专利名称：用于物联网的在线物体图像信息获取装置及获取方法
技术领域：
本发明属于探测与成像领域，涉及一种用于物联网的在线物体图像信息获取装置及其图像彳目息获取方法。
背景技术：
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是The Internet ofthings，S卩，物联网是物物相连的互联网。其包括两层含义第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，且是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
传统的图像采集及传输系统一般是通过摄像头捕捉视频，然后将视频数据直接通过网络传输到服务器或是把视频数据存储在硬件上。随着技术的发展，图像采集系统的分辨率越来越高，视频数据也越来越大，随之要求的网络传输量和存储介质也越来越大。且一个物联网平台有多个传感器或视频摄像头，数目可能达到上千。现阶段的物联网随着存储系统规模不断增大，在大规模文件系统中，文件的数量高达几十亿个。但实际上，每一个视频图像包括需关注的图像和不需关注的背景图像，这些文件都包含大量的背景信息和冗余的干扰信息，使得在这种海量数据中检索文件也变得异常困难。随着视频数据量的增大，视频采集系统的实时性变差，容易出现滞后和数据丢失的现象，严重时会影响整个系统的正常运作。将这些传感器和摄像头采集的数据传输到物联网过程中，传递的数据量过大也很容易使网络拥挤，导致网络数据传输出现错误。因此，在保证图像质量的前提下，减少视频数据采集的数据量及提取图像中关键像素区域以进行传输或存储有着非常重要的作用。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种减少视频数据采集的数据量及提取图像中关键像素区域的用于物联网的在线物体图像信息获取装置。本发明是通过以下技术方案实现的一种在线物体图像信息获取装置，包括图像采集模块和图像处理模块，该图像采集模块完成图像采集后将图像数据传送至图像处理模块，该图像处理模块确定图像的目标物体的像素区域并对该目标物体进行成像。进一步，该图像处理模块包括图像识别单元和图像成像单元，该图像识别单元识别在图像中存在的目标物体，并提取该目标物体所在的像素区域，进一步确定该目标物体的几何中心；该图像成像单元将图像识别单元提取的目标物体的像素区域进行成像处理。该图像处理模块还包括图像预处理单元，其对原始图像数据进行滤波、降噪及灰度变换的预处理以改善其图像质量。以及，该图像处理模块进一步包括图像压缩单元，其将图像成像单元获得的图像数据进行压缩处理。同时，本发明还提供用于物联网的在线物体图像信息的获取方法。一种在线物体图像信息的获取方法，包括如下步骤SI :通过图像采集模块完成图像采集后将图像数据传送至图像处理模块；S2 图像处理模块确定图像的目标物体的像素区域并对该目标物体进行成像；S3:图像处理模块处理后的图像存储至存储模块中，或通过传输模块传输至服务器。进一步，所述步骤S2的图像处理模块是通过Hough变换的换算方法确定图像的目
标物体的像素区域，并确定该目标物体的几何中心。以及，所述步骤S2进一步包括对目标物体的成像图像进行压缩处理的步骤。相对于现有技术，本发明的用于物联网的在线物体图像信息获取装置及其获取方法能够实时地对拍摄的图像提取图像中关键像素区域，再次成像，去除冗长的多余图像信息，在保证图像质量的前提下，减少视频数据采集的数据量进行传输或存储，加快了数据传输的速度，避免了传输数据堵塞及网络数据传输出现错误的不利情况。为了能更清晰的理解本发明，以下将结合
阐述本发明的具体实施方式
。
图I是本发明在线物体图像信息获取装置的结构框图。图2是图I所示图像处理模块120的结构框图。图3是对比度拉伸变换函数的函数示意图。
