CN107255524B - 一种基于移动设备摄像头检测led光源的频率的方法 - Google Patents

一种基于移动设备摄像头检测led光源的频率的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于移动设备摄像头检测LED光源的频率的方法，该明通过对LED光源的驱动电流或驱动电压进行调制，简单的说就是改变LED光源的频率，在图像传感器输出端获取若干帧明暗条纹图片，然后对明暗条纹图片一对明暗条纹的宽度进行检测，可知所拍摄的明暗条纹图片每行像素值的变化规律是周期性的，即用移动设备的摄像头的行扫描频率比上一对黑白条纹的宽度即为LED光源的频率，不同LED频率的组合，就可以获得LED光源的位置信息，提高了对LED光源定位的稳定性和可靠性。

Description

一种基于移动设备摄像头检测LED光源的频率的方法
技术领域
本发明涉及可见光通信领域，更具体地，涉及一种基于移动设备摄像头检测LED光源的频率的方法。
背景技术
现有技术公开了一种基于可见光的通信技术，利用图像传感器分时逐行读取图像信息的特性，通过对LED光源的驱动电流或驱动电压进行调制，简单的说就是改变LED光源的频率，在图像传感器输出端获取若干帧明暗条纹图片，然后对明暗条纹图片中一对明暗条纹的宽度进行检测。而后，根据检测到的图像中一对明条纹暗条纹的宽度，通过计算来获取LED光源的频率信息。而后，根据所述频率信息来确定所传输的编码。最后，根据特定的解码方式恢复所传输信，该信息与室内位置之间的对应关系，获得相应位置信息，从而实现移动设备的室内精确定位。现有技术提出的可见光定位系统如图1所示。
如图1所示，实现可见光定位系统实时可靠地实现定位的关键是对不同宽度的明暗条纹图片进行正确的解码，计算出其中一对明暗条纹的宽度，从而得到LED光源的频率。现有技术检测一对明暗条纹的宽度的方法有：1.首先将有效光源区条纹图片进一步缩减为发光面矩形，对发光面矩形图片灰度值进行灰度值二元化，然后对二值矩形图片中的每一行求和，再对和值求一阶或二阶偏导，最后对每行的偏导值进行处理得到图片的条纹数目；2.首先获取光源区条纹图片，将条纹图片转换成灰度图片，针对条纹图片中每一行的所有像素计算平均灰度值，假定灰度明暗条纹图片共有M行，将M个平均灰度值存储在数组中，然后对数组进行M点的DFT运算，除低频分量以外的峰值所对应的K值即条纹图片中的条纹数目，再用总行数M除以K得到一对明暗条纹的宽度。但是通过实际实验的验证，方法一，方法二的可靠性和稳定性并不是很理想。方法一中明暗条纹的数目是随着LED光源与移动设备之间距离的增加而减少的，而不是固定不变的，说以不能得到光源区的条纹图片与LED光源频率的之间对应的光系。方法二用平均阈值法不能消除远距离时在条纹图片的外圈形成的个个不是很亮的光环，这个光环会对有效光源区的截取产生干扰，随着距离的增加，误码率会越来越高，还有条纹图片的每行进行求灰度值平均，在进行DFT运算时，会引入更多的噪声，这个方法还会真加很多的运算量，使对图片的处理变慢，对移动设备的内存占用比变大，影响系统的可靠性和稳定性。现有技术把LED-ID信息与位置信息的对照表，当室内可见光定位技术应用范围越来越广的时候，LED-ID信息与位置信息的对照表就要频繁的更新，移动设备上的APP也就要同时频繁的更新，随着LED-ID信息与位置信息的对照表越来越庞大，会占用的大量的移动设备的内存资源。为了解决上述出现的问题，本发明提出一种基于移动设备摄像头检测LED光源频率并与服务器进行数据传输获取位置的方法，有效的提高了可见光室内定位系统的稳定性。
发明内容
本发明提供一种基于移动设备摄像头检测LED光源的频率的方法，该方法可有效提高对可见光源定位的稳定性和可靠性。
为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：
一种基于移动设备摄像头检测LED光源的频率的方法，包括以下步骤：
S1：用移动设备的摄像头对着经过LED光源拍照，获取条纹图片，将条纹图片转换成灰度图像，其中每一种LED灯具的频率都对应着一位或者多位的bit信息，在移动设备中生产一张频率与bit信息对照表；
S2：采用Otsu算法选取阈值将灰度图像转换成二值图像，根据得到的二值图像，进行行扫描，获取每行的平均灰度值；
S3：对灰度值最大的一行进行行扫描，分别记录第一次和最后一次出现大于阈值的像素点的纵坐标；
S4：根据记录的第一次和最后一次出现大于阈值的像素点的纵坐标计算出LED灯具的频率；
S5：将得到的LED灯具的频率通过对照表，获得相对应的bit信息进而获得LED光源的位置。
优选地，所述条纹图片换成255级灰度图像。
进一步地，所述步骤S4的具体过程如下：
Figure BDA0001280261870000021
Figure BDA0001280261870000031
其中，W为一对黑白条纹的宽度，c1为第一次出现大于阈值的像素点的纵坐标，c2为第二次出现大于阈值的像素点的纵坐标，Row_n为灰度值最大的一行中条纹图片的黑白条纹对的数目，frow为移动设备的摄像头的行扫描频率。
