利用图像颜色判定物体温度的方法及系统与流程

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及利用图像颜色判定物体温度的方法及系统。
背景技术：
：在一个相对密闭空间中，各物体存在多种超高温(如500以上)工作环境，因它们之间间隔距离非常接近，并且它们都有各自的正常工作温度范围值。目前市场上已有：1.远距离温度测试枪，可以测试出该环境中所有温度的平均温度值，但无法区分出它们之间各工作温度的准确温度值。2.温度传感器技术，因环境温度过高，长时间工作，受温度、电压等其它因素影响大，测试手段复杂，使用寿命短。现有技术中只能通过非常有经验的人定时巡视，并通过它们之间的细微颜色差异来大体判断和监控其工作是否在正常的工作温度范围内。技术实现要素：针对现有技术的不足，旨在解决现有的测量温度设备难于准确判定物体温度值的问题，本发明在密闭空间复杂温度环境下，通过硬件与软件相结合的方式，获取颜色的差异来对数据进行采集与分析，实现实时监控并对不同颜色的分析结果做出相应判定信息。为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：利用图像颜色判定物体温度的方法，包括如下步骤：获取不同温度下物体图像信息，根据所述获取不同温度下的物体图像信息，提取所述物体的轮廓特征信息以及基于物体轮廓特征信息下的颜色信息，建立基于物体轮廓特征信息下的温度t0与代表色pix对应关系，并将这些对应关系存储在关系数组pix_c(h，s，v,sn)，其中(n＝a,b,c,……),h、s、v分别表示其在颜色空间中的色调(h)，饱和度(s)，明度(v)，sn为物体轮廓特征的信息；实时获取物体图像信息，根据所述实时获取的物体图像信息提取固定物体的轮廓特征信息sn’以及基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)；根据所述实时获取的物体图像信息提取的固定物体轮廓特征信息sn’与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn进行匹配；根据所述实时获取的基于固定物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)与存储的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c(h，s，v)进行匹配；根据上述匹配结果，得到物体的温度值t。其中，所述“根据所述实时获取的物体图像信息提取的固定物体轮廓特征信息sn’与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn进行匹配”包括：根据所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’的边缘线段信息与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn的边缘线段信息进行匹配；根据所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’的面积信息与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn的面积信息进行匹配。其中，所述存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn包括物体轮廓的边缘线段和面积信息sn(x1,x2,x3……xi，x)，其中物体轮廓特征信息的边缘线段信息为sn(x1,x2,x3……xi)，物体轮廓特征信息的面积信息为sn(x)，其中(i＝1,2,3,……)；所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’包括物体轮廓的边缘线段和面积信息sn’(x1,x2,x3……xi，x)，其中实时固定物体轮廓特征信息的边缘线段信息为sn’(x1,x2,x3……xi)，物体轮廓特征信息的面积信息为sn’(x)，其中其中(i＝1,2,3,……)；所述“根据所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’的边缘线段信息与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn的边缘线段信息进行匹配”包括：计算出根据相似多边形原理计算出ki值，再根据计算出的ki值获得均方差,根据公式：取σ为一定的范围值作为匹配范围值；所述“根据所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’的面积信息与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn的面积信息进行匹配”包括：计算出取q为一定的范围值作为匹配范围值。其中，所述“根据所述实时获取的基于固定物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)与存储的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c(h，s，v)进行匹配”包括：所述实时获取的基于固定物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)中的h、s、v值分别采用多次获取求算术平均值，得到的值分别为c’(h)、c’(s)、c’(v)；所述存储的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c(h，s，v)中的h、s、v值分别采用多次获取求算术平均值，得到的值分别为pix_c(h)、pix_c(s)、pix_c(v)。