一種視頻遮擋判斷方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明實施例提供了一種視頻遮擋判斷方法和裝置，根據(jù)監(jiān)控視頻的梯度閾值大小判斷攝像機是否被遮擋，解決了現(xiàn)有視頻遮擋判斷方法中對光線和變動背景的依賴問題，適用于更多的應(yīng)用場合且具有較高的準(zhǔn)確度。該視頻遮擋判斷方法包括：獲取一幀圖像中邊緣強度大于梯度閾值的邊緣像素點的個數(shù)；根據(jù)所述邊緣像素點的個數(shù)重新調(diào)整所述梯度閾值的大?。划?dāng)所述梯度閾值小于攝像機的靈敏度參數(shù)時，判斷當(dāng)前視頻處于遮擋狀態(tài)。
【專利說明】一種視頻遮擋判斷方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻圖像處理技術(shù)，特別涉及一種視頻遮擋判斷方法和裝置。
技術(shù)背景
[0002]隨著視頻監(jiān)控技術(shù)的快速發(fā)展，視頻監(jiān)控圖像的質(zhì)量也日益提高。視頻監(jiān)控系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，而視頻監(jiān)控攝像機的應(yīng)用場合也變得越來越復(fù)雜。有些不法分子為了實施犯罪活動，會人為將監(jiān)控攝像機的鏡頭遮擋，從而導(dǎo)致攝像機不能采集到現(xiàn)場真實的場景。而由于此時監(jiān)控系統(tǒng)本身仍然在正常工作，很多監(jiān)控系統(tǒng)并不會產(chǎn)生警報，從而造成了巨大的安全隱患。因此如何準(zhǔn)確判定攝像機的監(jiān)控視頻是否被遮擋成為了目前視頻監(jiān)控領(lǐng)域的一個研宄熱點。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中判斷視頻是否被遮擋的方法有亮度判定法和場景切換判定法，然而這些方法的判斷準(zhǔn)確度都不高。其中，亮度判定法是根據(jù)視頻畫面是否變黑判斷當(dāng)前攝像機是否被遮擋，該方法由于僅僅依靠亮度判斷因而容易受到光線的影響，夜間或者環(huán)境亮度比較暗的情形下會存在較多誤判。場景切換法是根據(jù)視頻畫面是否切換場景判斷當(dāng)前攝像機是否被遮擋，其算法設(shè)計相對復(fù)雜，雖然避免了對亮度大小的依賴，但對于移動監(jiān)控裝置以及在難以形成穩(wěn)定背景的監(jiān)控場景下判斷準(zhǔn)確性仍較低。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]有鑒于此，本發(fā)明實施例提供了一種視頻遮擋判斷方法，根據(jù)監(jiān)控視頻的梯度閾值大小判斷攝像機是否被遮擋，解決了現(xiàn)有視頻遮擋判斷方法中對光線和變動背景的依賴問題，適用于更多的應(yīng)用場合且具有較高的準(zhǔn)確度。
[0005]為了達到上述目的，本發(fā)明實施例提供的一種視頻遮擋判斷方法包括:
[0006]獲取一幀圖像中邊緣強度大于梯度閾值的邊緣像素點的個數(shù)；
[0007]根據(jù)所述邊緣像素點的個數(shù)重新調(diào)整所述梯度閾值的大??；
[0008]當(dāng)所述梯度閾值小于攝像機的靈敏度參數(shù)時，判斷當(dāng)前視頻處于遮擋狀態(tài)。
[0009]本發(fā)明實施例提供的一種視頻遮擋判斷裝置包括:
[0010]獲取模塊，配置為獲取一幀圖像中邊緣強度大于梯度閾值的邊緣像素點的個數(shù)；
[0011]調(diào)整模塊，配置為根據(jù)所述邊緣像素點的個數(shù)重新調(diào)整所述梯度閾值的大小；
[0012]判斷模塊，配置為當(dāng)所述梯度閾值小于攝像機的靈敏度參數(shù)時，判斷當(dāng)前視頻處于遮擋狀態(tài)。
