CN101207803A - 相机篡改检测 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种用于识别相机视野的可能篡改的方法和模块。该方法包括：从一图像序列中接收用于分析的图像；将所接收的图像转换为边缘图像；产生表明所述边缘图像和基准边缘图像之间相似水平的相似值；如果该相似值在一特定篡改范围之内，则指示该相机视野的可能篡改；并且在预定数目的经连续分析的图像中的每一个均不导致可能篡改的指示的情况下，通过将最近分析过的边缘图像与所述基准边缘图像相组合，更新所述基准边缘图像。

Description

相机篡改检测

技术领域

本发明涉及用于检测相机篡改的方法、用于检测相机篡改的模块以及用于检测相机篡改的监控相机。

背景技术

包括用于监控房屋、特别感兴趣的区域和/或过程的相机的监控系统得到广泛使用，从而由感兴趣的图像视野提供频繁更新的图像，即提供感兴趣的环境中的视频序列。利用相机监控的问题在于，来自相机的图像视野可能被覆盖或者以其它任何方式被遮挡或改变。例如，相机的镜头可以被颜料、粉末、湿气、布块等等故意或无意地覆盖，相机可能被故意或无意地改向而呈现不感兴趣的相机视野，相机可能被移动，或者相机可能被严重散焦。特别是，相机的篡改在检测状况下是不希望进行的，并且可以例如是恶意破坏的行为、为犯罪进行的准备或者只是由于粗心而造成。无论何种情况，在被篡改时相机就变得用途有限。

因此，存在很多种方式使得相机视野被遮挡或篡改，其结果是相机传送不感兴趣的视频序列或隐去重要结果。因此，在相机被遮挡或篡改时自动报警或发出报警是很重要的。

一种检测相机失效的方法被描述在2004年3月、IEEE Southwest2004年第六期的第36-40页的关于图像分析和解释的讨论会(Symposium onImage Anylysis)中HarasseS等人的“Automated Camera DysfunctionDetection(自动化相机失效检测)”。根据该文献，通过检测相机的移位、遮挡或散焦来检测相机的失效。检测相机失效的过程包括：将来自T帧图像序列中的每帧的强边缘累加到前置累加器。然后，产生并存储N个前置累加器。由N个前置累加器产生临时累加器。通过产生新的前置累加器，从该临时累加器中减去最旧的前置累加器，以及将新的前置累加器增加到该临时累加器，来更新该临时累加器。为了检测相机的移位，使用块匹配算法来匹配基准累加器和当前累加器，从而使这两个累加器之间的归一化相关性最大化，并且识别出该基准累加器和当前累加器之间的相对平移，其中该基准累加器采用与临时累加器相同的方式生成。通过将图像空间划分成若干块并且通过测量平均信息量来估计每个块中信息量，来检测遮挡。通过只有在具有稳定边缘的情况下计算梯度能量，来检测焦点变化。

以上提出的失效检测方法需要大量的存储量来存储图像帧以及不同类型的累加器。而且，这种检测需要大量处理容量并且较为复杂。

发明内容

本发明的目的在于提高对相机视野篡改的识别。

该目的通过以下方法、模块以及监控相机来实现：一种根据权利要求1的用于识别相机视野的可能篡改的方法；一种根据权利要求12的用于识别可能的相机篡改的模块；分别根据权利要求21和22所述的一种包括所述模块的监控相机以及一种执行所述方法的监控相机，以及一种根据权利要求25的计算机程序产品。本发明的进一步实施例公开在各从属权利要求中。

具体地，根据本发明第一方面的一个实施例，一种用于识别相机视野的可能篡改的方法包括：从一图像序列接收用于分析的图像；将所接收的图像转换为边缘图像；产生表明所述边缘图像和基准边缘图像之间相似水平的相似值。而且，该方法包括：如果该相似值在一特定篡改范围之内，则指示所述相机视野的可能篡改；并且在预定数目的经连续分析的图像中的每一个均不导致可能篡改的指示的情况下，通过将最近分析过的边缘图像与所述基准边缘图像相组合，更新所述基准边缘图像。