具体实施例方式请参阅图1，其是本发明在线物体图像信息获取装置的结构框图。该物体图像信息获取装置100包括图像采集模块110、图像处理模块120、存储模块130及传输模块140。该图像采集模块110完成图像(如视频图像)采集，并将图像数据传送至图像处理模块120。该图像处理模块120对图像进行预处理、边缘提取、确定物体几何中心位置及对目标进行成像、确定物体所在像素区域，之后对图像数据进行压缩，存储至存储模块130或通过传输模块140传送至服务器。具体的，该视频采集模块110包括镜头和图像采集电路。所述图像采集电路包括CXD传感器和A/D转换器，外界物体通过镜头在CXD传感器上成像，当视频采集模块110接收到采集指令后，CCD传感器通过A/D转换器将光学图像转换成数字图像信息，然后输送至图像处理模块120。请同时参阅图2，其是图I所示图像处理模块120的结构框图。该图像处理模块120由DSP芯片(数字信号处理芯片)组成，其是该在线物体图像信息获取装置的核心部分，具体地，其包括图像预处理单元121、图像识别单元122、图像成像单元123、图像压缩单元124。由于拍摄的视频会受到各种条件的限制和干扰，如光线不均、线路传送所产生的噪声污染等影响到视频图像的清晰度和图像质量，因此图像预处理单元120首先对原始图像数据进行滤波、降噪、灰度变换等预处理以改善其图像质量。预处理后的图像数据传送至图像识别单元122，其识别在图像中存在的目标物体，并提取该图像中该目标物体所在的区域，且进一步确定该目标物体的几何中心。该图像成像单元123将图像识别单元122提取的像素区域进行成像处理。该图像压缩单元124将图像成像单元123获得的图像数据进行压缩处理。然后存储至存储模块130或通过传输模块140传送至服务器。该存储模块130包括SDRAM (同步动态随机存储器)、ROM (只读内存)和硬盘。其中，SDRAM主要是存储该图像处理模块120 (即DSP芯片)运行的操作系统、以及运算的临时数据；该ROM用来存放操作系统和系统设置数据；该硬盘是视频图像采集的数据需要存放在本地时的临时存放地方。所述传输模块140包括有VGA (Video Graphics Array)接口、I/O接口和以太网通信装置，在基于TCP/IP协议的网络通信基础上使图像数据可以通过多种传输方式输出至远程服务器。 以下具体说明该在线物体图像信息获取装置100的工作过程SI :视频采集模块110接收到采集指令后，C⑶传感器通过A/D转换器将光学图像转换成数字图像信息，然后输送至图像处理模块120 ；S2 :该图像处理模块120提取图像中目标物体的像素区域并对目标进行成像处理，然后进一步进行压缩处理；S3 :压缩后的图像数据被存储至存储模块130中或者通过传输模块140传送至服务器。该在线物体图像信息获取装置100的图像处理模块120通过对图像的冗长信息进行筛选删除，获得特定目标物体的具体图像，并进行压缩处理，大大减少了图像数据量，便于其后图像数据的传输与数据交换。进一步，该步骤S2具体还包括以下的工作过程S21 :该图像处理模块120的图像预处理单元121首先对原始图像数据进行滤波、降噪、灰度变换等预处理以改善其图像质量。预处理后的图像数据传送至图像识别单元122。该图像预处理单元121的预处理算法具体为采用分段线性变化法，即将视频图像灰度区间分成两段或多段，然后对每一段分别做线性变换。本实施例中采用对比度拉伸的分段线性变化法，以提高处理时灰度级的动态范围。请参阅图2，其是对比度拉伸变换函数的函数示意图。对比度拉伸的函数表达式为
J1 X / X1X < X1/ (X) = < (V2 — yl )(x-X1)/(x2 -X1) + ^Xx<X< X2
(255 -y2)(x-x2)/(255 -X2)+ ix > x，式中(X1, Y1)和(x2, y2)是图2中两个转折点坐标。上述对比度拉伸变换函数的运算结果是将原图在X1和X2之间的灰度拉伸到yi和y2之间。通过有选择的拉伸某段灰度区间，能够灵活地控制图像灰度直方图的分布，以改善输出图像的质量。S22 :图像识别单元122识别在图像中存在的目标物体，并提取该图像中该目标物体所在的像素区域，且进一步确定该目标物体的几何中心。具体地，该图像识别单元122是通过Hough变换的换算方式以提取目标物体图像的区域边界，确定该目标物体所在的像素区域。Hough变换是一种使用表决原理的参数估计技术，其原理是利用图像空间和Hough参数空间的点-线对偶性,把图像空间中的检测问题转换到参数空间。Hough变换的实质是将图像空间内具有一定关系的像元进行聚类，寻找能把这些像元用某一解析形式联系起来的参数空间累积对应点。通过在参数空间里进行简单的累加统计，然后在Hough参数空间寻找累加器峰值的方法检测直线、检测圆的圆心坐标、半径型参数和检测物体复杂形状的基于模板的多维关键点参数等。以检测直线为例，在原始图像坐标系下的一个点对应了参数坐标系中的一条直线，同样参数坐标系的一条直线对应了原始坐标系下的一个点，然后，原始坐标系下呈现直线的所有点，它们的斜率和截距是相同的，所以它们在参数坐标系下对应于同一个点。这样在将原始坐标系下的各个点投影到参数坐标系下之后，看参数坐标系下有没有聚集点，这样的聚集点就对应了原始坐标系下的直线。