本發(fā)明涉及可見光定位
技術領域：
，更具體地，涉及一種用于可見光成像定位的條紋識別和信息檢測算法。
背景技術：
：采用帶有cmos圖像傳感器(cis)的手機接收led光信號，可形成明暗條紋圖片，實現低速率信息傳輸。閃爍的led光信號要在成像平面上形成明暗條紋圖片，要求cmos圖像傳感器采用卷簾式快門?，F有的可見光通信(vlc)系統(tǒng)如圖1所示，發(fā)射機采用開關鍵控(ook)調制驅動的led光源，接收機采用卷簾式快門cmos圖像傳感器形成明暗條紋圖片，再通過對明暗條紋圖片的圖像處理來獲取ook光信息。圖1所提出的系統(tǒng)和解碼方法在短距離通信(幾十厘米)和無背景環(huán)境光干擾的環(huán)境下獲得了一定的性能。但是，如果圖1提出的系統(tǒng)和方法應用在2米以上的通信距離和有背景環(huán)境光干擾的應用場景中，其性能將無法滿足成功解調信號的要求?，F有技術中還有一種可見光信號傳輸解碼方法(如圖2所示)，其基本思想是發(fā)射端采用led光源燈具以不同的頻率進行閃爍，接收端采用cmos圖像傳感器獲取閃爍光信號形成不同明暗條紋寬度的條紋圖片。條紋圖片的明暗條紋寬度取決于led光源的閃爍頻率。發(fā)射機通過頻移開關鍵控(fsook)調制驅動led燈具順序發(fā)出閃爍頻率信息，每一種頻率代表若干位比特的數據。接收端的cmos圖像傳感器采用等間隔時間拍照獲取若干幅明暗條紋圖片，然后對明暗條紋圖片進行條紋數目檢測。由于不同的條紋數目代表不同的閃爍頻率，進而解碼出二進制數據。圖2提出的這種檢測圖片條紋數目的方法，其可靠性并不理想，而且如果cmos圖像傳感器與led光源(閃爍頻率保持不變)之間的距離發(fā)生變化后，有效光源區(qū)的條紋數目會發(fā)生變化，并不能得到條紋數目與led閃爍頻率之間的對應關系。此外，現有技術中還有一種采用具有卷簾式快門的cmos圖像傳感器檢測led閃爍頻率的算法。其基本思想是獲取光源區(qū)條紋圖片，將條紋圖片轉換成灰度圖片，然后對條紋圖片每一行的像素計算平均灰度值，將灰度平均值進行離散傅立葉變換(dft)得到頻率響應，然后檢測頻率響應除低頻分量以外的峰值所對應的值k，用總行數除以k得到明暗條紋寬度的像素行數rown,最后用cmos圖像傳感器的行掃描頻率除以rown得到led的閃爍頻率。不過，該方法是在無高光干擾的理想環(huán)境中提出的，如果led光源周圍有其他高光光源，有可能會導致條紋截取算法的誤操作，造成條紋有效區(qū)域面積的擴大，從而增大led檢測頻率誤差，甚至無法檢測。該算法雖然是一種魯棒性較高的檢測算法，但是由于采用dft運算，對接收機的運算性能有一定的要求。其次，由于條紋的形成受到cmos圖像傳感器的硬件和led燈具發(fā)射光功率等眾多因素的限制，使得條紋的清晰度在較遠的距離容易被破壞。技術實現要素：本發(fā)明為克服上述現有技術所述的可靠性不夠理想或計算復雜度較高的缺點，提出了一種高可靠性、支持更寬的調制頻率范圍的明暗條紋信息檢測方法。為了達到上述技術效果，本發(fā)明的技術方案如下：一種用于可見光成像定位的條紋識別和信息檢測算法，該方法用于采用fsook調制的led發(fā)射機，且led燈具安裝有燈罩和基于cmos圖像傳感器的接收機所組成的可見光通信系統(tǒng)，包括以下步驟：s1：在接收機cmos傳感器前面放置一層減光材料來產生清晰的明暗條紋圖像；s2：從得到的明暗條紋圖片中，獲取有效的條紋區(qū)域；s3：將得到的條紋區(qū)域轉換為灰度圖像，對灰度圖像先后進行自相關、差分處理得到灰度圖像的估計行數值；s4：利用該估計行數值計算出估計的fsook信號頻率。進一步地，所述步驟s3的具體過程如下：s31：求灰度圖片每行像素的灰度值的平均值mi，即每行像素灰度值總和除以該行的列數，將n個灰度平均值存儲在數組gaverage(n),n＝1,2,…n；s32：對數組gaverage(n)進行自相關運算，將所得到的結果保存在數組a(i)(i＝1,2,...,2n-1)中；s33：取出數組a(i)元素取值分布圖中處在波峰位置的元素的索引號并保存在數組b(m)(m＝1,2,...,m)，其中m為上述元素的總數；s34：對數組b進行差分運算，即當前元素值減去上一個元素值，將結果保存在c(m)(m＝1,2,…,m-1)中。