根据本发明第二方面的一个实施例，一种用于识别可能的相机篡改的模块包括：用于从一图像序列中接收用于分析的图像的装置；和边缘图像发生器，其被设置成将所接收的图像转换为边缘图像。该模块进一步包括：相关性评估器，其被设置成，产生一表明边缘图像和基准边缘图像之间相似水平的相似值，并且如果该相似值在一特定篡改范围之内，则指示所述相机视野的可能篡改；和基准边缘图像更新器，其被设置成，在预定数目的经连续分析的图像中的每一个均不导致可能篡改的指示的情况下，通过将最近分析过的边缘图像与所述基准边缘图像相组合，更新所述基准边缘图像。

以上方法和以上模块的优点在于，它们都需要很小的存储量，都比较简单并且都需要极小的处理容量。另一优点在于，该方法和模块不需要对来自图像传感器的每个图像均进行分析，它们甚至不需要在所述图像序列的两个被分析图像之间具有固定数目的帧。这样就使得该方法和模块具有鲁棒性并可用在其它关键任务可能被列入优先地位的系统中。

以上方法和以上模块的另一优点在于，在任何给定时刻，只有两个由该方法和模块使用的图像需要存储在存储器中。

根据本发明另一实施例以及第一方面，降低将被转换为边缘图像的图像的分辨率。根据本发明的第二方面，以上所述利用一缩放装置来实现。

分辨率的降低导致如下优点：使得篡改检测对振动和较小的运动不太敏感，使得篡改检测需要较低的处理容量，并且甚至使所需要的存储量更为降低。

根据又一实施例，所述方法包括：只有在所述图像序列的至少一个连续图像还未被选择用于分析之后，才选择新的图像以用于分析。这样，即使使用处理容量较小，也导致篡改的识别。

根据另一实施例，该方法进一步包括：响应于相机视野的可能篡改的所述指示，利用计数器n_pt来计数。

根据又一实施例，该方法进一步包括：如果所述计数器n_pt已经达到一预定报警极限，则产生报警信号。通过在设置报警之前获得多个可能相机篡改指示，该系统利用监控相机变得对并非由篡改产生的临时遮挡不太敏感。

根据另一实施例，该方法进一步包括：响应于所述相似值不在所述篡改范围之内，利用计数器n_nt来计数；并且如果当前分析的图像导致所述计数器n_nt计数并且前一分析的图像导致所述计数器n_pt计数，则重置所述计数器n_pt。计数器n_pt重置导致：只有在预定数目的经连续分析的图像指示可能的篡改时才触发所述报警，其中所述计数器n_pt在分析指示未篡改时对导致可能篡改的经分析图像进行计数。这样做的优点在于，该方法变得对出现不止一次的多个偶然遮挡不太敏感，并且所述相机视野在所述临时遮挡之间未受遮挡。

根据另一实施例，如果当前分析的图像导致所述计数器n_pt计数，并且前一分析的图像导致所述计数器n_nt计数，则重置所述计数器n_nt。

根据又一实施例，如果所述计数器n_nt已经计数超过一预定的更新极限，则执行基准边缘图像的所述更新。这样做的优点在于，基准边缘图像的更新变得具有鲁棒性且可靠。

根据另一实施例，通过将最近分析过的边缘图像和所述基准边缘图像相组合而对所述基准边缘图像进行的更新包括：将倍乘第一系数的最近分析过的边缘图像与倍乘第二系数的基准边缘图像相组合。该特征还可以稳定所述基准边缘图像，这是由于用于更新的边缘图像仅部分影响新的基准图像。

根据又一实施例，所述第一系数的值小于1，并且所述第二系数的值等于1减去该第一系数。该特征可以进一步稳定所述基准图像。

根据本发明的另一方面，本发明的方法或模块可以用于监控相机中。根据本发明的方法和模块可以运行在提供有限资源的环境中，因此，可以有利于在监控相机中实现。

本发明的进一步应用范围通过以下给出的详细描述将变得显而易见。不过应该理解，该详细描述和具体示例虽然表明了本发明的优选实施例，但是也只是作为示例的方式给出，这是由于本发明精神和范围之内的各种变化和修改将通过这种详细描述对本领域的技术人员变得显而易见。