进一步地，所述LED灯具通过发送不同频率的光，可检测到不同的bit信息，组合在一起就是一个完整的位置ID从而得到LED光源的位置。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明通过对LED光源的驱动电流或驱动电压进行调制，简单的说就是改变LED光源的频率，在图像传感器输出端获取若干帧明暗条纹图片，然后对明暗条纹图片一对明暗条纹的宽度进行检测，可知所拍摄的明暗条纹图片每行像素值的变化规律是周期性的，即用移动设备的摄像头的行扫描频率比上一对黑白条纹的宽度即为LED光源的频率，不同LED频率的组合，，就可以获得LED光源的位置信息，提高了对LED光源定位的稳定性和可靠性。
附图说明
图1是现有技术提出的可见光定位系统的示意图；
图2是本发明技术提出的可见光定位系统的示意图；
图3a是经过TCL智能手机摄像头对LED光源拍照获得的明暗条纹图；
图3b是明暗条纹图片灰度化后，在经过Otsu算法处理后的二值图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
获取光信号对应的明暗条纹图片。
如图2所示，发射机能够控制LED灯具发送不同频率的连续光信号，光信号的频率可以是相同，也可以是不同，根据不同的LED灯具的频率来区分不同的码元信息。设定LED灯具的频率为fLED，用移动设备的摄像有对着LED灯具拍照，得到与fLED对应的明暗条纹图片。
对得到的条纹图片进行灰度化。
对每个像素点中RGB三个像素进行转换，将彩色图像转化为黑白图像(如图3a)，从黑到白的亮度区分，设定为灰度值；最小为0，最大为255。
将灰度图像转换成二值图像(如图3b)，阈值选取采用Otsu算法。该算法是在灰度直方图的基础上采用最小二乘法原理推导出来的，具有统计意义上的最佳分割。它的基本原理是以最佳阈值将图像的灰度值分割成两部分，使两部分之间的方差最大时，决定阈值，即具有最大的分离性。
其数学模型如下：
设f(x,y)为条纹图片IM*N的位置(x,y)处的灰度值，灰度级为[k1,k2]，则f(x,y)∈[k1k2]。若灰度级i的所有像素个数为ni，则第i级灰度出现的概率为：
Figure BDA0001280261870000041
其中并且i∈[k1,k2]。
Figure BDA0001280261870000042
然后用阈值k将其分成两组，即背景C0∈[k1,k-1]和目标C1∈[k,k2]。
背景C0部分出现的概率为：
Figure BDA0001280261870000043
目标LED光源区域C1部分出现的概率为：
Figure BDA0001280261870000044
其中ω0+ω1＝1。背景C0部分的平均灰度值为：
Figure BDA0001280261870000045
目标LED光源区域C1部分出现的平均灰度值为：
Figure BDA0001280261870000046
图像的总平均灰度值为：
Figure BDA0001280261870000051
两组间的方差为：
δ2(k)＝ω0(μ-μ0)+ω1(μ-μ1) (8)
从k1到k2间改变k，使(8)式最大的那个k值即为阈值。
进行二值化。
当灰度值大于阈值时，灰度值二元化后的值为255；当灰度值小于阈值时，灰度值二元化后的值为0，灰度化后设g(x,y)为条纹图片IM*N的位置(x,y)处的灰度值。
对二值图进行分析，假设LED灯具形成的明暗条纹图片的行数为M，每行有N个像素点。
记录第一次出现大于阈值的像素点的纵坐标c1。定义一个变量s初始值记为0，扫描若有连续出现大于阈值的像素点，则s增加1；扫描到最后一次出现连续大于阈值的像素点，记下这段连续像素点的第一个像素点的纵坐标c2，此时的s等于Row_n。
条纹图片的黑白条纹对的数目为Row_n，一对黑白条纹的宽度(一对黑白条纹包含的包含的像素点的列数)
Figure BDA0001280261870000052
计算条纹图片的每行的所有像素计算平均灰度值，每行的平均灰度值为：
Figure BDA0001280261870000053
上式中的i带表不同的行，从1到N之间变化，选取合适的i值，使(9)式中的
Figure BDA0001280261870000054
最大，此时第i行包括的明暗条纹数目最多。
定位到第i行，i从1到N近行变化，对i行从左到右进行扫描，比较g(i,j)与阈值K的大小，记录第一次出现大于阈值的像素点的纵坐标c1。定义一个变量s初始值记为0，扫描若有连续出现大于阈值的像素点，则s增加1；扫描到最后一次出现连续大于阈值的像素点，记下这段连续像素点的第一个像素点的纵坐标c2，此时的s等于Row_n。
条纹图片的黑白条纹对的数目为Row_n，一对黑白条纹的宽度(一对黑白条纹包含的像素点的列数)
Figure BDA0001280261870000061
LED灯具的频率
Figure BDA0001280261870000062