進一步地，所述步驟s32中對數組gaverage(n)進行自相關運算：其中agg(m)為數組gaverage中第m個元素的自相關函數值。還可采用下述公式對所述步驟s32中對數組gaverage(n)進行自相關運算：其中，φaverage(k)為gaverage(n)的離散傅里葉變換，數組gaverage(n)補零擴大到2n-1。進一步地，所述步驟s4中計算灰度圖像的估計行數值的過程如下：由于每個合法的fsook調制頻率是已知的，它們所對應的真實行數可根據公式計算，其中，fled為fsook信號調制頻率，fs為攝像頭的行掃描頻率，lled為一對明暗條紋的像素行數，表示向下取整的操作；故每個真實行數對應的有效行數可由公式得到，其中，有效行數定義為行數的真值rt的浮動范圍，w為可見光通信系統(tǒng)合法頻率值的總數；將前述m-1個行數值c(m)(m＝1,2,…,m-1)中的每一個數值與進行比較，并統(tǒng)計h(l)匹配的次數，得到下表：由該表找出swl(l＝1,2,...,l；w＝1,2,...,w)的最大值：則其所對應的關聯(lián)的真實行數值rt,max，即可視為最終的估計行數值進一步地，所述步驟s2中采用圖像形狀識別算法從明暗條紋圖片中，獲取有效的條紋區(qū)域。與現有技術相比，本發(fā)明技術方案的有益效果是：本發(fā)明應用在在采用fsook調制的led發(fā)射機，且led燈具安裝有燈罩和基于cmos圖像傳感器的接收機所組成的可見光通信系統(tǒng)中，在接收機cmos傳感器前面放置一層減光材料來產生清晰的明暗條紋圖像；從得到的明暗條紋圖片中，獲取有效的條紋區(qū)域；將得到的條紋區(qū)域轉換為灰度圖像，對灰度圖像先后進行自相關、差分處理得到灰度圖像的估計行數值；利用該估計行數值計算出估計的fsook信號頻率。提高了經fsook調制的可見光信號所產生的明暗條紋的清晰度，避免了明暗條紋圖片中的高光干擾問題，具有較好的信息檢測性能，從而可增加正確解調可見光信號的距離，同時還支持更寬的調制頻率范圍。附圖說明圖1為現有技術中的一種可見光定位系統(tǒng)示意圖；圖2為現有技術中的另一種可見光定位系統(tǒng)示意圖；圖3(a)為coms傳感器無減光材料采集的圖片；圖3(b)為coms傳感器有減光材料采集的圖片；圖4(a)為采用傳統(tǒng)的基于平均閾值法截取的條紋圖像；圖4(b)為采用霍夫算法截取的條紋圖像；圖5為實施例中數組gaverage(n)的灰度分布圖；圖6為數組a的元素取值分布圖；圖7為本發(fā)明方法的流程圖；圖8為發(fā)明方法和dft方法的dar和調制頻率的關系對比示意圖。具體實施方式附圖僅用于示例性說明，不能理解為對本專利的限制；為了更好說明本實施例，附圖某些部件會有省略、放大或縮小，并不代表實際產品的尺寸；對于本領域技術人員來說，附圖中某些公知結構及其說明可能省略是可以理解的。下面結合附圖和實施例對本發(fā)明的技術方案做進一步的說明。實施例1一種用于可見光成像定位的條紋識別和信息檢測算法(如圖7所示)，包括以下步驟：步驟1：在接收機cmos傳感器前面放置一層減光材料(如減光片、減光膜等)，用于產生更清晰的明暗條紋圖像。本發(fā)明對此類成像可見光通信系統(tǒng)進行了分析，提出了一種高可靠性、支持更寬的調制頻率范圍的明暗條紋信息檢測方法，可用其獲取較為精確的lled值，從而可以較好地恢復出調制頻率fled。以下進行詳細說明。由于led光源的入射光功率較大，cmos圖像傳感器都有自動曝光控制、自動增益控制功能，當拍攝距離越遠時，根據成像原理可知，光斑越小。cmos圖像傳感器在自動曝光過程中，相機通過自動調節(jié)光圈大小、曝光時間等相關參數與設置，使得圖像傳感器所接收到的入射光能量處于一個合適的水平，通過轉換而得到具有對應強度的電信號。用公式表示為：y＝f(k,l,t)其中y表示曝光強度，k表示比例系數，t表示曝光時間，l表示外界光照度，f代表成像函數。當光斑變小時，為了獲得足夠大的信噪比(snr)，會優(yōu)先增加曝光時間。但是，增大曝光時間會使得相鄰像素點的曝光混疊區(qū)增大，從而導致拍攝圖像空間對比度的減小。