图像强反光抑制方法及系统与流程

1.本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种图像强反光抑制方法及系统。


背景技术：

2.随着我国高速铁路的不断发展，轨道交通日益成为人们出行的重要方式。由于运营里程长，铁路基础设施安全维护面临的压力越来越大。所以保证轨行区的行车安全，及时有效地发现轨行区的异常情况，成为重中之重；普通相机获取的晚上图片，因照度低无法进行算法检测；激光相机进行激光补光有效解决此问题，但其中的强反光也影响到异物检测，是迫切需要解决的一个难题。
3.激光补光引起的强反光，会对算法检测异物造成极大的影响。现行的强反光抑制主要是基于yuv颜色空间，利用yuv颜色空间对图像的亮度信息进行处理来去除单张图片中的强反光，先归一化，再直方图均衡化，然后使用多项式方程拉低亮度。然而这种方法由于使用多项式计算从而使得速度较慢，而且使得低亮度的区域亮度更低，无法进行目标检测。


技术实现要素：

4.为了克服上述现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种图像强反光抑制方法及系统。
5.为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种图像强反光抑制方法，包括以下步骤：
6.获取原始图像，并将原始图像从rgb颜色空间转换到yuv颜色空间；
7.计算亮度阈值t；
8.按照将亮度y值高于亮度阈值t的像素做亮度降低处理，同时保留低亮度值的转换策略，得到亮度转换映射表；
9.将亮度y值按亮度转换映射表进行亮度转换；
10.将亮度转换后的yuv颜色空间图片转换到rgb颜色空间。
11.该图像强反光抑制方法通过计算亮度阈值，生成亮度转换映射表实现对强反光的抑制，且低亮度区域不变，克服了传统技术中低亮度的像素通过变换后，亮度更低，不利于检测的问题，且该方法计算量小，速度快，可以做到实时变换，特别适用于需要对图像处理作出快速反应的场景，如轨道交通的轨行区目标检测的预处理。
12.该图像强反光抑制方法的优选方案，将原始图像从rgb颜色空间转换到yuv颜色空间后，对亮度y值直方图均衡化，基于均衡化后的亮度y值直方图计算亮度阈值t以及亮度转换映射表。
13.该图像强反光抑制方法的优选方案，亮度阈值t为：t＝int(αx)；其中，int(*)为取整，α为预设的亮度增量系数，x为原始图的平均亮度值。
14.所述亮度转换映射表为：其中，x表示原始图像的像素
点亮度值，f(x)表示转换后的亮度值，β为预设的融合增量系数。该亮度转换映射表的计算量小，速度快。
15.本技术还提出了一种图像强反光抑制系统，包括处理器和存储器，所述处理器和存储顺口连接，相互通信，所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如上述的图像强反光抑制方法对应的操作。该图像强反光抑制系统具备上述图像强反光抑制方法所具备的优点。
16.本发明的有益效果是：本发明仅拉伸高亮度像素，在进行目标检测时，不会对低亮度区域产生影响，且通过亮度转换映射表能快速的对亮度值进行转换，实现对强反光的抑制；在保证目标检测精度的同时还降低了计算量，从而降低人力、物力等成本，提高了检测的速度，为轨道交通后期的维护有着重大的作用。
17.本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
18.本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
19.图1是图像强反光抑制方法的流程示意图；
20.图2是本技术优选方案的流程示意图。
具体实施方式
21.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
22.在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
23.如图1所示，本发明提供了一种图像强反光抑制方法的实施例，尤其适用于轨道交通的轨行区目标检测的预处理。
24.该方法包括以下步骤：
25.获取原始图像。原始图像可以是实时的，这里可通过图像采集设备来获取原始图像，如轨旁相机实时采集；原始图像也可以是库存的，例如直接从图库里获取。将原始图像从rgb颜色空间转换到yuv颜色空间。
26.转换的计算公式如下：
27.y＝0.299r 0.587g 0.114b；
28.u＝-0.147r-0.289g 0.436b；
29.v＝0.615r-0.515g-0.100b。
30.计算亮度阈值t：t＝int(αx)；其中，int(*)为取整，α为预设的亮度增量系数，其取值范围为1.0到1.25，x为原始图的平均亮度值。
31.按照将亮度y值高于亮度阈值t的像素做亮度降低处理，同时保留低亮度值的转换策略，得到亮度转换映射表。
32.本实施例中优选的亮度转换映射表为其中，x表示原始图像的像素点亮度值，f(x)表示转换后的亮度值，β为预设的融合增量系数。
33.本实施例中，β的计算公式为其中，x为原始图的平均亮度值，表示取小数点后位，为正整数，通常为4。
34.将亮度y值按亮度转换映射表进行亮度转换，得到亮度转换后的yuv颜色空间图片，实现图片亮度的降低。
35.将亮度转换后的yuv颜色空间图片转换到rgb颜色空间。
36.转换的计算公式如下：
37.r＝y 1.403*(v-128)；
38.g＝y-0.343*(u-128)-0.714*(v-128)；
39.b＝y 1.770*(u-128)。
40.最终得到强反光抑制后的图片。
41.然后基于该强反光抑制后的图片进行进一步的检测了，例如放入深度学习模型中进行轨行区目标检测。
42.该实施例的优选方案：如图2所示，将原始图像从rgb颜色空间转换到yuv颜色空间后，对亮度y值直方图均衡化。这里亮度y值直方图均衡化的公式为：其中，si表示亮度y值直方图均衡化后的像素值,int(*)表示取整；nj表示亮度为j的像素数量，n表示该亮度图的总像素数量，i表示该原始图亮度值。均衡化后的图片的亮度范围更宽，有效地增强了图像的对比度。但即使对亮度均衡化后的图片仍然可能有强反光的像素，因此该优选方案需基于均衡化后的亮度y值直方图计算亮度阈值t以及亮度转换映射表，然后再将均衡化后的亮度y值按亮度转换映射表进行亮度转换，得到亮度转换后的yuv颜色空间图片，实现图片亮度的降低，将高亮度的像素值降低，低亮度的像素值不变，最终再将亮度转换后的yuv颜色空间图片转换到rgb颜色空间，得到强反光抑制后的图片。在基于均衡化后的像素值计算亮度阈值t以及亮度转换映射表时，上述实施例中所涉及到的原始图的平均亮度值x以及原始图像的像素点亮度值x均以亮度y值直方图均衡化后的结果得到或计算得到。
43.本技术还提供了一种图像强反光抑制系统的实施例，其包括处理器和存储器，所述处理器和存储顺口连接，相互通信，所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如上述的图像强反光抑制方法对应的操作。
44.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特
点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
45.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。