道路成像测量中用于响应非均匀校正的标准源图像构建方法与流程

本发明涉及标准源图像构建方法，更具体地说，涉及道路成像测量中用于响应非均匀校正的标准源图像构建方法。

背景技术

道路路面的反射是漫反射、镜面反射、散反射、混和反射等共同作用的结果，但以漫反射为主。道路成像系统响应非均匀校正常常应用点校正法，该方法采用均匀辐射源，实现均匀辐射或发射的特性(朗伯反射)。基于成像系统对标准源所得的图像称为标准源图像。

现有技术为了获得均匀的辐射标准源或反射标准源，一方面需要复杂的辐射源实验设施，构建过程较为繁琐，另一方面应用其与道路场景进行系统响应非均匀校正的精度较低，应用范围较窄。为了弥补现有技术的缺陷，采用非均匀校正的标准源来构建标准源图像，可以通过随机多帧拍摄路面场景的方式完成，只需拍摄较少帧数，就能达到多次采样的场景对应辐射亮度总和一致的构建要求，测量装置简单，方法易行。此外，应用道路路面进行标准源图像构建，可以使构建的标准源图像的响应区间内，与道路场景的响应范围匹配较好。

技术实现要素：

本发明的目的在于获得方法简捷、实用性较好的构建标准源图像的方法，应用于道路成像测量。

为了达到上述目的，本发明提供一种用于响应非均匀校正的标准源图像构建方法。

在光照条件一致情况下，本发明的技术方案包括如下步骤：

步骤1：将相机放置标准源图像待构建位置，在一个响应范围下设定相机的曝光时间和光圈数；

步骤2：拍摄一帧照片；

步骤3：以随机平移及水平旋转镜头，拍摄照片，采集n帧照片；

步骤4：将步骤2和3拍摄的照片合成均值图像

式中，f^k—表示第k次采样的路面的辐射亮度图像。

其相对标准差为：

式中，rnun—表示相对标准差；

σ—表示合成均值图象灰度均值的标准差；

μ—表示合成均值图象灰度均值。

其中求标准差的公式如(4)所示

式中：fij—表示合成图像的灰度值；

μ—表示合成图像的灰度平均值；

i,j—表示图像的行列数；

m,n—表示图像的行列数；

步骤5：重复步骤3、步骤4，当σ变化小于0.1％时，停止重复，此时共拍摄n0帧照片；合成标准源图像，公式如(5)所示：

其中，—表示合成的标准源图像；

—表示第1次次成像获得的路面图像；

—表示第k次成像获得的路面图像；

n0—表示采集图像的总帧数；

步骤6：选择其他相应范围，即改变相机的曝光时间和光圈数，重复步骤1到步骤5，构建其他响应范围下的标准源图像。

其中，所述所述照片以raw格式存储，待构建位置为道路。对于路面场景随机拍摄多帧图像，由于路面场景反射和辐射的统计特性差异较小，可以通过拍摄较少帧数，达到多次采样的场景对应的辐射亮度总和一致的构建要求。方法应用道路路面进行构建，使得构建的标准源图像对应的响应区间正好位于道路辐射度和光度测量的动态范围内。

本发明具有如下优点：

(1)随机多帧拍摄道路路面场景即可实现标准源图像构建，只需拍摄较少帧数即可实现，避免了应用昂贵复杂的均匀辐射源实验设施，拍摄方法简单易行；

(2)构建的标准源图像正好位于道路测量场景的响应区间内，与场景的匹配较好，构建的标准源图像的实用性较好。

附图说明

图1是一个实施例中构建的标准源图像。

图2是图1实施例中随着构建帧数的增加相对标准差的变化

图3是图1实施例中不同帧数下构建标准源图像的精度曲线图

图4是图1实施例中接近灰度均值对应的积分球图像

图5是图1实施例中积分球图像和在1/1000s下建立的道路标准源图像的灰度均值与相对标准差关系曲线。

具体实施方式

一、构建标准源图像

步骤1：在光照条件基本不变的情况下，将相机放置在沥青路面上任意位置且距离路面高1.5米的三脚架上，设定相机的曝光时间和光圈数，使相机镜头垂直路面。

步骤2：保持相机的曝光时间和光圈数状态不变，拍摄一帧图像，存储为raw格式。

步骤3：保持相机的曝光时间和光圈数状态不变，以一定的步长(建议10cm)移动三脚架位置，并以一定角度旋转镜头，每改变一次三脚架位置同时旋转镜头则拍摄一帧照片，存储为raw格式，采集n帧照片；(此步骤可以随机平移及水平旋转镜头，拍摄照片)