frow为移动设备的摄像头的行扫描频率，可以通过摄像头的参数获取，或者通过软件从设备读取出这个参数。
本发明提出一种基于移动设备摄像头检测LED光源的频率的方法，通过对LED光源的驱动电流或驱动电压进行调制，简单的说就是改变LED光源的频率，在图像传感器输出端获取若干帧明暗条纹图片，然后对明暗条纹图片一对明暗条纹的宽度进行检测，可知所拍摄的明暗条纹图片每行像素值的变化规律是周期性的，即用移动设备的摄像头的行扫描频率比上一对黑白条纹的宽度即为LED光源的频率，不通LED频率的组合，对应不通的编码的信息，将信息发送给服务器，就可以获得从服务器返回的位置。与现有技术相比，本发明技术的优势是：
本发明提出的检测LED光源频率的方法，可有效提高此类可见光定位系统的稳定性和可靠性。通过Otsu算法，可以消除有效光源区最外圈的环带的影响，提高了系统的稳定性；不需要截取有效光源区，可以消去截取产生的误码，提高抗各种环境光干扰的能力，不通过FFT运算检测明暗条纹的数目，算法简更加洁明了，而且可大幅提高明暗条纹图片的处理速度，减少对移动设备内存的占用，还可以减弱噪声的干扰，可以不需要更高的LED灯具的频率，降低硬件成本，同过与服务器的传输，可以不用在移动设备端导入位置的数据表，减小对移动设备内存的占用，还有位置更新时，总是要实时的更新APP带来的不便，具有较大的应用价值。
采用一种现有的模型进行说明。发射机对LED-ID信息进行编码设计。本实施例的发射机(LED灯具)采用5种不同的LED闪烁频率代表1比特二进制数据，这样接收机(移动设备)可以形成1种不同宽度的明暗条纹图片和1个代表“帧头”的条纹图片，如表1所示，其中fLEDi表示第i个LED闪烁频率，Li表示第i幅图片所包含的明暗条纹宽度之和(以像素行数为单位计数)。
表1：LED-ID信息编码示意图
Figure BDA0001280261870000063
Figure BDA0001280261870000071
LED-ID信息的编码规则为：
1)对连续相邻的相同的2比特二进制数据组，交替使用不同的LED闪烁频率进行编码；
2)对于非连续相邻的相同的2比特二进制数据组，使用与前一个相邻数据组所用LED闪烁频率差距较大的频率进行编码。
假设发射端LED光源循环广播一个4位LED-ID信息为“1010”。根据上述规则及表1定义的编码，并加装帧头后的信号为“fLED5fLED1fLED2fLED3fLED4”。
在移动设备端的APP里调用摄像头对LED光源进行预览，等间隔时间连续预览12张图片。用本文的方法对预览的5张图片进行解码，解出不同图片对应的频率，则解出的明暗条纹像素值信息为L5L4L3L2L1，得到对应的LED-ID信息为1010。
将得到的LED-ID的信息通过移动设备发送给服务器，用一台电脑做服务器，服务器上存放LED-ID与位置信息的对照表。服务器收到LED-ID信息后，返回一个位置信息给移动设备，这样就完成了定位。通过服务器，可以免去APP因为对照表的更新，APP也要不断地更新的麻烦，还可以减少移动设备要自己存储对照表而过多的占用手机内存，APP显现的很庞大。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于移动设备摄像头检测LED光源的频率的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：用移动设备的摄像头对着经过LED光源拍照，获取条纹图片，将条纹图片转换成灰度图像，其中每一种LED光源的频率都对应着一位或者多为的bit信息，在移动设备中生产一张频率与bit信息对照表；
S2：采用Otsu算法选取阂值将灰度图像转换成二值图像，根据得到的二值图像，进行行扫描，获取每行的平均灰度值；
S3：对灰度值最大的一行进行行扫描，分别记录第一次和最后一次出现大于阂值的像素点的纵坐标；
S4：根据记录的第一次和最后一次出现大于闽值的像索点的纵坐标计算出LED光源的频率；
S5：将得到的LED光源的频率通过对照表，获得相对应的bit信息进而获得LED光源的位置；
所述步骤S4的具体过程如下：
Figure FDA0002294406850000011
Figure FDA0002294406850000012
其中，W为一对黑白条纹的宽度，c1为第一次出现大于阂值的像素点的纵坐标，c2为第二次出现大于闽值的像素点的纵坐标，Row_n-1为灰度值最大的一行中条纹图片的黑白条纹对的数日，frow为移动设备的摄像头的行扫描频率，fLED为LED灯具的频率。
2.根据权利要求1所述的基于移动设备摄像头检测LED光源的频率的方法，其特征在于，所述条纹图片换成255级灰度图像。
3.根据权利要求2所述的基于移动设备摄像头检测LED光源的频率的方法，其特征在于，所述LED光源通过发送不同频率的光，可检测到不同的bit信息，组合在一起就是一个完整的位置ID从而得到LED光源的位置。
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