[0013]本發(fā)明實施例提供一種視頻遮擋判斷方法和裝置，利用了監(jiān)控場景總是存在著清晰的輪廓或邊緣的原理，通過利用初始的梯度閾值分離出邊緣像素點；再根據(jù)邊緣像素點的個數(shù)重新調(diào)整梯度閾值的大小，以使得邊緣像素點的個數(shù)處于一個合理的區(qū)間。當(dāng)判斷梯度閾值已被調(diào)整至小于攝像機的靈敏度參數(shù)時，梯度閾值已被調(diào)整至一個很低的值，此時說明鏡頭被遮擋。整個視頻遮擋判斷過程并不依賴光線和變動背景，僅根據(jù)調(diào)節(jié)監(jiān)控視頻本身的梯度閾值大小即可完成遮擋判斷，適用于更多的應(yīng)用場景，且準(zhǔn)確度更高。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0014]圖1是本發(fā)明一實施例提供的一種視頻遮擋判斷方法的流程示意圖。
[0015]圖2是本發(fā)明一實施例提供的一種視頻遮擋判斷方法的流程示意圖。
[0016]圖3是本發(fā)明一實施例提供的一種視頻遮擋判斷裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實施方式】
[0017]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0018]圖1是本發(fā)明實施例提供的一種視頻遮擋判斷方法的流程圖。如圖1所示，該方法包括如下步驟:
[0019]步驟101:獲取一幀圖像中邊緣強度大于梯度閾值的邊緣像素點的個數(shù)。其中的邊緣像素點為監(jiān)控場景中一些輪廓或邊緣的像素點。
[0020]由于無論監(jiān)控場景的光線條件如何，每個監(jiān)控場景總是存在著清晰的輪廓或邊緣，例如監(jiān)控場景中的固定建筑物或道路的邊緣輪廓。因此每幀視頻圖像都必定可以通過設(shè)定一個梯度閾值來分離出這些輪廓或邊緣的像素點，即邊緣像素點。由于當(dāng)一個像素點的邊緣強度值大于該梯度閾值時，則認(rèn)為該像素點為邊緣像素點。因此，分離出的邊緣像素點的個數(shù)與梯度閾值的大小有關(guān)，當(dāng)梯度閾值增大時，邊緣像素點的個數(shù)會減少，而當(dāng)梯度閾值減小時，邊緣像素點的個數(shù)會增加。
[0021]分離邊緣像素點的具體過程可為:當(dāng)對當(dāng)前幀圖像中的一個像素點進行處理時，先要獲取該像素點的灰度值，然后求得該獲取的灰度值與在X軸正方向上的相鄰一個像素點灰度值的差值，以及該獲取的灰度值與在Y軸正方向上的相鄰一個像素點灰度值的差值。將該X軸正方向上的灰度值差值和Y軸正方向上的灰度差值的進行絕對值求和，該求和值即作為當(dāng)前像素點的邊緣強度值。當(dāng)該邊緣強度值大于梯度閾值時，則將當(dāng)前像素點記為邊緣像素點。
[0022]在本發(fā)明一實施例中，為了減少算法計算量，可以是以間隔的方式來對當(dāng)前幀圖像中的像素點進行處理。即間隔獲取所述當(dāng)前幀圖像中的像素點的灰度值，再獲取該間隔獲取的像素點分別在X軸正方向上和在Y軸正方向上的灰度值差值。
[0023]本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，在獲取當(dāng)前幀圖像邊緣像素點的個數(shù)時，既可以是以間隔的方式對當(dāng)前幀圖像中的像素點做處理；也可以是按行掃描的方式逐行遍歷當(dāng)前幀圖像中的每個像素點，即逐行順序判斷每個像素點是否為邊緣像素點，本發(fā)明對此不做限定。
[0024]在本發(fā)明一實施例中，可以先獲取當(dāng)前幀圖像的亮度分量圖像，再基于該亮度分量圖像獲取所述亮度分量圖像中邊緣強度大于梯度閾值的邊緣像素點的個數(shù)。這是由于在通常情況下，人類的視覺系統(tǒng)對亮度變化敏感，而對色度的變化不敏感。因此視頻被遮擋后，圖像亮度值的變化相對色度的變化更為明顯。這樣僅處理前幀圖像的亮度分量圖像可減少所需處理的數(shù)據(jù)量，提高計算速度，同時仍能保證遮擋判斷的準(zhǔn)確性。
