CN106897718B - 一种移动终端 - Google Patents

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Abstract

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。

Description

一种移动终端
技术领域
本发明涉及移动终端技术领域，具体涉及一种移动终端。
背景技术
随着科学技术的进步，机器人在很多领域得到了广泛的应用。现有的机器人缺乏视觉装置，智能化程度低，可控性差，大多是针对特定的场合为人类提供服务，提供的功能相对比较单一。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种移动终端。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
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。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构连接示意图。
图2是本发明双向摄像模组结构示意图。
附图标记：
目标采集装置1、目标识别装置2、第一镜头11、第二镜头12、反射装置13、摆动式反射装置14、成像装置15。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1、图2，本实施例的一种移动终端，包括目标采集装置1和目标识别装置2，所述目标采集装置1采用双向摄像模组采集目标图像，所述目标识别装置2对所述目标图像进行识别。
本实施例实现了移动终端双向摄影和目标准确识别。
优选的，所述双向摄像模组包括第一镜头11、第二镜头12、反射装置13、摆动式反射装置14和成像装置15；
所述第一镜头11，采集位于第一镜头11前的物体光线，并通过反射装置13，投影到成像装置15上；
所述第二镜头12，采集位于第二镜头12前的物体光线，并通过摆动式反射装置13，投影到成像装置15上。
本优选实施例采用一个成像装置实现了双向摄影，节约了移动终端成本。
优选的，所述摆动式反光镜14，一端固定，另外一端可以摆动，通过调整摆动角度，选择所述第一镜头11或第二镜头12的光线投影到成像装置上。
本优选实施例简单易行。
优选的，所述目标识别装置2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。
本实施例移动终端能够准确对图像中的目标进行识别。
优选的，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，所述转化公式为：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。
本优选实施例移动终端通过第一特征提取模块将图像转化到更符合人类视觉特征的CIELab颜色空间，可以更为准确地反映出不同色彩之间的视觉差异程度，通过对图像进行划分并设定图像分割因子，提高了移动终端的图像识别准确性和识别效率。
优选的，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。
本优选实施例移动终端通过第二直方图获取模块融入了像素颜色特征的空间分布信息并设置子块位置权值，获取了更为准确和符合人类视觉特征的直方图，提高了视觉特征的表述能力，进一步提高了移动终端的目标识别能力。
优选的，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。
本优选实施例移动终端通过第三目标识别模块对颜色复杂度进行描述，反映出视觉系统感知不同颜色变化的敏感特性，根据子块的颜色权值和直方图计算辨识图像和样本图像之间的相似度，提高了移动终端对目标图像的辨识精度。
采用本发明的移动终端对目标图像进行采集和识别，当图像分割因子f取不同值时，对200次移动终端识别情况进行统计，同未采用本发明相比，产生的有益效果如下表所示：
f 平均识别准确率提高 平均识别时间缩短
2 20％ 31％
3 25％ 25％
4 30％ 20％
5 32％ 18％
6 36％ 12％
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (1)

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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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN104298050A (zh) * 2014-11-09 2015-01-21 胡继强 一种移动终端双向摄像模组
CN106156768A (zh) * 2016-07-01 2016-11-23 屈桢深 基于视觉的机动车行驶证检测方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104298050A (zh) * 2014-11-09 2015-01-21 胡继强 一种移动终端双向摄像模组
CN106156768A (zh) * 2016-07-01 2016-11-23 屈桢深 基于视觉的机动车行驶证检测方法

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