附图说明

本发明的其它特征和优点，从以下参照附图详细描述的目前优选实施例中将变得显而易见，在附图中：

图1示意性地示出可能的监控网络；

图2是根据本发明实施例的数字监控照相机的示意图；

图3是根据本发明实施例的方法的流程图；和

图4是在设置报警指示相机篡改的情况下基准边缘图像的产生和监控相机的操作的相关流程图。

具体实施方式

根据本发明的一个实施例，基于来自由监控相机产生的图像序列的图像的分析，检测潜在的相机篡改。在图1中，监控相机10、20被图示成经由网络12连接至监视中心14、客户计算机16和/或视频服务器18。该图仅仅意在显示可与监控相机10交互的不同装置。监控相机10可以是任何能够产生图像序列的数码相机10，或者监控相机20可以是任何能够产生图像序列的模拟相机20，并且该监控相机20连接至转换器22，该转换器22将模拟图像信息转换为数字图像数据并且将该数字图像数据提供至网络12。在其余部分的描述中，只提及监控相机10，不过监控相机10应该理解成数码相机10或者模拟相机20和转换器22的组合这两者中的任何一种。在监控相机为模拟相机的情况下，在转换器中执行相机篡改检测。

在一个实施例中，相机为提供图像序列用于经由网络12传送的监控相机。例如，监控相机10可以是能够经由计算机网络发送图像序列的数码相机。监控相机10可以被设置成与特定的客户计算机16、监视中心14或视频服务器18直接通信。视频服务器18可以是用于存储、操控和/或中继来自监控相机的图像序列的服务器。因此，视频服务器18可以被设置成为监视中心14和/或客户计算机16提供来自监控相机10的信息。

本发明的相机篡改检测是基于，来自由监控相机10拍摄到的图像序列的图像的分析。所述图像的分析可以被执行于监控相机10中、监视中心14中、客户计算机16中或者视频服务器18中。不过，在监控相机中执行篡改检测较为有利，这是由于无需对网络加载以占用大量带宽的通信量就可以执行相机篡改检测。因此，这个优点尤其涉及用户对连续提供以图像序列并不感兴趣这种应用场合，例如如下应用场合：只有相机视野中发生某些情况，用户才被提供以图像序列。为了节省带宽或者为了便于系统的可缩放性，可以提供不会无节制发送图像序列的系统，这是由于向这样的系统另行添加监控相机较为容易。

在以下描述中，相机篡改检测被主要描述成执行于监控相机中。不过，本发明不应该视为局限于这种执行方式。

在图2中，示意性地描述了实施本发明的数字监控相机50。为了便于理解本发明，并不描述监控相机的与本发明不相关的标准特性。监控相机50包括：用于记录入射光的图像传感器52，例如电荷耦合器件(CCD)、CMOS传感器或类似物；图像处理装置54；相机篡改检测模块60；存储器80；相机控制器82以及网络接口84。

图像处理装置54接收与所记录的光相关的信息，并且利用A/D转换器和信号处理装置56来处理该信息，该过程为技术人员公知。在一些实施例中，例如在图像传感器52是CMOS传感器时，图像传感器52包括A/D转换器，因此，在图像处理装置54中不需要任何A/D转换器。来自A/D转换器和信号处理装置56的结果是数字图像数据，根据一个实施例，该数字图像数据在其被编码器58处理之前在缩放单元57中得到处理。缩放单元57被设置成将数字图像数据处理成至少一个特定尺寸的图像。不过，缩放单元57可以被设置成产生多个不同尺寸的图像，所有这些图像均代表由A/D转换器和信号处理装置56提供的同一图像/帧。根据另一实施例，由编码器执行缩放单元的功能，而在又一实施例中，不需要对来自图像传感器的图像执行任何缩放或者尺寸调整。

编码器58被设置成将数字图像数据编码成多种已知格式中的任何一种，以用于连续视频序列、有限视频序列、静止图像或流图像/视频。例如，图像信息可以被编码成MPEG1、MPEG2、MPEG4、JPEG、Bitmapped等等。

相机篡改检测可以由硬件或软件实现的相机篡改检测模块60完成。该相机篡改检测模块包括：边缘图像发生器62；相关性评估器64；计数器66，其被设置成对被确定为表示可能被篡改的图像视野的边缘图像进行计数；计数器68，其被设置成对代表未篡改的图像视野的边缘图像进行计数；报警发生器70和基准边缘图像更新器72。相机篡改检测模块60的边缘图像发生器62被设置成从缩放单元57接收图像数据。可替换地，依据执行图像数据缩放的位置，边缘图像发生器62可以被设置成从缩放单元57、编码器58或从A/D转换器和信号处理装置56接收图像数据。如果相机篡改模块60未被嵌入监控相机50中，则边缘图像发生器62可以从网络连接(未示出)接收图像数据。进一步地，边缘图像发生器62被设置成产生所检索到的图像的边缘图像，其中所述检索到的图像即待分析的图像，所述边缘图像即轮廓线得到增强的图像。在处理所检索到的图像之前，所检索到的图像的分辨率已经被降低。上述过程可以在缩放单元57、编码器58中执行，或者由边缘图像发生器62执行。然后，所产生的边缘图像被临时存储在存储器80中。

