固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法及裝置包括：S101：在視頻流中獲取N幀圖像，并標(biāo)記；S102：設(shè)定第i幀為目標(biāo)圖像，將其他圖像與第i幀圖像相減計(jì)算差值并取絕對(duì)值，得到一組差值圖像；S103：將所述差值圖像通過一閾值轉(zhuǎn)變?yōu)槎祱D像；S104：針對(duì)所有圖像對(duì)應(yīng)位置元素累加求和得到一幅累加圖像；S105：對(duì)所述累加圖像上的值進(jìn)行篩選，選出所有值為N?1的矩陣圖像塊即為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。通過調(diào)節(jié)采樣幀數(shù)，使得算法在提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的效果及效率方面進(jìn)行平衡，使得算法能夠在適用于多種硬件平臺(tái)。不受采樣幀間隔及順序的影響，使得算法的更為靈活。能夠利用較多圖像幀數(shù)避免出現(xiàn)目標(biāo)在所有幀間無錯(cuò)位的情況，極大的提升獲取的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的完整性。
【專利說明】
固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明實(shí)施例涉及視頻拍攝技術(shù)，尤其涉及視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取方法及裝置
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，從固定場景中提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是計(jì)算機(jī)視覺研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)?，F(xiàn)有技術(shù)中， 利用視頻的前N幀圖像數(shù)據(jù)對(duì)背景建立模型來構(gòu)建背景圖像，通過將當(dāng)前幀與背景圖像作 差值來檢測當(dāng)前圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。該方法需要大量的視頻幀才能夠?qū)⒈尘暗哪Ｐ徒ㄆ?來。此外，當(dāng)?shù)谝粠羞\(yùn)行目標(biāo)時(shí)，背景建模會(huì)將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)作為背景，使得隨后若干幀的運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)檢測精度下降。
[0003] 幀差法是檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的另一類方法。單獨(dú)計(jì)算視頻間的幀差會(huì)使目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)前 后的位置處均出現(xiàn)明顯的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，無法精確估計(jì)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。專利CN103020991B根據(jù)將 幀差法與背景建模方法相結(jié)合來估計(jì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置。兩種方法的結(jié)合無形中降低了運(yùn)動(dòng) 目標(biāo)的檢測效率。專利CN102881025A將當(dāng)前幀與其前后幀之間作差值，通過差值圖像之間 的與操作來獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。該方法在提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，受采樣幀數(shù)及幀間順序的影響，無法 很好的提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，需要后續(xù)進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波等操作。
[0004] 綜上所述，為了解決上述問題，本專利提出利用幀差二值累積的方法來估計(jì)圖像 中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法及裝置，用于可靠高效地 在固定場景中提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
[0006] 本發(fā)明提供一種固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法，包括:S101:在視頻流中獲取N幀圖 像，并標(biāo)記;S102:設(shè)定第i幀為待估計(jì)的目標(biāo)圖像，將其他圖像與第i幀圖像相減計(jì)算差值 并取絕對(duì)值，得到一組差值圖像;S103:將所述差值圖像通過一閾值轉(zhuǎn)變?yōu)槎祱D像;S104: 針對(duì)所有圖像對(duì)應(yīng)位置元素累加求和得到一幅累加圖像;S105:對(duì)所述賦值圖像上的值進(jìn) 行篩選，選出所有值為N-I的矩陣圖像塊即為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