[0025]在本發(fā)明另一實施例中，由于人類視覺系統(tǒng)對圖像整體結(jié)構(gòu)敏感，而對內(nèi)部細(xì)節(jié)相對不敏感，因此在基于亮度分量圖像獲取邊緣像素點的個數(shù)之前，還可以將所述亮度分量圖像的尺寸以一定比例縮小，縮小后亮度分量圖像的像素值為縮小前對應(yīng)位置若干像素值的平均值。通過縮小亮度分量圖像的尺寸可進一步減少所需處理的數(shù)據(jù)量，提高計算速度，同時保證判斷的準(zhǔn)確性。
[0026]步驟102:根據(jù)邊緣像素點的個數(shù)重新調(diào)整梯度閾值的大小。
[0027]如前所述，無論監(jiān)控場景的光線條件如何，每個監(jiān)控場景總是存在著清晰的輪廓或邊緣，因此分離出的每幀圖像中的邊緣像素點的個數(shù)都應(yīng)處于一個合理的范圍。而由于分離出的邊緣像素點的個數(shù)與梯度閾值的大小有關(guān)，因此就可通過步驟102根據(jù)當(dāng)前分離出的邊緣像素點個數(shù)重新調(diào)整該梯度閾值的大小，以使得下一幀圖像中分離出的邊緣像素點個數(shù)處于一個合理的范圍。
[0028]具體過程可為，先獲取邊緣像素點個數(shù)和當(dāng)前幀圖像所有像素點個數(shù)的比值；當(dāng)比值小于一閾值區(qū)間時，說明當(dāng)前幀圖像分離出的邊緣像素點個數(shù)過少，此時可將梯度閾值減小一步長值，這樣下一幀圖像分離出的邊緣像素點個數(shù)會增加。相應(yīng)地，當(dāng)比值大于閾值區(qū)間時，說明當(dāng)前幀圖像分離出的邊緣像素點個數(shù)過多，此時可將梯度閾值增大一步長值，這樣下一幀圖像分離出的邊緣像素點個數(shù)會減少。而當(dāng)該比值正好位于該閾值空間時，則說明該當(dāng)前幀圖像的邊緣像素點個數(shù)已處于合理的范圍。
[0029]步驟103:當(dāng)梯度閾值小于攝像機的靈敏度參數(shù)時，判斷當(dāng)前視頻處于遮擋狀態(tài)。
[0030]當(dāng)攝像機被遮擋時，由于監(jiān)控場景中的輪廓或邊緣無法被攝錄，因而視頻圖像中也不會存在邊緣像素點。此時，在通過步驟102不斷調(diào)整分離出的邊緣像素點個數(shù)以趨近合理范圍的過程中，梯度閾值將會不斷被減小，直至小于了攝像機的靈敏度參數(shù)。此時則可判斷攝像機已被遮擋，并可發(fā)出報警信號。
[0031]下面通過一個實施例對本發(fā)明技術(shù)方案的算法實現(xiàn)過程進行詳細(xì)說明。
[0032]圖2是本發(fā)明一實施例提供的一種視頻遮擋判斷方法的流程示意圖。如圖2所示，該視頻遮擋判斷方法具體如下:
[0033]在啟動流程時先進行初始化，設(shè)定梯度閾值G = g ;圖像計數(shù)器I = O(Sl)。通過監(jiān)控前端實時獲取第I幀圖像的亮度分量圖像Y，并將其尺寸以適當(dāng)比例縮小至Yl (S2)(在本發(fā)明一實例中，水平和垂直方向上的尺寸都縮小了 8倍)。對第I幀圖像的亮度分量圖像Yl進行如下處理:間隔以亮度分量圖像Yl中像素點作為目標(biāo)像素點，分別與X軸正方向上的相鄰一個像素點和Y軸正方向上的相鄰一個像素點進行灰度值求差處理，得到每個目標(biāo)像素點的兩個方向上的差值Dx和Dy ;將兩個方向上的差值Dx和Dy取絕對值并求和，得到目標(biāo)像素點的邊緣強度K ;將邊緣強度K與梯度閾值G進行比較，判斷目標(biāo)像素點是否為邊緣點像素點；并對邊緣像素點進行計數(shù)，得到邊緣像素點總數(shù)c ;將邊緣像素點總數(shù)c與目標(biāo)像素點總數(shù)η進行比值計算，得到比值a(S3)。將比值a與預(yù)先設(shè)定的閾值區(qū)間[b0，bl](b0〈bl)進行比較，同時設(shè)梯度閾值的變化步長為G0。