进一步地，相关性评估器64被设置成对所述的存储在存储器80中的所产生的边缘图像以及存储在存储器80中的基准边缘图像执行相关性操作。该相关性操作生成一相似值。相关性评估器64还被设置成，基于该相似值和预定的相似水平来确定所产生的边缘图像代表的是篡改过的监控相机的图像视野还是未篡改的监控相机的图像视野。

进一步地，相关性评估器64被设置成使计数器66和68中的每一个对代表可能篡改过的图像视野的经分析的边缘图像以及代表未篡改的图像视野的经分析的边缘图像进行计数。所述过程可以通过将相关性评估器64设置成响应于所述确定发送计数信号到相关计数器66或68来实现。所述计数器被设想为，分别对代表可能篡改的图像视野的经分析的图像以及代表未篡改的图像视野的经分析的图像的连续发生的数目进行计数。因此，相关性评估器64被设置成，在每次对当前分析过的边缘图像不同于之前分析过的边缘图像做出相关确定时重置计数器66、68。

报警发生器70被设置成，响应于计数器66达到或超过预定数目的计数而产生表明潜在相机篡改的信号。因此，只有在连续分析的预定数目的图像中的每一个均被确定为代表可能篡改的相机视野时，才产生表明潜在相机篡改的信号。该报警信号被传送至相机控制器以便显示在监控相机上，或者被发送至负责这些报警的某一器件或中心。例如，该报警可以被发送至监视中心、客户计算机或者移动电话。

基准边缘图像更新器72被设置成响应于计数器68达到或超过预定数目的计数而更新基准边缘图像。因此，只有在预定数目的经过连续分析的图像中的每一个均被确定为代表未篡改的相机视野时，才更新基准边缘图像。

监控相机进一步包括相机控制器82和网络接口84。该相机控制器控制监控相机的总体功能，并且将信息设置成经由网络接口84发送。相机控制器82可以被设置成，响应于报警发生器70产生的表明潜在相机篡改的信号，将潜在相机篡改的指示传送到一连接至网络的设备。所述指示可以传送至意在将该指示呈现给用户的客户计算机、监视中心、视频服务器或其它任何设备。

在图3中，描述了一种用于检测潜在相机篡改的方法的一个实施例。在步骤102，形成图像序列的图像被监控相机的图像传感器连续拍摄，并被提供至监控相机的图像处理装置。在步骤104，降低待分析的图像的分辨率。可以通过技术人员已知的任何方法来降低图像的分辨率。一种降低分辨率的方法是利用单个像素来代替n×m像素块，其中n和m的选择是为了提供期望的分辨率。而且，n和m可以相同。所述单个像素可以代表像素块的平均值。另一种方法是，从依据jpeg标准而编码的图像的每个jpeg块提取所述平均值，并且用一单个像素来标识每个jpeg块。

降低图像分辨率的一个优点在于，使得该检测方法对监控相机的(例如由于振动、风等引起的)较小运动具有鲁棒性。另一个优点在于该检测方法需要较小的存储器和较小的处理功率。

在步骤106，检测待分析图像中的目标边缘。换句话说，识别待分析图像中的轮廓线。然后，从待分析图像产生边缘图像I₁，即，在边缘图像I₁这样的图像中，待分析图像中的轮廓线被明显放大。用于检测图像中的边缘以及用于产生边缘图像的方法对于技术人员是公知的，而且在Prentice Hall，2002第二期(Gonzalez，R.C.和Woods，R.E.)的“数字图像处理(Digital imageprocessing)”中得到描述。

然后，在步骤108，将所产生的边缘图像I₁与基准边缘图像I₂相关联，从而产生相关值C(I₁，I₂)。该关联步骤可以利用技术人员已知的多种关联方法中的任一种来执行。一种可能的方法是使用依据以下等式的归一化相关：