其中，所述“根据上述匹配结果，得到物体的温度值t”包括：根据相似度公式：p＝(1-|c’(h)-pix_c(h)|)*(1-|c’(s)-pix_c(s)|)*(1-|c’(v)-pix_c(v)|)/360，将p值最接近于一定值的那个图像对应的温度作为该物体的温度。为实现上述目的，本发明还采用了如下技术方案：利用图像颜色判定物体温度的系统，包括：建立模块，用于获取不同温度下物体图像信息，根据所述获取不同温度下的物体图像信息，提取所述物体的轮廓特征信息以及基于物体轮廓特征信息下的颜色信息，建立基于物体轮廓特征信息下的温度t0与代表色pix对应关系，并将这些对应关系存储在关系数组pix_c(h，s，v,sn)，其中(n＝a,b,c,……),h、s、v分别表示其在颜色空间中的色调(h)，饱和度(s)，明度(v)，sn为物体轮廓特征的信息；获取模块，用于实时获取物体图像信息，根据所述实时获取的物体图像信息提取固定物体的轮廓特征信息sn’以及基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)；轮廓匹配模块，用于根据所述实时获取的物体图像信息提取的固定物体轮廓特征信息sn’与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn进行匹配；颜色匹配模块，用于根据所述实时获取的基于固定物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)与存储的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c(h，s，v)进行匹配；温度得到模块，用于根据上述轮廓匹配模块和颜色匹配模块的匹配结果，得到物体的温度值t。其中所述轮廓匹配模块包括：边缘线段匹配模块，用于根据所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’的边缘线段信息与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn的边缘线段信息进行匹配；面积匹配模块，用于根据所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’的面积信息与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn的面积信息进行匹配。其中，所述存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn包括物体轮廓的边缘线段和面积信息sn(x1,x2,x3……xi，x)，其中物体轮廓特征信息的边缘线段信息为sn(x1,x2,x3……xi)，物体轮廓特征信息的面积信息为sn(x)，其中(i＝1,2,3,……)；所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’包括物体轮廓的边缘线段和面积信息sn’(x1,x2,x3……xi，x)，其中实时固定物体轮廓特征信息的边缘线段信息为sn’(x1,x2,x3……xi)，物体轮廓特征信息的面积信息为sn’(x)，其中其中(i＝1,2,3,……)；所述边缘线段匹配模块包括边缘线段数据处理模块，用于计算出根据相似多边形原理计算出ki值，再根据计算出的ki值获得均方差,根据公式：取σ为一定的范围值作为匹配范围值；所述面积匹配模块包括面积数据处理模块，用于计算出取q为一定的范围值作为匹配范围值。其中，所述颜色匹配模块包括颜色数据处理模块，用于所述实时获取的基于固定物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)中的h、s、v值分别采用多次获取求算术平均值，得到的值分别为c’(h)、c’(s)、c’(v)；所述存储的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c(h，s，v)中的h、s、v值分别采用多次获取求算术平均值，得到的值分别为pix_c(h)、pix_c(s)、pix_c(v)。其中，所述温度得到模块包括温度数据处理模块，用于根据相似度公式：p＝(1-|c’(h)-pix_c(h)|)*(1-|c’(s)-pix_c(s)|)*(1-|c’(v)-pix_c(v)|)/360，取p值最接近于一定值的那个图像对应的温度作为该物体的温度。本发明阐述的一种利用图像颜色判定物体温度的方法及系统，其与现有技术相比，有益效果在于：1.物体颜色差异太小，本发明的利用图像颜色判定物体温度的系统、尤其针对容易受温度色变的物体在高温状态下，能精确的判定物体的温度值，这是人眼所不能判定的；2.本发明利用图像颜色判定物体温度的系统能够长时间远距离实时监控并对颜色相关的数据分析与判定，而目前技术人工不能长时间监控。3.环境温度复杂，本发明利用图像颜色判定物体温度的系统能够精确判定出各温度值，而现有技术中的其它设备只能测试出平均温度值，不能精确区分其工作温度。4.