CN110557562A - 割草机器人自适应成像方法 - Google Patents

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CN110557562A CN201910695109.4A CN201910695109A CN110557562A CN 110557562 A CN110557562 A CN 110557562A CN 201910695109 A CN201910695109 A CN 201910695109A CN 110557562 A CN110557562 A CN 110557562A
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刘瑜
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Abstract

公开了一种割草机器人自适应成像方法，包括设置在割草机器人前端的摄像机，与摄像机连接的处理器，所述的处理器设置自适应成像方法，包括骤：首先，设定基本曝光参数；输出图像fk(x,y)=(Rxy,Gxy,Bxy)，计算饱和度Sxy=1‑3·Min/(Rxy+Gxy+Bxy)；采用特征饱和度计算方法，计算fk(x,y)的特征饱和度Sk；减少曝光时长一个单位时长，输出图像fk+1(x,y)，得到Sk+1，如果Sk+1>Sk，则曝光时长t=t‑1，然后返回步骤2，否则向下执行；增加曝光时长一个单位时长，输出图像fk+2(x,y)，得到Sk+2，如果Sk+2>Sk，则t=t+1，否则t不变，返回步骤2。

Description

割草机器人自适应成像方法
技术领域
本发明涉及割草机器人自适应成像方法，属于机器视觉领域。
背景技术
智能割草机器人识别工作场地，一般是以草地的颜色作为特征进行区分。绿色作为颜色的三原色之一，是容易识别的，但是当环境光照过强，比如夏天正午，或者光照太弱，比如傍晚，摄像机输出图像的草地颜色就会发生偏差，偏黄或者偏黑。摄像机的自动曝光功能是追求图像的亮度，并没有把颜色信息放在第一位，因此在偏离普通光照条件下，通过自动曝光功能获取的图像很可能出现颜色偏差。
发明内容
本发明的目的是提供割草机器人自适应成像方法，以颜色饱和度作为评价指标进行曝光时长的调节，以达到最大限度保留颜色信息的目的。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
割草机器人自适应成像方法，包括设置在所述割草机器人前端的摄像机，与所述的摄像机连接的处理器，所述的处理器设置自适应成像方法，所述的自适应成像方法包括以下步骤：
(1) 设定基本曝光参数，包括自动白平衡，自动对焦，曝光时长t；
(2) 所述的处理器获取所述的摄像机的输出图像fk(x,y)=(Rxy, Gxy, Bxy)，计算饱和度Sxy=1-3·Min/(Rxy+Gxy+Bxy)，其中Min为Rxy，Gxy和Bxy的最小值；
(3) 采用特征饱和度计算方法，计算fk(x,y)的特征饱和度Sk；
(4) 减少曝光时长一个单位时长，输出图像fk+1(x,y)，得到特征饱和度Sk+1，如果Sk+1>Sk，则t=t-1，然后返回步骤2，所述的单位时长为所述的摄像机最小可调节曝光时间长度；否则，执行步骤5；
(5) 增加曝光时长一个单位时长，输出图像fk+2(x,y)，得到特征饱和度Sk+2，如果Sk+2>Sk，则t=t+1，然后返回步骤2；否则维持曝光时长不变，返回步骤2。
所述的特征饱和度计算方法，采用饱和度总量计算法，Sk=∑Sxy，x,y ϵ RANGE，其中RANGE是饱和度计算区域。
本发明的有益效果主要表现在：1、以颜色饱和度为评价指标，自动调节曝光时长，可最大限度保留颜色信息；2、算法简单，运算速度快，不影响成像速度。
附图说明
图1是自适应成像方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述：
参照图1，割草机器人自适应成像方法，包括设置在所述割草机器人前端的摄像机，所述的摄像机水平或者向下设置，所述的摄像机的视角可以完整覆盖所述割草机器人行进方向的草坪区域。还包括与所述的摄像机连接的处理器，所述的处理器设置自适应成像方法。
所述的自适应成像方法包括以下步骤：
(1) 设定基本曝光参数，包括自动白平衡，自动对焦，曝光时长t；
基本曝光参数可实现在基本光照情况下，所述的摄像机获取合格输出图像。
(2) 所述的处理器获取所述的摄像机的输出图像fk(x,y)=(Rxy, Gxy, Bxy)，计算饱和度Sxy=1-3·Min/(Rxy+Gxy+Bxy)，其中Min为Rxy，Gxy和Bxy的最小值；
饱和度Sxy代表色彩的鲜艳程度。
(3) 采用特征饱和度计算方法，计算fk(x,y)的特征饱和度Sk；
所述的特征饱和度计算方法，采用饱和度总量计算法，Sk=∑Sxy，x,y ϵ RANGE，其中RANGE是饱和度计算区域，可以为整个图像区域，也可以中心区域，更实际也可以设置为图像区域的下方，为所述割草机器人行进方向的草坪区域。并以特征饱和度Sk为评价图像质量的指标。
(4) 减少曝光时长一个单位时长，输出图像fk+1(x,y)，得到特征饱和度Sk+1，如果Sk+1>Sk，则t=t-1，然后返回步骤2，所述的单位时长为所述的摄像机最小可调节曝光时间长度；否则，执行步骤5；
步骤4是尝试向曝光时间减少的方向调整，以测试特征饱和度Sk是否可以更优，并决定曝光时间是否向减少的方向调整。
(5) 增加曝光时长一个单位时长，输出图像fk+2(x,y)，得到特征饱和度Sk+2，如果Sk+2>Sk，则t=t+1，然后返回步骤2；否则维持曝光时长不变，返回步骤2。
步骤5是尝试向曝光时间增加的方向调整，以测试特征饱和度Sk是否可以更优，并决定曝光时间是否向增加的方向调整。

Claims (2)

1.割草机器人自适应成像方法，包括设置在所述割草机器人前端的摄像机，与所述的摄像机连接的处理器，所述的处理器设置自适应成像方法，其特征在于：所述的自适应成像方法包括以下步骤：
(1) 设定基本曝光参数，包括自动白平衡，自动对焦，曝光时长t；
(2) 所述的处理器获取所述的摄像机的输出图像fk(x,y)=(Rxy, Gxy, Bxy)，计算饱和度Sxy=1-3·Min/(Rxy+Gxy+Bxy)，其中Min为Rxy，Gxy和Bxy的最小值；
(3) 采用特征饱和度计算方法，计算fk(x,y)的特征饱和度Sk；
(4) 减少曝光时长一个单位时长，输出图像fk+1(x,y)，得到特征饱和度Sk+1，如果Sk+1>Sk，则t=t-1，然后返回步骤2，所述的单位时长为所述的摄像机最小可调节曝光时间长度；否则，执行步骤5；
(5) 增加曝光时长一个单位时长，输出图像fk+2(x,y)，得到特征饱和度Sk+2，如果Sk+2>Sk，则t=t+1，然后返回步骤2；否则维持曝光时长不变，返回步骤2。
2.根据权利要求1所述的割草机器人自适应成像方法，其特征在于：所述的特征饱和度计算方法，采用饱和度总量计算法，Sk=∑Sxy，x,y ϵ RANGE，其中RANGE是饱和度计算区域。
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