$C(I_1,I_2)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{x,y}(I_1(x,y)-{\stackrel{\‾}{I}}_1)(I_2(x,y)-{\stackrel{\‾}{I}}_2)}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{x,y}{(I_1(x,y)-{\stackrel{\‾}{I}}_1)}^2{\mathrm{\Σ}}_{x,y}{(I_2(x,y)-{\stackrel{\‾}{I}}_2)}^2}}$

然后，在步骤110，将相关值C(I₁，I₂)与相关阈值C_T相比较。相关阈值C_T被设置成一表明可能篡改的图像视野的值。

如果相关值C(I₁，I₂)小于阈值C_T，则该过程进行到步骤112。这个结果意味着，边缘图像I₁和基准边缘图像I₂之间的相关性较低，因此这两个图像之间相似性很小或者不存在。根据该实施例，这样的结果表明相机视野的可能篡改。

如果相关值C(I₁，I₂)大于或等于阈值C_T，则该过程进行到步骤114。这个结果意味着，边缘图像I₁和基准边缘图像I₂之间的相关性较高，因此这两个图像之间具有很多相似性或者完全相似。根据该实施例，这样的结果表明未篡改的相机视野。

因此，如果在步骤110中相关值C(I₁，I₂)表明可能篡改，则该过程进行到步骤112并且校验前一相关值是否表明未篡改的图像视野，即是否前一C(I₁，I₂)≥C_T。

在步骤112，如果从前一分析过的边缘图像的分析得出的相关值C’(I₁，I₂)表明未篡改的图像视野，那么在步骤116中，重置计数器n_nt，其中该计数器n_nt被设置成对经连续分析的未篡改的图像的数目进行计数。在该实施例中，所述重置执行如下：将计数器n_nt设置为零，即n_nt＝0。在相关值表明可能篡改时，通过重置计数器n_nt，确保该计数器只对确定为不代表篡改视野的经连续分析的未中断序列进行计数。然后，在计数器n_nt已经被重置时，该过程前进到步骤118，该步骤118将在下文中进行解释。

在步骤112，如果前一相关值C’(I₁，I₂)以及当前相关值C(I₁，I₂)表明经分析图像的可能相机篡改，则该过程直接前进到步骤118，在步骤118，将计数器n_pt设置成对作为可能篡改图像的当前分析图像进行计数，其中所述计数器n_pt对作为可能篡改图像的经连续分析的图像的数目进行计数。在本实施例中，对计数器n_pt简单地加一，即n_pt＝n_pt+1。

因此，在当前相关值C(I₁，I₂)表明可能的相机篡改时，计数器n_pt一直进行计数。不过，如果当前相关值C(I₁，I₂)是具有表明可能的相机篡改的相关值C(I₁，I₂)的分析图像的潜在序列中的第一个，则该过程包括重置计数器n_nt这一附加步骤，其中该计数器n_nt被设置成对表明未篡改图像视野的分析结果进行计数。

在步骤118中计数器n_pt已经对当前分析结果进行计数之后，在步骤120中将计数器n_pt的结果值与阈值L_tampering相比较。如果表明可能的相机篡改的经连续分析的图像的数目达到预定值(在该实施例中为阈值L_tampering)，则在步骤121中重置计数器n_pt，并且设置图像视野的潜在篡改的指示。该潜在篡改的指示还可以用于发送报警至监视中心、客户计算机、蜂窝电话等等。如果表明可能的相机篡改的经连续分析的图像的数目低于预定值，则该过程返回至步骤102，以用于分析另一图像。

现在返回步骤110，校验相关值C(I₁，I₂)是否表明可能的篡改。如果相关值C(I₁，I₂)表明无篡改，则该过程进行到步骤114并且校验前一相关值是否表明可能篡改的图像视野，即是否前一C(I₁，I₂)＜C_T。

如果从前一分析图像的分析得出的相关值表明可能篡改的图像视野，那么在步骤124中，重置计数器n_pt，其中该计数器n_pt对经过连续分析的可能篡改的图像的数目进行计数。在该实施例中，所述重置实现如下：将计数器n_pt设置为零，即n_pt＝0。在相关值表明图像视野无篡改时，通过重置计数器n_pt，确保该计数器只对被确定为可能篡改过的经分析图像的未中断序列进行计数。在计数器n_pt已经被重置时，该过程前进到步骤126，该步骤126将在下文中进行解释。