[0007] 優(yōu)選地，所述SlOl中，所述N幀圖像可以連續(xù)采集獲取或者間隔采集獲取。
[0008] 優(yōu)選地，所述S102中，所述差值為不同顏色空間的數(shù)據(jù)。
[0009] 優(yōu)選地，所述S102中，所述差值為灰度圖像。
[0010]優(yōu)選地，所述S102中，所述差值為圖像像素特征間的范數(shù)距離。
[0011]本發(fā)明還提供一種實(shí)施上述固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法的裝置，包括：圖像采集 單元，在視頻流中獲取N幀圖像，并標(biāo)記；圖像預(yù)處理單元，設(shè)定第i幀為目標(biāo)圖像，將其他圖 像與第i幀圖像相減計(jì)算差值并取絕對(duì)值，得到一組差值圖像；圖像計(jì)算單元，將所述差值 圖像通過一閾值轉(zhuǎn)變?yōu)槎祱D像；圖像處理單元，針對(duì)所有圖像對(duì)應(yīng)位置元素累加求和得 到一幅累加圖像；目標(biāo)提取單元，對(duì)所述累加圖像上的值進(jìn)行篩選，選出所有值為N-I的矩 陣圖像塊即為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
[0012] 優(yōu)選地，所述圖像采集單元中所述N幀圖像可以連續(xù)采集獲取或者間隔采集獲取。
[0013] 優(yōu)選地，所述圖像預(yù)處理單元中所述差值可以為不同顏色空間的數(shù)據(jù)。
[0014] 優(yōu)選地，所述圖像預(yù)處理單元中所述差值可以為灰度圖像。
[0015] 優(yōu)選地，所述圖像預(yù)處理單元中所述差值可以為圖像像素特征間的范數(shù)距離。
[0016] 本發(fā)明的有益效果是，通過調(diào)節(jié)采樣幀數(shù)，使得算法在提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的效果及效 率方面進(jìn)行平衡，使得算法能夠在適用于多種硬件平臺(tái)。不受采樣幀間隔及順序的影響，使 得算法的更為靈活。能夠利用較多圖像幀數(shù)避免出現(xiàn)目標(biāo)在所有幀間無錯(cuò)位的情況，極大 的提升獲取的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的完整性。
【附圖說明】
[0017] 為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā) 明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以 根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0018] 圖1為本發(fā)明固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法流程示意圖；
[0019 ]圖2為本發(fā)明固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取裝置示意圖。
[0020] 附圖標(biāo)記：
[0021] SlOl ~S105 步驟
[0022] 201圖像采集單元202圖像預(yù)處理單元203圖像計(jì)算單元
[0023] 204圖像處理單元205目標(biāo)提取單元
【具體實(shí)施方式】
[0024]為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例 中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是 本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員 在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0025] 如圖1所示本發(fā)明固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法流程示意圖，本實(shí)例用于用智能提 升終端設(shè)備在提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)的效果，包括:S101:在視頻流中獲取N幀圖像，并標(biāo)記;S102: 設(shè)定第i幀為目標(biāo)圖像，將其他圖像與第i幀圖像相減計(jì)算差值并取絕對(duì)值，得到一組差值 圖像;S103:將所述差值圖像通過一閾值轉(zhuǎn)變?yōu)槎祱D像;S104:針對(duì)所有圖像對(duì)應(yīng)位置元 素累加求和得到一幅累加圖像;S105:對(duì)所述累加圖像上的值進(jìn)行篩選，選出所有值為N-I 的矩陣圖像塊即為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