直线的极坐标方程p =Xcos 9 +ysin 9图像平面上的一个点就对应到参数P — 0平面上的一条曲线上。再以检测某一半径的圆为例，可以选择与原图像空间同样的空间作为参数空间。那么圆图像空间中的一个圆对应了参数空间中的一个点，参数空间中的一个点对应了图像空间中的一个圆，圆图像空间中在同一个圆上的点，它们的参数相同即a，b相同，那么它们在参数空间中的对应的圆就会过同一个点(a，b)，所以，将原图像空间中的所有点变换到参数空间后，根据参数空间中点的聚集程度就可以判断出图像空间中有没有近似于圆的图形。如果有的话，这个参数就是圆的参数。检测圆的方程(x~a)2+ (y-b)2=T2其中，(a, b)为圆心，r为圆的半径。 因此，通过输入一相应的图形函数至该图像识别单元122，该图像识别单元即可提取目标物体图像的区域边界，确定该目标物体所在的像素区域。S23 :图像成像单元123将图像识别单元122提取的像素区域进行成像处理。S24 :该图像压缩单元124将图像成像单元123获得的图像数据进行压缩处理。相对于现有技术，本发明的用于物联网的在线物体图像信息获取装置能够实时地对拍摄的图像提取图像中关键像素区域，再次成像，去除冗长的多余图像信息，在保证图像质量的前提下，减少视频数据采集的数据量进行传输或存储，加快了数据传输的速度，避免了传输数据堵塞及网络数据传输出现错误的不利情况。本发明并不局限于上述实施方式，如果对本发明的各种改动或变形不脱离本发明的精神和范围，倘若这些改动和变形属于本发明的权利要求和等同技术范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变形。
权利要求
1.一种在线物体图像信息获取装置，其特征在于包括图像采集模块和图像处理模块，该图像采集模块完成图像采集后将图像数据传送至图像处理模块，该图像处理模块确定图像的目标物体的像素区域并对该目标物体进行成像。
2.根据权利要求I所述的在线物体图像信息获取装置，其特征在于该图像处理模块包括图像识别单元和图像成像单元，该图像识别单元识别在图像中存在的目标物体，并提取该目标物体所在的像素区域，进一步确定该目标物体的几何中心；该图像成像单元将图像识别单元提取的目标物体的像素区域进行成像处理。
3.根据权利要求2所述的在线物体图像信息获取装置，其特征在于该图像处理模块还包括图像预处理单元，其对原始图像数据进行滤波、降噪及灰度变换的预处理以改善其图像质量。
4.根据权利要求3所述的在线物体图像信息获取装置，其特征在于该图像处理模块进一步包括图像压缩单元，其将图像成像单元获得的图像数据进行压缩处理。
5.根据权利要求r4中任一权利要求所述的在线物体图像信息获取装置，其特征在于所述图像处理模块为DSP芯片。
6.根据权利要求5所述的在线物体图像信息获取装置，其特征在于还包括存储模块，其用以存储图像处理模块处理后的图像。
7.根据权利要求5所述的在线物体图像信息获取装置，其特征在于还包括传输模块，其用以将图像处理模块处理后的图像传送至服务器。
8.—种在线物体图像信息的获取方法，其特征在于包括如下步骤 51:通过图像采集模块完成图像采集后将图像数据传送至图像处理模块； 52:图像处理模块确定图像的目标物体的像素区域并对该目标物体进行成像； 53:图像处理模块处理后的图像存储至存储模块中，或通过传输模块传输至服务器。
9.根据权利要求8所述的在线物体图像信息的获取方法，其特征在于所述步骤S2的图像处理模块是通过Hough变换的换算方法确定图像的目标物体的像素区域，并确定该目标物体的几何中心。
10.根据权利要求8所述的在线物体图像信息的获取方法，其特征在于所述步骤S2进一步包括步骤对目标物体的成像图像进行压缩处理。
全文摘要
本发明涉及一种用于物联网的在线物体图像信息获取装置，包括图像采集模块和图像处理模块，该图像采集模块完成图像采集后将图像数据传送至图像处理模块，该图像处理模块确定图像的目标物体的像素区域并对该目标物体进行成像。本发明的在线物体图像信息获取装置能够实时地对拍摄的图像提取图像中关键像素区域，再次成像，去除冗长的多余图像信息，在保证图像质量的前提下，减少视频数据采集的数据量进行传输或存储。
文档编号H04N7/18GK102801962SQ20121030196
公开日2012年11月28日 申请日期2012年8月22日 优先权日2012年8月22日
发明者李军, 蓝建辉, 李榕, 江美霞, 区国安, 林锐翰 申请人:华南师范大学