此時，明暗條紋過渡緩慢，導致條紋分界不明顯，將降低條紋檢測的性能。為此，可在攝像頭前加上減光材料(如減光片、減光膜等)，減少入射光量，令非均勻發(fā)光面led光源所發(fā)出的光變得較為均勻，從而使明暗條紋分界更為明顯，為檢測vlc信號提供了一種有效手段。另一方面，通過減光材料，還可明顯擴散條紋區(qū)域，增大了條紋的有效檢測區(qū)域，緩解了增大拍攝距離時將導致圖像目標變小、有效檢測區(qū)域變小的問題。如圖3所示，在減光材料的幫助下，可形成更清晰的條紋圖像，同時增加了獲取有效條紋區(qū)域的概率，從而可延長能正確接收信息的檢測距離。步驟2：當通過cmos圖像傳感器獲取條紋圖像后，可使用圖像形狀識別方法來獲得條紋所在的區(qū)域，然后對所選的區(qū)域進行灰度值的處理，從而獲得明暗條紋的信息。特別地，當led光源周圍有其它高光干擾時，如圖4(a)所示，采用傳統(tǒng)的基于平均閾值法的條紋圖像截取方法，有可能會將高光區(qū)域誤判為條紋圖片信息的一部分，從而影響信息檢測的準確性。因此，應通過使用圖像形狀識別方法識別出led光源形成的條紋的有效區(qū)域，然后截取識別到的有效區(qū)域，得到只包含led燈形成條紋的圖片。不失一般性，本實施例假設led燈具為圓形。此時led光源形成的明暗條紋有效區(qū)域也是一個圓形，故可采用霍夫算法或其他圖形形狀檢測算法來檢測圓形，實現對有效條紋區(qū)域的快速識別，如圖4(b)所示。如采用其他形狀的燈具，可選擇相應的形狀檢測算法來獲取相應的條紋區(qū)域。步驟3：將經上述圖像形狀識別處理后得到的圖片，進行灰度處理。具體執(zhí)行過程為：a)將獲得的條紋圖片轉換為灰度圖片；b)求每行像素的灰度值的平均值mi，即每行像素灰度值總和除以該行的列數，將n個灰度平均值存儲在數組gaverage(n)(n＝1,2,...,n)中；舉例說明，可得到數組gaverage＝[2182172182182182182352512341743114311000000000000000000101278962452532542452402392392392392392392392392392392392392392392392392392392392392392392442542532131289711111001000000000000101136932142522532532512512502502512512502512512512502502502502502502502492492492492492492502542532531534052111000000000000000000…]，繪成如圖5所示的統(tǒng)計分布：c)對gaverage(n)(n＝1,2,...,n)進行自相關運算。計算自相關的常用方法有多種，本實施例僅給出兩個例子。第一種方法即直接法，由公式(4)表示：其中agg(m)為數組gaverage中第m個元素的自相關函數值。第二種方法是間接法。因fsook信號為周期性功率信號，cis對接收到的fsook信號所形成的條紋圖像信號也為周期性功率信號。根據維納-辛欽定理，周期性功率信號的自相關函數和功率譜密度函數是一對傅里葉變換對，故可利用dft計算出gaverage功率譜密度函數的估計值，然后再計算其傅里葉反變換，即可得到自相關函數，可用公式(5)表示為：其中，φaverage(k)為gaverage(n)的離散傅里葉變換。利用公式(5)計算時，需要將gaverage(n)補零擴大到2n-1之后再計算其自相關函數。