若a〈b0，則G = G-GO (S4)。若a>bl，則G = G+GO (S5)。若b0〈a〈bl，G保持不變(S6)。以上重新計算后的梯度閾值G將作為下一幀圖像中邊緣像素點判斷的閾值標(biāo)準(zhǔn)。設(shè)定監(jiān)控攝像機工作狀態(tài)的靈敏度參數(shù)S，將靈敏度參數(shù)S與當(dāng)前圖像的梯度值G進行比較(S7)。若G〈S，判斷當(dāng)前視頻圖像處于遮擋狀態(tài)，并進行報警(S8)，用戶通過監(jiān)控客戶端，根據(jù)報警信息對視頻遮擋事件進行處理。若G彡S，，則圖像計數(shù)器加I (S9)，返回步驟S2開始對第1+1幀圖像進行處理。
[0034]圖3是本發(fā)明一實施例提供的一種視頻遮擋判斷裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖3所示，該視頻遮擋判斷裝置包括:
[0035]獲取模塊，配置為獲取一幀圖像中邊緣強度大于梯度閾值的邊緣像素點的個數(shù)；
[0036]調(diào)整模塊，配置為根據(jù)邊緣像素點的個數(shù)重新調(diào)整梯度閾值的大小；
[0037]判斷模塊，配置為當(dāng)梯度閾值小于攝像機的靈敏度參數(shù)時，判斷當(dāng)前視頻處于遮擋狀態(tài)。
[0038]在本發(fā)明一實施例中，獲取模塊進一步配置為:
[0039]獲取當(dāng)前幀圖像中的像素點在X軸正方向上與相鄰一個像素點的灰度值差值和在Y軸正方向上與相鄰一個像素點的灰度值差值；將X軸正方向上的灰度值差值和Y軸正方向上的灰度差值的絕對值和作為當(dāng)前像素點的邊緣強度值；當(dāng)邊緣強度值大于梯度閾值時，將當(dāng)前像素點記為邊緣像素點。
[0040]在本發(fā)明一實施例中，調(diào)整模塊進一步配置為:
[0041]獲取邊緣像素點個數(shù)和當(dāng)前幀圖像所有像素點個數(shù)的比值；當(dāng)比值小于一閾值區(qū)間時，將梯度閾值減小一步長值；當(dāng)比值大于閾值區(qū)間時，將梯度閾值增大一步長值。
[0042]在本發(fā)明一實施例中，獲取模塊包括:
[0043]亮度分量提取單元，配置為獲取一幀圖像的亮度分量圖像；
[0044]對比計數(shù)單元，配置為獲取亮度分量圖像中邊緣強度大于梯度閾值的邊緣像素點的個數(shù)。
[0045]本發(fā)明實施例提供一種視頻遮擋判斷方法和裝置，利用了監(jiān)控場景總是存在著清晰的輪廓或邊緣的原理，通過利用初始的梯度閾值分離出邊緣像素點；再根據(jù)邊緣像素點的個數(shù)重新調(diào)整梯度閾值的大小，以使得邊緣像素點的個數(shù)處于一個合理的區(qū)間。當(dāng)判斷梯度閾值已被調(diào)整至小于攝像機的靈敏度參數(shù)時，說明梯度閾值已被調(diào)整至一個很低的值，此時說鏡頭被遮擋。整個視頻遮擋判斷過程并不依賴光線和變動背景，僅根據(jù)監(jiān)控視頻本身的梯度閾值大小即可完成遮擋判斷，適用于更多的應(yīng)用場景，且準(zhǔn)確度更高。
[0046]以上僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種視頻遮擋判斷方法，其特征在于，包括: 獲取一幀圖像中邊緣強度大于梯度閾值的邊緣像素點的個數(shù)； 根據(jù)所述邊緣像素點的個數(shù)重新調(diào)整所述梯度閾值的大??； 當(dāng)所述梯度閾值小于攝像機的靈敏度參數(shù)時，判斷當(dāng)前視頻處于遮擋狀態(tài)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲取一幀圖像中邊緣強度大于梯度閾值的邊緣像素點的個數(shù)包括: 獲取當(dāng)前幀圖像中一像素點在X軸正方向上與相鄰一個像素點的灰度值差值和在V軸正方向上與相鄰一個像素點的灰度值差值； 將所述X軸正方向上的灰度值差值和V軸正方向上的灰度差值的絕對值和作為當(dāng)前像素點的邊緣強度值； 當(dāng)所述邊緣強度值大于所述梯度閾值時，將當(dāng)前像素點記為邊緣像素點。