在步骤114，如果前一相关值C’(I₁，I₂)以及当前相关值C(I₁，I₂)表明分析图像的可能相机篡改，则该过程直接前进到步骤126，在步骤126，将计数器n_nt设置成对作为非篡改图像的当前分析图像进行计数，其中所述计数器n_nt对作为非篡改图像的经连续分析的图像的数目进行计数。在本实施例中，计数器n_nt被简单地加一，即n_nt＝n_nt+1。

因此，在当前相关值C(I₁，I₂)表明监控相机无篡改时，计数器n_nt一直进行计数。不过，如果当前相关值C(I₁，I₂)是具有表明监控相机无篡改的相关值C(I₁，I₂)的分析图像的潜在序列中的第一个，则该过程包括重置计数器n_pt这一附加步骤。

在步骤126中计数器n_nt已经对当前分析结果进行计数之后，在步骤128中将计数器n_nt的结果值与阈值L_update相比较。如果表明监控相机视野无篡改的经连续分析的图像的数目达到预定的阈值L_update，则在步骤129重置计数器n_nt，在步骤130更新基准边缘图像，并且该过程返回至步骤102，以用于分析另一图像。如果表明相机视野无篡改的经连续分析的图像的数目未达到预定值，则该过程返回至步骤102，以用于分析另一图像。

根据另一实施例，图3中的步骤112可以去掉，并且无论何时只要计数器n_pt对表明可能篡改过的图像视野的分析图像进行计数，就可以执行重置计数器n_nt的步骤116。相应地，步骤114可以去掉，并且无论何时只要计数器n_nt对表明未篡改过的图像视野的分析图像进行计数，就可以执行重置计数器n_pt的步骤124。

而且，计数器n_nt和n_pt可以被设置成分别从对应于所述L_update和L_tampering的值向下计数。在这样的实施例中，如果相应计数器达到零，则执行更新基准边缘图像的步骤130以及表明图像视野潜在篡改的步骤122。

在以上方法中，需要在设置报警或指示潜在篡改之前，多个经连续分析的图像正在指示可能的篡改。这就使该方法在临时“篡改”或错误指示(例如有人员临时靠近监控相机而站立)的情况下具有鲁棒性。依据监控相机的应用情况，即监控相机的环境和目的以及图像分析的频率，可以改变阈值L_tampering。例如，在监控诸如帆船内仓的对象时，即在人群可能靠近监控相机并且他们经常停留在一个地方达相对长时间之处，所述阈值可以对应于在约30分钟的时段期间分析图像的数目。在例如监控走廊时，即在监控相机的位置经常离人群一定距离并且通常只是供人穿行的地方，所述阈值可以对应于在约30秒钟的时段期间分析图像的数目。

在图3的步骤130中执行的基准边缘图像的更新可以包括：将倍乘第一系数α的当前分析的边缘图像添加到倍乘第二系数β的基准边缘图像。以这种方式来调整所述基准边缘图像，从而使相机视野面积得到长时间变化。进一步地，通过限制当前边缘图像对基准边缘图像的影响，例如通过将系数α设置成低于β的值，目标偶尔占据图像视野的影响较小。而且，这种更新方案采用相对小的存储量，这是由于它只需要存储基准边缘图像并且临时存储当前边缘图像，其中所述基准边缘图像无论如何都必须要存储，而为了进行分析无论如何都必须要临时存储当前边缘图像。

在一个实施例中，第二系数β具有1-α的值。如果新的基准边缘图像称为I_new^，当前基准边缘图像称为I_pres^，而当前边缘图像称为I_pres，则根据该实施例的基准边缘图像的更新可以通过如下等式进行描述：

$I_{\mathrm{new}}^{^}=\mathrm{\α}{I}_{\mathrm{pres}}+(1-\mathrm{\α})I_{\mathrm{pres}}^{^}$

系数α可以被设置成在0.05-0.25范围内的值，这取决于操作的应用情况和环境。如果希望环境的变化被快速地显示在基准边缘图像中，则该值可以被设置得较高。不过，可能存在的风险在于，在基准边缘图像中引入不希望的目标。另一方面，如果该值设置得很低，则该系统为了调节基准边缘图像以适应环境长久持续变化而会变得很缓慢。

