猪舍图像局部亮度调整方法

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1、第29卷第5期农业工程学报Vol.29No.52013年3月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringMar.2013139猪舍图像局部亮度调整方法1,21※2纪滨，朱伟兴，刘宏申（1.江苏大学电气信息工程学院，镇江212013；2.安徽工业大学计算机学院，马鞍山243032）摘要：针对猪舍视频监控场景中常常遭遇局部亮度不均衡而引起后继图像分析困难问题，提出一种图像自适应局部亮度调整法（ALLA）。首先为避免物体色度的干扰，原图像转换为YCbCr模型后，只利用亮度Y分量图像，根据最大类间方差（Ostu）将Y图像分为

2、明暗二区；其次针对过亮和过暗的局部区域采用正弦函数进行非线性反向调整灰度值；最后，为评价处理后图像质量，提取测试图和基准图中的猪只对象轮廓边缘像素成对梯度值，通过假设检验判断二者差的集合均值是否存在明显变化。选择了典型3种猪舍环境图像，一种光线柔和，图像亮度质量较为理想；另外两种夜晚圈栏灯光和白天阳光导致景物本色出现偏差，即在光照强度高的局部区域灰度值低，反之则高。试验采用ALLA处理后的测试图像，测试PSNR（峰值信噪比）值均在31～78之间，表明没有引起图像质量显著下降；采用我们设计的假设检验方法，表明在显著性水平（α=0.95）时，测试图较之于标准灰度化图像有显著改变，因此，有

3、利于后继的猪只目标分割工作。关键词：图像处理，监控，亮度，边缘梯度，PSNR，猪舍doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2013.05.019中图分类号：TP391.41;TP277文献标志码：A文章编号：1002-6819(2013)-05-0139-08纪滨，朱伟兴，刘宏申.猪舍图像局部亮度调整方法[J].农业工程学报，2013，29(5)：139－146.JiBin,ZhuWeixing,LiuHongshen.Methodoflocalbrightnessadjustingofpigpenimage[J].TransactionsoftheChineseS

4、ocietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE),2013,29(5):139－146.(inChinesewithEnglishabstract)过繁琐地试验才能确定，且Retinex方法动态范0引言围压缩后信息损失较多，因此，本文仅对局部过随着现代农业的发展，计算机视觉技术也逐步暗及过亮区域，进行非线性反向亮度调整方法研[1-12]引入到农业的许多领域，其中视频图像目标分究，而图像处理方法的有效性需要进行图像质量评割工作前通常需要进行灰度化预处理，在猪舍进行价，常见的评价方法有2种：主观法和客观法[18-19]，连续地

5、视频监控过程中，由于实际背景光线不是一其中前者虽然较好地反映出了图像的直观质量，主个稳定理想的光源，特别是猪舍窗外光线强烈时，观测量法研究表明，主观法容易受到观测者专业背会引起视频帧图像同一质地区域的物体表面亮度不景、心理和动机等主观因素的影响，且难以对细微均衡，给后继的猪只目标提取及跟踪算法带来干扰，差异质量进行全面评估；后者主要有均方误差标准灰度化无法解决此问题，常见的解决方法有2（meansquareerror，MSE），峰值信噪比（peaksignal[12-15]类：直接在算法中消除亮度对图像分割的影响；tonoiseratio,PSNR）等，其方便、快捷，容易实现[16-

6、17]另一类是在预处理阶段中均衡亮度。前者部分并能结合到应用系统中，但它和人的主观感受有出算法[13-14]实际是将后者与分割算法进行了融合，后[20]入。从图像质量评价的研究进展来看，面向具体者常见的方法有直方图均衡化、同态滤波、Retinex任务的评价算法逐渐增多。由于猪舍视频智能监控等，直方图均衡化将导致灰度级减少，引起对比度时需要提取猪只目标，因此，本文关心的是图像灰不自然地过分增强，同态滤波的截止频率需要经度化处理质量未有明显下降的前提下，将猪只轮廓边缘上的梯度质量是否显著变化作为图像预处理质量评价依据，基于此思想，本文通过比较标准灰收稿日期：2012-09-09修订日期：

7、2013-02-01基金项目：国家自然科学基金资助项目（31172243）、教育部博士点基度化和本文的自适应局部亮度调整法在猪只轮廓金（20103227110007）、江苏高校优势学科建设工程资助项目（苏政办位置上的梯度，提出一种判断预处理后图像质量改发〔2011〕6号、安徽省教育厅高等学校自然科学项目（KJ2012Z032）善的方法。作者简介：纪滨（1969－），博士，主要从事计算机视觉方面的研究。马鞍山安徽工业大学计算机学院，243032。Email：