步骤4：将拍摄的所有照片合成均值图像

式中，f^k—表示第k次采样的路面的辐射亮度图像。

其相对标准差为：

式中，rnun—表示相对标准差；

σ—表示合成均值图象灰度均值的标准差；

μ—表示合成均值图象灰度均值。

其中求标准差的公式如(4)所示

式中：fij—表示合成图像的灰度值；

μ—表示合成图像的灰度平均值；

i,j—表示合成图像的行列数；

m,n—表示合成图像的行列数。

步骤5：重复步骤3、步骤4，当σ变化小于0.1％时，停止叠加平均的过程，此时共拍摄n0帧。此时可合成标准源图像。合成公式如(5)所示：

其中，—表示合成的标准源图像；

—表示第1次次成像获得的路面图像；

—表示第k次成像获得的路面图像；

n0—表示采集图像的总帧数。

步骤6：改变设定相机的曝光时间和光圈数，重复步骤1到步骤5重新构建成像系统其他响应范围下的标准源图像。

与现有构建标准源图像的方式相比，本发明具有如下优势：(1)对于路面场景随机拍摄多帧图像，由于路面场景反射和辐射的统计特性差异较小，可以通过拍摄较少帧数，达到多次采样的场景对应的辐射亮度总和一致的构建要求。(2)方法应用道路路面进行构建，使得构建的标准源图像对应的响应区间正好位于道路辐射度和光度测量的动态范围内，与道路场景响应的范围匹配较好，应用其进行系统响应非均匀校正具有较高的精度。

二、构建标准源图像的精度及评价

1、构建的标准源图像

应用上文方法，采用佳能eos600型号的相机其像素大小为4.3μm×4.3μm，总像素数为5184×3456，存储格式为raw格式，积分时间t＝1/1000s；f数选取f/8，当n0＝20帧时合成的标准源图像如图1所示。

2、构建标准源图像精度的评价

(1)基于统计特性不同帧数合成标准源图像的精度评价

随着合成帧数n0的增多，构建的标准源图像的合成精度逐渐提高。构建标准源图像的相对标准差可以表征构建的标准源图像的带有成像系统的响应非均匀性。当这一指标不再变化时，说明各个采样点对应的平均辐射亮度值已经相等，此时对应的标准源图像可以作为评价基准。即，当帧数n0增大到一定数量时，构建图像的相对标准差不再下降，说明已经达到了系统的响应非均匀性。不同帧数下构建的图像与该图像的差可表达该帧数下构建标准源图像的精度。用绝对误差表征该精度为：

式中，e(n)—表示在n帧下构建标准源图像的精度；

—表示在n帧下构建标准源图像的均匀性；

—表示在n0帧时构建标准源图像的均匀性；

相机在上文设定条件下，构建帧数和构建标准源图像的相对标准差曲线如图2所示。从图中可见，当n＝20帧时，rnun＝5.233％；从20帧后，相对标准差变化较为缓慢，当达到80帧时，相对标准差基本不变，其值为rnun＝3.844％。图3应用公式(6)评估的不同帧数下构建标准源图像的精度。可见，在10帧时构建的标准源图像精度为4％；20帧时构建的标准源图像精度为1％。

(2)通过积分球图像评价构建的标准源图像

由于积分球内壁是均匀的理想漫射层，服从朗伯定律，故采集浙大三色出产的sl300型号,直径1米的积分球内壁图像作为标准均匀反射源图像，用于评价构建的道路标准源图像的均匀性。在保持上文中的相机状态不变，拍摄积分球内壁在各个积分时间下的图像，在积分时间为1/8s时获得的积分球图像如图4所示。对积分球成像在不同积分时间下，成像系统输出的灰度均值与相对标准差的关系曲线如图5所示。将在积分时间为1/1000s下构建的标准源图像与积分球图像相比，二者在相同的灰度均值下相对标准差的误差为1.4％。说明构建的标准源图像跟积分球标准均匀反射源图像相比均匀性误差为1.4％。

可见，该构建方法的精度与积分球图像相比均匀性误差为1.4％。可用于缺少均匀辐射源情况下，标准源图像的构建，基于构建图像可去除成像系统的响应非均匀性。

本发明基于路面反射的这种特性可以基于蒙特卡洛随机抽样方法构建用于成像系统响应非均匀性校正的标准源图像。为了消除路面反射亮度的差异，使用面阵探测器通过多采样点多次随机抽样，抽取道路区域反射，当面阵探测器多次采样数n达到一定数量时，多次采样的场景对应的辐射亮度总和一致。则，各个采样点对应的平均辐射亮度值相等，如公式(1)所示。

式中，—表示各个采样点对应的平均辐射亮度；

—表示第一次采样的路面的辐射亮度；

—表示第k次采样的路面的辐射亮度

n—表示采样次数。

应用面阵探测器多次对道路路面成像，获得多帧图像，对图像进行均值合成，即可获得具有均匀反射特性场景的标准图像。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。