根据上述等式，可以通过将第一边缘图像和第二边缘图像相组合来产生初始基准边缘图像。然后，将组合后的边缘图像以相同的方式与另外的边缘图像相组合。该过程可以重复用于多个图像，图像数目可以预设。在预设数目的图像已经如此组合时，开始相机篡改检测过程，进而由此所拍摄的边缘图像被设置成基准边缘图像，以用于相机篡改检测过程。

根据一个实施例，参见图4，在启动监控相机时设置初始基准边缘图像。根据该实施例，设置初始基准图像的过程包括：在步骤200中将由图像传感器拍摄的图像传送至图像处理装置；然后在步骤202中降低图像的分辨率。在步骤204，由分辨率降低的图像产生边缘图像。根据用于更新基准图像的等式，通过将边缘图像与当前基准图像的数据相结合，来更新初始基准边缘图像。在更新初始基准边缘图像之后，在步骤208计数器m进行计数。如果计数器达到或超过极限L_initiate，则初始基准图像被确定完成并且计数器m被重置，而该过程继续图3的相机篡改检测过程。否则该过程返回到步骤200，接收另一图像以用于初始基准边缘图像。形成初始基准边缘图像所用的图像可以是所拍摄的每个图像。不过，在一个实施例中并不使用所有拍摄图像。图像选择可以采用与相机篡改检测过程中待分析图像的选择相同的方式执行。

在图3的相机篡改检测过程中有报警指示时，监控相机被设置成，通过将上述过程返回至图4的步骤200来产生新的初始基准边缘图像。

监控相机被设置成，以预定帧频产生图像序列或流视频，从而显示感兴趣的相机视野。所述帧频指定图像序列中每秒的帧数目。用在特定监控应用场合中的帧频通常根据作为结果产生的图像序列的质量需求进行选择。一般而言，要求每秒10-30帧的高帧频。因此，每秒必须处理10-30副图像。此外，可能必须同时执行大量其它分析和图像处理。在监控相机中执行众多处理和分析的实施例中，能够区分优先次序是必要的。

在本发明的一个实施例中，并非每个由监控相机提供的图像均在相机篡改模块中进行分析，即来自图像序列的图像已经被选择用于分析之后，图像序列中的至少一个连续图像在来自图像序列的下一图像被选择用于分析之前被跳过而不进行选择分析。

在又一实施例中，图像序列中位于被选择用于分析的图像之间的未被选择用于分析的图像的数目可以在图像序列期间进行改变。由于在图像序列中并不选择每个图像用于相机篡改检测模块所进行的分析，该相机篡改检测过程需要较小的处理功率，因此增大了能够在监控相机中实现相机篡改检测方法的可能性，所述监控相机通常配备有有限的处理功率、存储量等等。而且，相机篡改检测方法不要求待分析图像之间的时间距离相同，被选择用于分析的图像之间的图像数目可以依据运行相机篡改检测方法的系统的负载而改变。上述方法的这种特性对于如下设备具有优势，即在该设备的运行期间人们不能或者难于预测空闲处理容量的数量。所述特性还对于如下设备或过程具有优势，即在该过程和设备中不可能保证每个打算进行分析的图像都能得到分析。该特性对于通常被提供以有限资源的嵌入式系统具有进一步优势。在这些情况下，本发明的相机篡改方法可以一度跳过分析图像，然后在设备的处理负载已降低时返回分析图像。

Claims (25)

1.一种用于识别相机视野的可能篡改的方法，所述方法包括：

从一图像序列接收用于分析的图像，

将所接收的图像转换为边缘图像，

产生表明所述边缘图像和基准边缘图像之间相似水平的相似值，

如果所述相似值在一特定篡改范围之内，则指示所述相机视野的可能篡改，

在预定数目的经连续分析的图像中的每一个均不导致可能篡改的指示的情况下，通过将最近分析过的边缘图像与所述基准边缘图像相组合，更新所述基准边缘图像，

对于导致可能篡改的指示的经连续分析的图像的数目进行计数，并且

在预定数目的经连续分析的图像中的每一个均导致可能篡改的指示的情况下，产生一报警信号，其中所述预定数目为大于1。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括如下行为：降低将被转换为边缘图像的图像的分辨率。

3.根据权利要求2所述的方法，进一步包括：只有在所述图像序列的至少一个连续图像还未被选择用于分析之后，才选择新的图像以用于分析。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，进一步包括：响应于所述指示相机视野的可能篡改，利用计数器n_pt来计数。