經過上述自相關運算，將所得到的結果保存在數組a(i)(i＝1,2,...,2n-1)中，即：a＝[5158551637517355181751906520155267053643539855286048868453344216639388360803153726720223771846214916116238439542828611173461246169144133127123119118114115128168211777217835624953620680351016412349144441643618345202302211423887253332591425768253132483724399239992362023255229022255922226219022158821301210512080820439198021879917817168361587314522129251136698368342689254414081310325692643311936954286487554576028658971407680821387369253977010480114611251113552146071571217136185972003621452228422422725631…]，其分布圖如圖6所示：d)由圖6可見，數組a的取值呈現周期性變化。將a數組中所有“波峰”的索引號取出，并保存在數組b(m)(m＝1,2,...,m)，其中m為上述元素的總數。其結果在表1中給出：表1：數組b中的元素元素索引，m1234567891011b(m)955116177239300361423484545591e)對數組b進行差分運算，即當前元素值減去上一個元素值，將結果保存在c(m)(m＝1,2,...,m-1)中，得到表2：表2：數組c的元素元素索引，m12345678910c(m)46616162616162616146步驟4：由于每個合法的fsook調制頻率是已知的，它們所對應的真實行數rt可根據公式計算，其中，fled為fsook信號調制頻率，fs為攝像頭的行掃描頻率，lled為一對明暗條紋的像素行數，表示向下取整的操作；將真值rt的浮動范圍，定義為有效行數即其中，δr為給定的“行數保護間隔”。在實際應用中，選取fsook信號頻率時，應使不同的頻率之間的間隔大于2·δr。故每個真實行數對應的“有效行數”可由公式(6)得到，其中w為該系統(tǒng)合法頻率值的總數。因此，將前述m-1個行數值c(m)(m＝1,2,...,m-1)中的每一個數值與進行比較，并統(tǒng)計c(m)匹配的次數，得到表3：表3：明暗條紋對應行數與有效行數的對比示例由表4找出swm(m＝1,2,...,m-1；w＝1,2,...,w)的最大值：則其所對應的關聯(lián)的真實行數值rt,max，即可視為最終的估計行數值繼續(xù)以表2的例子進行說明，經過步驟4的運算，可以得到swm的最大值smax＝8，根據簡單多數或平均數的原則找到最匹配的而關聯(lián)的真實行數值rt,max為61，即可視為最終的估計行數值步驟5：根據上述得到的數值，由公式計算出估計的fsook信號頻率此外，我們指出，只要該可見光通信系統(tǒng)預先選擇的代表不同信號的調制頻率有足夠的差別(即相鄰的頻率差大于前述的行數緩沖值區(qū)間)，則根據查表即可快速判定這些檢測所得的行值是否屬于合法的頻率值之一。本發(fā)明提出的方法主要通過利用自相關運算完成信息檢測，在fsook信號采用高頻調制的情況下，可以取得比現有方案更優(yōu)的性能。例如，本發(fā)明的性能比現有需要dft操作相比，在解碼準確率(dar)方面可獲得更好的性能。此處dar的定義為正確解碼的圖片數量占接收到圖片的總數的比例。圖8給出了在相同測試條件下，本方法和dft方法的dar和調制頻率的關系對比示意圖。由圖可見，本發(fā)明的方法比dft方法在檢測高頻信號時有更好的dar性能。這意味著在本系統(tǒng)可以支持更大的頻率范圍，在選取fsook調制頻率時有更大的靈活度，增加定位信號可攜帶的比特數。本發(fā)明的上述實施例僅僅是為了清楚的說明本發(fā)明所作的舉例，而并非是對本發(fā)明的實施方式的限定。相同或相似的標號對應相同或相似的部件；附圖中描述位置關系的用于僅用于示例性說明，不能理解為對本專利的限制；顯然，本發(fā)明的上述實施例僅僅是為清楚地說明本發(fā)明所作的舉例，而并非是對本發(fā)明的實施方式的限定。對于所屬領域的普通技術人員來說，在上述說明的基礎上還可以做出其它不同形式的變化或變動。這里無需也無法對所有的實施方式予以窮舉。凡在本發(fā)明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明權利要求的保護范圍之內。當前第1頁12