，增強圖像對比度，同時避免過度抑制照射分量； (4)中心傅立葉逆變換并取指數(shù)，得到結果圖像。
2.根據(jù)權利要求I所述的ー種處理礦工人臉圖像與煤面光照不均的圖像預處理方法，其特征在于該預處理方法中同態(tài)濾波函數(shù)為 H(u.v) = \--^-廠 +-^-- l + c*[D(u,v)/Djn l + cnDo2/D(u,v)]2n 其中，D(u，v)為頻域范圍內任意點到原點的距離，単位為像素數(shù)為低頻分量抑制半徑，O < D01 ^ 15，單位為像素數(shù)山。2為高頻分量增強半徑，Dt52 ^ 15，單位為像素數(shù)；系數(shù)4控制半徑Dtjl以內低頻分量的抑制程度，O < aL<l ;系數(shù)％控制半徑Dt52以上高頻分量的增強程度，a H > O ;常數(shù)c可調節(jié)函數(shù)形狀，c>0；n為濾波器階數(shù)，n = 2 ;在半徑Dtjl至Dt52之間的頻率較低的低頻范圍內，保持原值的I倍不變。
3.根據(jù)權利要求2所述的ー種處理礦工人臉圖像與煤面光照不均的圖像預處理方法，其特征在于同態(tài)濾波函數(shù)實現(xiàn)對低頻范圍分量分段不同程度的處理，對半徑Dtjl以內的低頻分量進行抑制，而半徑Dtjl至Dt52之間的頻率較低范圍內的低頻分量保持原來的值不變。
4.根據(jù)權利要求3所述的ー種處理礦工人臉圖像與煤面光照不均的圖像預處理方法，其特征在于同態(tài)濾波函數(shù)的低頻抑制半徑Dtjl的取值為5。
5.根據(jù)權利要求I所述的ー種處理礦工人臉圖像與煤面光照不均的圖像預處理方法，其特征在于該預處理方法中同態(tài)濾波函數(shù)對低頻、高頻分量分別處理，増加了對照射分量和反射分量控制的可調節(jié)性，半徑Dtjl控制低頻處理范圍、半徑Dt52控制高頻處理范圍，而在半徑Dtjl至Dt52之間的低頻范圍分量保持原信不變。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種處理礦工人臉圖像與煤面光照不均的圖像預處理方法，該圖像預處理方法運用同態(tài)濾波原理算法，實現(xiàn)削弱照射分量，增強反射分量，同時避免對低頻分量的過度抑制，該預處理方法的同態(tài)濾波函數(shù)對低頻分量和高頻分量分開處理，并對低頻范圍分量進行分段不同程度處理，低頻分量抑制半徑根據(jù)傳統(tǒng)低通濾波器在截止頻率半徑為5時的圖像濾波效果確定為5個像素數(shù)，該圖像預處理方法對于處理礦工人臉圖像與煤面圖像中的強光照影響針對性強，效果明顯。
文檔編號G06T5/00GK102750682SQ20121024611
公開日2012年10月24日 申請日期2012年7月17日 優(yōu)先權日2012年7月17日
發(fā)明者田子建, 賈旭芬 申請人:中國礦業(yè)大學(北京)