5.根据权利要求4所述的方法，进一步包括：如果所述计数器n_pt已经达到一预定报警极限，则产生一报警信号。

6.根据权利要求4-5中任一项所述的方法，进一步包括：响应于所述相似值不在所述篡改范围之内，利用计数器n_nt来计数；并且如果当前分析的图像导致所述计数器n_nt计数，并且前一分析的图像导致所述计数器n_pt计数，则重置所述计数器n_pt。

7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：如果当前分析的图像导致所述计数器n_pt计数，并且前一分析的图像导致所述计数器n_nt计数，则重置所述计数器n_nt。

8.根据权利要求6-7中任一项所述的方法，其中如果所述计数器n_nt已经计数超过一预定的更新极限，则执行基准边缘图像的所述更新。

9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其中通过将最近分析过的边缘图像和所述基准边缘图像相组合而对所述基准边缘图像进行的更新包括：将倍乘第一系数的所述最近分析过的边缘图像与倍乘第二系数的所述基准边缘图像相组合。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述第一系数的值小于1，并且所述第二系数的值等于1减去该第一系数。

11.根据权利要求1-10中任一项所述的方法，其中只有一个边缘图像和一个基准边缘图像存储在存储器中，以便在任意给定时刻由所述方法来使用。

12.一种用于识别可能的相机篡改的模块，所述模块包括：

用于从一图像序列接收用于分析的图像的装置；

边缘图像发生器，其被设置成将所接收的图像转换为边缘图像；

所述模块的特征在于：

相关性评估器，其被设置成产生一表明边缘图像和基准边缘图像之间相似水平的相似值，并且如果该相似值在一特定篡改范围之内，则指示所述相机视野的可能篡改；

基准边缘图像更新器，其被设置成在预定数目的经连续分析的图像中的每一个均不导致可能篡改的指示的情况下，通过将最近分析过的边缘图像与所述基准边缘图像相组合，更新所述基准边缘图像；

计数器，其被设置成对导致可能篡改指示的经连续分析的图像的数目进行计数；和

报警信号发生器，其被设置成在预定数目的经连续分析的图像中的每一个确实导致可能篡改指示的情况下，产生一报警信号，其中所述预定数目为大于1。

13.根据权利要求12所述的模块，进一步包括一缩放装置，其被设置成降低所述待转换成边缘图像的图像的分辨率。

14.根据权利要求12-13中任一项所述的模块，进一步包括计数器n_pt，其被设置成对可能的相机篡改的指示进行计数。

15.根据权利要求14所述的模块，进一步包括报警发生器，其被设置成如果所述计数器n_pt已经达到一预定报警极限，则产生一报警信号。

16.根据权利要求14-15中任一项所述的模块，进一步包括计数器n_nt，其被设置成对确定不在所述篡改范围之内的经分析的图像进行计数，其中所述相关性评估器被另行设置成，如果当前被分析的图像导致所述计数器n_nt计数，并且前一被分析的图像导致所述计数器n_pt计数，则重置所述计数器n_pt。

17.根据权利要求16所述的模块，其中所述相关性评估器被另行设置成，如果当前被分析的图像导致所述计数器n_pt计数，并且前一被分析的图像导致所述计数器n_nt计数，则重置所述计数器n_nt。

18.根据权利要求16-17中任一项所述的模块，其中所述基准边缘图像更新器被设置成，如果所述计数器n_nt已经计数超过一预定的更新极限，则执行基准边缘图像的所述更新。

19.根据权利要求12-18中任一项所述的模块，其中所述基准边缘图像更新器被设置成，通过将倍乘第一系数的所述最近分析过的边缘图像与倍乘第二系数的所述基准边缘图像相组合，将最近分析过的边缘图像和所述基准边缘图像相组合。

20.根据权利要求19所述的模块，其中所述第一系数的值小于1，并且所述第二系数的值等于1减去该第一系数。

21.一种监控相机，包括根据权利要求12-20中任一项所述的模块。

22.一种监控相机，其执行根据权利要求1-11中任一项所述的方法。

23.一种视频服务器，包括根据权利要求12-20中任一项所述的模块。

24.一种视频服务器，其执行根据权利要求1-11中任一项所述的方法。

25.一种存储在计算机可用介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序装置，该计算机可读程序装置用于使计算机执行根据权利要求1-11中任一项所述的步骤。

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