本发明利用图像颜色判定物体温度的方法，实时获取物体图像信息，根据所述实时获取的固定物体图像信息提取物体的轮廓特征信息sn’以及基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)；再根据所述实时获取的物体图像信息提取的固定物体轮廓特征信息sn’与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn进行匹配；根据所述实时获取的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)与存储的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c(h，s，v)进行匹配；经过物体轮廓特征和颜色特征信息的两次匹配，使物体颜色的获取更加准确。5.本发明利用图像颜色判定物体温度的方法中，根据所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’的边缘线段信息与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn的边缘线段信息进行匹配；根据所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’的面积信息与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn的面积信息进行匹配；将物体轮廓特征信息分成边缘线段信息和面积信息，经过实时获取的物体的边缘线段信息和面积信息都与存储的边缘线段信息和面积信息两次匹配，使物体在所述“根据所述实时获取的物体图像信息提取的固定物体轮廓特征信息sn’与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn进行匹配”时，更加准确。6.本发明利用图像颜色判定物体温度的方法中，所述“根据所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’的边缘线段信息与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn的边缘线段信息进行匹配”包括：计算出根据相似多边形原理计算出ki值，再根据计算出的ki值获得均方差,取σ为一定的范围值作为匹配范围值。这种方式得到最后的σ值为在误差范围内的均方差值，σ越小，表示测量精度越高，则两物体相似度越高，一般σ根据实际测试，预设0<σ<0.12时符合；所述面积匹配模块包括面积数据处理模块，用于计算出取q为一定的范围值作为匹配范围值，这种方式q值越接近1，表示测量精度越高，刚两物体相似度越高，一般q根据实际测试，预设0.95<q<1.05时符合。7.本发明利用图像颜色判定物体温度的方法中，所述实时获取的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息、所述存储的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息中的色调(h)，饱和度(s)，明度(v)都经过多次测量再求平均值，这样的处理方式减少了误差。8.本发明利用图像颜色判定物体温度的方法中，根据相似度公式：p＝(1-|c’(h)-pix_c(h)|)*(1-|c’(s)-pix_c(s)|)*(1-|c’(v)-pix_c(v)|)/360，将p值最接近于一定的那个图像对应的温度作为该物体的温度，一般p值取为1，利用数理统计的方式再一次对数据进行处理选择，提到了利用图像颜色判定物体温度的准确性。附图说明图1是本发明实施例的利用图像颜色判定物体温度的方法的流程图。图2是本发明实施例的利用图像颜色判定物体温度的系统的结构框图。具体实施方式下面结合附图与具体实施例来对本发明作进一步描述。参照图1所示，本发明实施例提供了一种利用图像颜色判定物体温度的方法，包括如下步骤：步骤s101，获取不同温度下物体图像信息，根据所述获取不同温度下的物体图像信息，提取所述物体的轮廓特征信息以及基于物体轮廓特征信息下的颜色信息，建立基于物体轮廓特征信息下的温度t0与代表色pix对应关系，并将这些对应关系存储在关系数组pix_c(h，s，v,sn)，其中(n＝a,b,c,……),h、s、v分别表示其在颜色空间中的色调(h)，饱和度(s)，明度(v)，sn为物体轮廓特征的信息；步骤s102，实时获取物体图像信息，根据所述实时获取的物体图像信息提取固定物体的轮廓特征信息sn’以及基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)；步骤s103，根据所述实时获取的物体图像信息提取的固定物体轮廓特征信息sn’与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn进行匹配；步骤s104，根据所述实时获取的基于固定物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)与存储的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c(h，s，v)进行匹配；步骤s105，根据上述匹配结果，得到物体的温度值t。其中所述步骤s103中包括：根据所述实时获取的物体轮廓特征信息sn’的边缘线段信息与存储的物体图像信息提取的固定物体轮廓特征信息sn的边缘线段信息进行匹配；根据所述实时获取的物体轮廓特征信息sn’的面积信息与存储的物体图像信息提取的固定物体轮廓特征信息sn的面积信息进行匹配。