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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于灰度相机的干扰光照去除方法、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114240765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111346647.6，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权基于灰度相机的干扰光照去除方法、装置及存储介质是由董延超;卓子越;罗安扬;岳继光设计研发完成，并于2021-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于灰度相机的干扰光照去除方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于灰度相机的干扰光照去除方法、装置及存储介质，其中方法包括：首先设定不同带钢温度区间的相机曝光参数；然后根据连续的多张输入图像建立背景模型；之后根据带钢温度改变相机曝光，获取输入图像并乘以图像补偿增益，获得增益图像；再基于背景模型，对增益图像进行前景提取，去除长期干扰光照，并获得背景掩膜图像；对获得的前景图像进行火花连通域提取与连通域几何信息计算，基于几何信息去除短期干扰光照；最后更新背景模型。与现有技术相比，本发明具有精策精度高且环境适用性强等优点。

本发明授权基于灰度相机的干扰光照去除方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于灰度相机的干扰光照去除方法，其特征在于，包括： 步骤S1：设定不同带钢温度区间的相机曝光参数； 步骤S2：根据连续的多张输入图像建立背景模型，其中，所述背景模型为与输入图像尺寸相同的图片，背景模型中各像素点的灰度值为所述连续的多张输入图像中同一位置的像素点的灰度值的均值； 步骤S3：根据带钢温度调整相机的曝光，获取与背景模型尺寸一致的待检测的图像，并获得待检测图像的全局灰度值的平均数M0； 步骤S4：计算背景模型和待检测图像的全局灰度值的平均数的比值G＝MBM0作为图像补偿增益； 步骤S5：将待检测图像乘以图像补偿增益得到增益图像； 步骤S6：将增益图像减去背景模型，得到差值图像，并基于预配置的背景阈值，得到背景掩膜图像； 步骤S7：基于背景掩膜图像，根据差值图像提取前景图像； 步骤S8：对获得的前景图像进行火花连通域提取与连通域几何信息计算，基于几何信息去除短期干扰光照； 步骤S9：根据背景掩膜图像更新背景模型； 所述步骤S8具体包括： 步骤S81：对前景图像进行固定阈值二值化得到固定阈值二值图； 步骤S82：对前景图像进行最大熵阈值二值化得到最大熵阈值二值图； 步骤S83：求解固定阈值二值图和最大熵阈值二值图的交集，得到最终的二值化处理结果； 步骤S84：二值化处理结果进行形态学闭操作，获得形态学处理结果； 步骤S85：对形态学处理结果，采用种子填充算法提取出灰度值为1的所有火花连通域； 步骤S86：以像素为单位计算连通域的几何信息，包括中心点坐标、面积以及图像矩； 所述步骤S8中，去除短期干扰光照的过程具体包括： 步骤S801：设定几何信息缓存长度为n，表示将存储连续n张形态学处理结果的几何信息，其中，1≤n≤R，R为采样频率，每隔R张形态学处理结果对背景模型进行一次更新； 步骤S802：当有新的形态学处理结果输入时，计算其所有连通域的空间矩，如下式所示： 其中：Ix,y为像素坐标系中，横坐标为x，纵坐标为y的像素点的像素值，x与y看作两个离散随机变量，因此mji为随机变量x与y的i+j阶混合原点距，此外，w、h为图像的长宽； 步骤S803：计算所有连通域的中心点： 其中：与表示当前帧对应的形态学处理结果的中心点坐标，m10为随机变量x图像横坐标的1阶原点矩，m00为图像0阶矩，由于Ix,y的具体含义为横坐标为x，纵坐标为y的像素点的像素值，此时0阶矩表示图像的像素值之和，m01为随机变量y图像纵坐标的1阶原点矩； 步骤S804：设连通域面积约等于其外接边界框的面积S，计算当前帧与缓存帧之间的特征偏差： 其中：与表示缓存中第k帧对应的形态学处理结果的中心点坐标，S与Sk分别表示当前帧与第k帧的面积； 步骤S805：当某连通域特征偏差D小于预配置的阈值Tdist，认为该连通域在第k帧有特征相似的连通域存在，将该连通域判定为短期干扰光照去除；否则，则认为该连通域在第k帧中无相似连通域存在； 步骤S806：将当前帧的连通域信息存入缓存，替换时间最远的帧信息。

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