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，獲取當(dāng)前幀圖像中一像素點在X軸正方向上與相鄰一個像素點的灰度值差值和在V軸正方向上與相鄰一個像素點的灰度值差值包括: 間隔獲取所述當(dāng)前幀圖像中的像素點的灰度值； 獲取所述間隔獲取的像素點的灰度值在X軸正方向上與相鄰一個像素點的灰度值差值和在V軸正方向上與相鄰一個像素點的灰度值差值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述邊緣像素點的個數(shù)重新調(diào)整所述梯度閾值的大小包括: 獲取邊緣像素點個數(shù)和當(dāng)前幀圖像所有像素點個數(shù)的比值； 當(dāng)所述比值小于一閾值區(qū)間時，將所述梯度閾值減小一步長值； 當(dāng)所述比值大于所述閾值區(qū)間時，將所述梯度閾值增大一所述步長值。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，獲取一幀圖像中邊緣強度大于梯度閾值的邊緣像素點的個數(shù)包括: 獲取一幀圖像的亮度分量圖像； 獲取所述亮度分量圖像中邊緣強度大于梯度閾值的邊緣像素點的個數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，進一步包括: 在獲取邊緣像素點的個數(shù)之前，將所述亮度分量圖像的尺寸以一定比例縮小。
7.一種視頻遮擋判斷裝置，其特征在于，包括: 獲取模塊，配置為獲取一幀圖像中邊緣強度大于梯度閾值的邊緣像素點的個數(shù)； 調(diào)整模塊，配置為根據(jù)所述邊緣像素點的個數(shù)重新調(diào)整所述梯度閾值的大小； 判斷模塊，配置為當(dāng)所述梯度閾值小于攝像機的靈敏度參數(shù)時，判斷當(dāng)前視頻處于遮擋狀態(tài)。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述獲取模塊進一步配置為: 獲取所述當(dāng)前幀圖像中的像素點在X軸正方向上與相鄰一個像素點的灰度值差值和在X軸正方向上與相鄰一個像素點的灰度值差值；將所述X軸正方向上的灰度值差值和X軸正方向上的灰度差值的絕對值和作為當(dāng)前像素點的邊緣強度值；當(dāng)所述邊緣強度值大于所述梯度閾值時，將當(dāng)前像素點記為邊緣像素點。
9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述調(diào)整模塊進一步配置為: 獲取邊緣像素點個數(shù)和當(dāng)前幀圖像所有像素點個數(shù)的比值；當(dāng)所述比值小于一閾值區(qū)間時，將所述梯度閾值減小一步長值；當(dāng)所述比值大于所述閾值區(qū)間時，將所述梯度閾值增大一所述步長值。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，獲取模塊包括: 亮度分量提取單元，配置為獲取一幀圖像的亮度分量圖像； 對比計數(shù)單元，配置為獲取所述亮度分量圖像中邊緣強度大于梯度閾值的邊緣像素點的個數(shù)。
【文檔編號】H04N7/18GK104506850SQ201410782722
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2014年12月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月16日
【發(fā)明者】馬偉, 謝芳, 周琴 申請人:北京中星微電子有限公司, 福州中星電子有限公司