[0026] 其中，S101在視頻流中獲取N幀圖像，圖像數(shù)據(jù)集中除當(dāng)前幀外，至少要有2幀圖 像。圖像數(shù)據(jù)的采集可以順序采集，也可以隨機(jī)挑選。較多的圖像幀數(shù)會(huì)提取更為精確的運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)，但是運(yùn)算效率會(huì)有所下降?？梢酝ㄟ^調(diào)節(jié)幀數(shù)在算法精度和效率上進(jìn)行折中。本領(lǐng) 域技術(shù)人員可知，只要N大于等于2都可以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的，達(dá)到本發(fā)明的技術(shù)效果，落入 本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0027] 進(jìn)一步地，在本實(shí)施例中，S102中計(jì)算差值的方法有多種。如下給出幾種計(jì)算差值 方法作為參考，本領(lǐng)域技術(shù)人員可知，任何非通過創(chuàng)造性勞動(dòng)得到的變形都在本發(fā)明的保 護(hù)范圍內(nèi)。
[0028] 第一種，計(jì)算差值可以采用不同顏色空間的數(shù)據(jù)，例如，采用RGB顏色空間：
[0029] Dij = I Ri-Rj I +1 Gi-Gj I + I Bi-Bj
[0030] 其中，1^表示圖像分量數(shù)據(jù)，61表示圖像分量數(shù)據(jù)，81表示圖像分 量數(shù)據(jù)。
[0031] 第二種，計(jì)算差值可以采用灰度圖像
[0032] Dij= ISi-Sj
[0033]其中，Si表示第i幅圖像Ii的灰度圖像，Si = (RAGABi)/^
[0034] 第三種，計(jì)算差值可以是圖像像素特征間的范數(shù)距離。
[0035] Dij(x，y)=| |Fi(x，y)_Fj(x，y) I 丨2
[0036]其中，I I . I |2為L2范數(shù)距離，F(xiàn)i(x，y)為在圖像Ii上的一個(gè)特征向量。其中，特征向 量的計(jì)算方法也有很多，比如計(jì)算點(diǎn)(x，y)位置處一個(gè)子區(qū)域的直方圖。
[0037]再進(jìn)一步優(yōu)選的實(shí)施例中，S103中，通過閾值對(duì)差值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成二值數(shù)據(jù)：
[0038]其中，D^(X，y)為第i幀圖像與第j幀圖像差值后的圖像的（x，y)坐標(biāo)點(diǎn)處的值，Blj 為對(duì)應(yīng)的二值圖像，thr為預(yù)先設(shè)定的閾值。
[0039]在本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例中，S104具體為對(duì)所有二值圖像數(shù)據(jù)累積：
[0040]
[0041]對(duì)于S105中，將上述累積圖像Ai中，值為N-I的數(shù)據(jù)為前景，其余的為背景，故第i 幀圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像為：。即，將所有N-I數(shù)值的圖像塊篩選 出來，即為本發(fā)明需要的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
[0042]本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例提供一種實(shí)施上述固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法的裝置，包 括:圖像采集單元201，在視頻流中獲取N幀圖像，并標(biāo)記；圖像預(yù)處理單元202,設(shè)定第i幀為 目標(biāo)圖像，將其他圖像與第i幀圖像相減計(jì)算差值并取絕對(duì)值，得到一組差值圖像；圖像計(jì) 算單元203,將所述差值圖像通過一閾值轉(zhuǎn)變?yōu)槎祱D像；圖像處理單元204,針對(duì)所有圖像 對(duì)應(yīng)位置元素累加求和得到一累加圖像；目標(biāo)提取單元205,對(duì)所述賦值圖像上的值進(jìn)行篩 選，選出所有值為N-I的矩陣圖像塊即為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
[0043]其中，圖像采集單元201在視頻流中獲取N幀圖像，圖像數(shù)據(jù)集中除當(dāng)前幀外，至少 要有2幀圖像。圖像數(shù)據(jù)的采集可以順序采集，也可以隨機(jī)挑選。較多的圖像幀數(shù)會(huì)提取更 為精確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，但是運(yùn)算效率會(huì)有所下降?？梢酝ㄟ^調(diào)節(jié)幀數(shù)在算法精度和效率上進(jìn) 行折中。本領(lǐng)域技術(shù)人員可知，只要N大于等于2都可以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的，達(dá)到本發(fā)明的技 術(shù)效果，落入本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0044] 進(jìn)一步地，圖像預(yù)處理單元202中計(jì)算差值的方法可以有多種，具體請(qǐng)參見前文中 提到的可以采用不同顏色空間的數(shù)據(jù)、可以采用灰度圖像或可以是圖像像素特征間的范數(shù) 距離。具體算法不再贅述。
