基于视觉感知的室内复杂区域照明控制仿真

针对采用传统照明方法控制下光通量与最佳光通量差距较大,且亮度分布不均的问题,提出基于视觉感知的室内复杂区域照明控制方法。利用低级视觉特征通道完成多空间区域图像滤波,通过不含色度的明暗强度与RGB通道组建色彩与强度对抗特征,采用Gabor滤波器,滤波处理室内复杂区域灰度图像的角度与尺度,平均划分初始阶段的中心-环绕特征映射后,提取各子通道特征向量,并串联各子通道所有维度特征,获取整体全局特征图像。根据照度指标的影响因素与室内各平面之间的照度关系,得出初始光通量与光通传递矩阵,通过粒子群算法实现室内复杂区域的照明控制。仿真结果表明,所提方法能够使复杂区域中各光通量呈现出最佳效果,且光度分布较为均匀。

基于改进ViBe的室内目标检测方法

对于室内动态环境中行人的准确检测一直是一个比较重要的难点,由于室内存在光照变化、阴影的出现以及各种遮挡物等复杂干扰。提出一种基于改进的视觉背景抽取法(ViBe)的室内运动目标检测方法,该方法分别从选择领域和残影的消除来改进,一是在背景模型初始化时选择的领域以及在图像边缘时选择边缘像素扩展的方式来提高背景模型的准确度;二是设置像素的滞留值为检测的背景像素和前景像素分别检测以更快地消除鬼影或残影。实验结果表明,该方法可以提高背景模型的精确度,也能有效地降低残影或鬼影的干扰,在室内场景中进行行人检测具有较高的准确性、鲁棒性。