所述存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn包括物体轮廓的边缘线段和面积信息sn(x1,x2,x3……xi，x)，其中物体轮廓特征信息的边缘线段信息为sn(x1,x2,x3……xi)，物体轮廓特征信息的面积信息为sn(x)，其中(i＝1,2,3,……)；所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’包括物体轮廓的边缘线段和面积信息sn’(x1,x2,x3……xi，x)，其中实时固定物体轮廓特征信息的边缘线段信息为sn’(x1,x2,x3……xi)，物体轮廓特征信息的面积信息为sn’(x)，其中其中(i＝1,2,3,……)；所述“根据所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’的边缘线段信息与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn的边缘线段信息进行匹配”包括：计算出根据相似多边形原理计算出ki值，再根据计算出的ki值获得均方差,根据公式：取σ为一定的范围值作为匹配范围值；所述“根据所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’的面积信息与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn的面积信息进行匹配”包括：计算出取q为一定的范围值作为匹配范围值。其中步骤s104中包括：所述“根据所述实时获取的基于固定物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)与存储的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c(h，s，v)进行匹配”包括：所述实时获取的基于固定物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)中的h、s、v值分别采用多次获取求算术平均值，得到的值分别为c’(h)、c’(s)、c’(v)；所述存储的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c(h，s，v)中的h、s、v值分别采用多次获取求算术平均值，得到的值分别为pix_c(h)、pix_c(s)、pix_c(v)。其中步骤s105中包括：所述“根据上述匹配结果，得到物体的温度值t”包括：根据相似度公式：p＝(1-|c’(h)-pix_c(h)|)*(1-|c’(s)-pix_c(s)|)*(1-|c’(v)-pix_c(v)|)/360，将p值最接近于一定值的那个图像对应的温度作为该物体的温度。本发明利用图像颜色判定物体温度的方法还提供了另一个实施例：步骤1、利用高清相机针对同一密闭空间进行连续拍照n幅图像，每秒获取图像数量自由设定；步骤2、在同一幅图像中，针对各物体去噪，利用图像边界处理算法得到图像中物体的边界轮廓，从而获取该物体的各边线条。步骤3、通过获取的物体轮廓的边缘各线段分别记录该多边形和面积物体信息sa(a1,a2,a3……ai，a),物体sb(b1,b2,b3……bi，b),sc(c1,c2,c3……ci，c)，……sn(x1,x2,x3,……xi，x)以此类推,将所有物体信息存储到参考形状数组location(sa，sb，sc,……,sn)中；步骤4、在同一温度t下经过上述步骤3处理后的同一图像中分别对物体a，物体b，物体c……进行颜色提取处理得到该物体的温度t的代表色pix，反复训练得到温度t下颜色与温度对应关系，并将这些关系存储在关系数组pix_c(h，s，v,sn)中(n＝a,b,c,……)；步骤5、实时利用图像颜色判定待测物体的温度，首先在时间t下获取其一幅图像，同样利用步骤3、再根据相似多边形相似定理,根据数组location(sa，sb，sc,……,sn)位置中找到当前物体s’的形状，记录为物体s’(x1,x2,x3,……xi,x)，通过步骤4所述方法提取物体s’，并判定得到的物体s’温度代表色c(h，s，v,s’)。判定物体的形状大小，计算出该物体的主要形状特征，并且通过当前物体sn形状在影像中所占的pix的有效数量，记作该物体sn的有效面积x，根据公式：x＝∑pixi(i为当前像素的统计个数)，并记录物体sn的形状特征信息sn(x1,x2,x3，……xi,x),xi表示该物体的有效线段，sn表示物体形状特征。物体sn在当前温度下该pix的颜色值，是通过图像训练的各物体颜色值pix_c(h，s，v,sn)获取，h，s，v分别表示其在颜色空间中的色相，饱和度，亮度。根据物体判定与颜色获取，在指定位置location(sa，sb，sc,……,sn)中测试出的物体sn’(x1’,x2’,x3’,……xi’，x’)，对该物体的各线段和面积进行比较，当根据相似多边形原理计算出比值对上述计的k值，再算出σ均方差值，可以获得：其中(i＝1、2、3……)；理论中测试的上述ki可以理解为多次测量获得的值，ki的结果应该是ki＝1，均方差值σ得出的结果应该为σ＝0；但在实际应用中，ki只能是无限接近等于1，σ值无限接近于0，因此算出的σ根据ki实际测试，预设0<σ<0.15时符合；计算出理论中q＝1；但在实际应用中，q只能是无限接近等于1，因此算出的q根据实际测试，预设0.95<q<1.05时符合；步骤6、利用颜色空间hsv值，根据相似度公式：p＝(1-|c’(h)-pix_c(h)|)*(1-|c’(s)-pix_c(s)|)*(1-|c’(v)-pix_c(v)|)/360，在训练图表中获取对应的温度值。在当前温度下该对物体sn’有效像素点(面积x)内的所有pix的颜色值求平均：n代表当前物体像素点个数。