[0045] 另，前文提到的所有步驟的進(jìn)一步算法，都可以在本裝置中的對(duì)應(yīng)單元內(nèi)實(shí)現(xiàn)。具 體為，圖像計(jì)算單元203可通過閾值對(duì)差值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成二值數(shù)據(jù)。圖像處理單元204具體用 于具體為對(duì)所有二值圖像數(shù)據(jù)累積成圖像A 1。目標(biāo)提取單元205具體用于將上述累積圖像A1 中，值為N-I的數(shù)據(jù)為前景，其余的為背景，得到第i幀的運(yùn)動(dòng)圖像。具體算法不再贅述。
[0046] 本發(fā)明通過調(diào)節(jié)采樣幀數(shù)，使得算法在提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的效果及效率方面進(jìn)行平 衡，使得算法能夠在適用于多種硬件平臺(tái)。不受采樣幀間隔及順序的影響，使得算法的更為 靈活。能夠利用較多圖像幀數(shù)避免出現(xiàn)目標(biāo)在所有幀間無錯(cuò)位的情況，極大的提升獲取的 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的完整性。
[0047] 最后應(yīng)說明的是：以上各實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制;盡 管參照前述各實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:其依 然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分或者全部技術(shù)特征進(jìn) 行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù) 方案的范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法，其特征在于，包括： S101:在視頻流中獲取N幀圖像，并標(biāo)記； S102:設(shè)定第i幀為待計(jì)算的目標(biāo)圖像，將其他圖像與第i幀圖像相減計(jì)算差值并取絕 對(duì)值，得到一組差值圖像； S103:將所述差值圖像通過一閾值轉(zhuǎn)變?yōu)槎祱D像； S104:針對(duì)所有二值圖像對(duì)應(yīng)位置元素累加求和得到一幅累加圖像； S105:對(duì)所述累加圖像上的值進(jìn)行篩選，選出所有值為N-1的矩陣圖像塊即為運(yùn)動(dòng)目 標(biāo)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法，其特征在于，所述S101中，所述N 幀圖像可以連續(xù)采集獲取或者間隔采集獲取。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法，其特征在于，所述S102中，所述 差值為不同顏色空間的數(shù)據(jù)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法，其特征在于，所述S102中，所述 差值為灰度圖像。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法，其特征在于，所述S102中，所述 差值為圖像像素特征間的范數(shù)距離。6. -種實(shí)施權(quán)利要求1所述的固定場景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取方法的裝置，其特征在于，包括： 圖像米集單兀，在視頻流中獲取N幀圖像，并標(biāo)記； 圖像預(yù)處理單元，設(shè)定第i幀為目標(biāo)圖像，將其他圖像與第i幀圖像相減計(jì)算差值并取 絕對(duì)值，得到一組差值圖像； 圖像計(jì)算單元，將所述差值圖像通過一閾值轉(zhuǎn)變?yōu)槎祱D像； 圖像處理單元，針對(duì)所有二值圖像對(duì)應(yīng)位置元素累加求和得到一幅累加圖像； 目標(biāo)提取單元，對(duì)所述賦值圖像上的值進(jìn)行篩選，選出所有值為N-1的矩陣圖像塊即為 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的提取裝置，其特征在于，所述圖像采集單元中所述N幀圖像可 以連續(xù)采集獲取或者間隔采集獲取。8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的提取裝置，其特征在于，所述圖像預(yù)處理單元中所述差值可以 為不同顏色空間的數(shù)據(jù)。9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的提取裝置，其特征在于，所述圖像預(yù)處理單元中所述差值可以 為灰度圖像。10. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的提取裝置，其特征在于，所述圖像預(yù)處理單元中所述差值可 以為圖像像素特征間的范數(shù)距離。
【文檔編號(hào)】G06T7/20GK106056623SQ201610334633
【公開日】2016年10月26日
【申請(qǐng)日】2016年5月18日
【發(fā)明人】賀永剛, 鄒超洋, 萬美君, 朱豪
【申請(qǐng)人】深圳眾思科技有限公司