由此可以获得该物体当前时间的单幅颜色值为：c(h’，s’，v’,a)；假设每秒取的图像n＝10幅图像，那么，根据其10幅图像可以获取到：上述结果可以获得该物体的真正颜色值c(h，s，v，a)为：根据相似度公式：p＝(1-|c(v)-pix_c(v)|)*(1-|c(s)-pix_c(s)|)*(1-|c(h)-pix_c(h)|/360；从训练的出的颜色温度关系对照表，获取最为相近的值作为该颜色的温度值，即可获取到当前颜色c(h，s，v，a)的温度值。表一：颜色-温度关系表序号hs(％)v(％)温度(摄氏度)1099616002360997165033529876700435298857505357858880061786878507258687900831879595093886951000105174981100115062991200如：目前测试得到颜色值c(355,96,86)通过公式：p＝(1-|c(v)-pix_c(v)|)*(1-|c(s)-pix_c(s)|)*(1-|c(h)-pix_c(h)|/360分别针对上述11个色序号计算得出十一组数据，如下表二。表二色序号p10.727520.81330.87740.9650.86760.05570.07480.08390.097100.107110.088此时，从表二中得出，当p＝0.96最为接近1，对应着表一：颜色-温度关系中的值序号4的值，因此，判定物体温度确认为750摄氏度。参考图2所示，本发明实施例还提供了一种利用图像颜色判定高温物体温度的系统，系统包括：建立模块11，用于获取不同温度下物体图像信息，根据所述获取不同温度下的物体图像信息，提取所述物体的轮廓特征信息以及基于物体轮廓特征信息下的颜色信息，建立基于物体轮廓特征信息下的温度t0与代表色pix对应关系，并将这些对应关系存储在关系数组pix_c(h，s，v,sn)，其中(n＝a,b,c,……),h、s、v分别表示其在颜色空间中的色调(h)，饱和度(s)，明度(v)，sn为物体轮廓特征的信息；获取模块12，用于实时获取物体图像信息，根据所述实时获取的物体图像信息提取固定物体的轮廓特征信息sn’以及基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)；轮廓匹配模块13，用于根据所述实时获取的物体图像信息提取的固定物体轮廓特征信息sn’与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn进行匹配；颜色匹配模块14，用于根据所述实时获取的基于固定物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)与存储的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c(h，s，v)进行匹配；温度得到模块15，用于根据上述轮廓匹配模块和颜色匹配模块的匹配结果，得到物体的温度值t。其中，所述轮廓匹配模块13包括：边缘线段匹配模块，用于根据所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’的边缘线段信息与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn的边缘线段信息进行匹配；面积匹配模块，用于根据所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’的面积信息与存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn的面积信息进行匹配。其中，所述存储的物体图像信息提取的物体轮廓特征信息sn包括物体轮廓的边缘线段和面积信息sn(x1,x2,x3……xi，x)，其中物体轮廓特征信息的边缘线段信息为sn(x1,x2,x3……xi)，物体轮廓特征信息的面积信息为sn(x)，其中(i＝1,2,3,……)；所述实时获取的固定物体轮廓特征信息sn’包括物体轮廓的边缘线段和面积信息sn’(x1,x2,x3……xi，x)，其中实时固定物体轮廓特征信息的边缘线段信息为sn’(x1,x2,x3……xi)，物体轮廓特征信息的面积信息为sn’(x)，其中其中(i＝1,2,3,……)；所述边缘线段匹配模块包括边缘线段数据处理模块，用于计算出根据相似多边形原理计算出ki值，再根据计算出的ki值获得均方差,根据公式：取σ为一定的范围值作为匹配范围值；所述面积匹配模块包括面积数据处理模块，用于计算出取q为一定的范围值作为匹配范围值。其中，所述颜色匹配模块14包括颜色数据处理模块，用于所述实时获取的基于固定物体轮廓特征信息下的颜色信息c’(h,s,v)中的h、s、v值分别采用多次获取求算术平均值，得到的值分别为c’(h)、c’(s)、c’(v)；所述存储的基于物体轮廓特征信息下的颜色信息c(h，s，v)中的h、s、v值分别采用多次获取求算术平均值，得到的值分别为pix_c(h)、pix_c(s)、pix_c(v)。其中，所述温度得到模块15包括温度数据处理模块，用于根据相似度公式：p＝(1-|c’(h)-pix_c(h)|)*(1-|c’(s)-pix_c(s)|)*(1-|c’(v)-pix_c(v)|)/360，取p值最接近于一定值的那个图像对应的温度作为该物体的温度。本发明的利用图像颜色判定物体温度的系统与上述的利用图像颜色判定物体温度的方法，是基于同一发明构思下的两个不同主题，上述针对利用图像颜色判定物体温度的方法进行了详细的说明，这里针对利用图像颜色判定物体温度的系统就不再一一叙述。以上所述，仅是本发明较佳实施例而已，并非对本发明的技术范围作任何限制，故凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。当前第1页12