CN101799928B

CN101799928B - 一种应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法

Info

Publication number: CN101799928B
Application number: CN2010101389269A
Authority: CN
Inventors: 姜涛
Original assignee: Shenzhen Temobi Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Shenzhen Rong Innovation Technology Co., Ltd.
Priority date: 2010-03-30
Filing date: 2010-03-30
Publication date: 2013-07-03
Anticipated expiration: 2030-03-30
Also published as: CN101799928A

Abstract

一种应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法，包括步骤：(1)对图像格式进行转换并将图像缩放获得实际使用的图像尺寸；(2)根据实际使用图像尺寸，将各幅图像划分成整数个像素子块，(3)计算当前帧图像中各像素子块的累加和，计算相邻像素子块之间的累加和之比；(4)计算下一帧图像中各像素子块的累加和，计算相邻像素子块之间的累加和之比；(5)计算当前帧与下一帧对应相邻像素子块累加和之比的差分比率，计算出差分比率大于设定阈值的总数目；(6)计算差分比率大于设定阈值的总数目在当前帧与下一帧两帧中所有像素子块的所占的比率；(7)根据步骤(6)的计算结果判断是否大于报警阈值，是则表明图像中侦测到运动。

Description

一种应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法

技术领域

本发明涉及数字视频监控领域，特别涉及一种应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法。

背景技术

随着智能化在监控领域得到越来越多的应用。在某些监控的场所对安全性要求比较高，需要对运动的物体进行及时的检测和跟踪，因此我们需要一些精确的图像检测技术来提供自动报警和目标检测。运动检测是指在指定区域能识别图像的变化，检测运动物体的存在并避免由光线变化带来的干扰。但是如何从实时的序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，就需要一种有效的运动检测算法来作出运动特征判断。目前常用的算法包括：背景养分(BackgroundSubtraction)通过建模和一定的学习获得一个“背景帧”或“背景模型”比如常用的高斯背景模型，然后将当前帧和背景帧进行求差，差值超过一定阈值的像素点即认为是前景点或者运动目标，这些点的数目超过一定阈值即认为当前图像存在运动，缺点是对动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。时间差分(Temporal Difference)计算图像序列中连续2、3帧中所有的对应位置像素的差值，并统计差值大于一定阈值的像素点个数，当这些点的数目超过一定阈值即认为当前图像存在运动，缺点是一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象。光流(OpticalFlow)法基于图像中相邻的亮度是相似的这一前提，即图像中亮度变化平稳，在该前提下光流法将三维空间的图像表面亮度点的速率信息映射为近似的二维运动场来进行计算。如果图像中没有运动目标，则光流矢量在整个图像区域时连续变化的，当物体和图像背景存在相对运动时，运动物体所形成的速度矢量必然和领域背景速度矢量不同，从而检测出当前图像存在运动，缺点是计算方法相当复杂，且抗噪性能差等。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供一种应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法，以实现准确有效的运动特征提取，侦测过程避免光照和外来无关事件的干扰并降低运动侦测的总计算量。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种视频无线传输中的码流动态调节方法，其包括以下步骤：

(1)采集视频图像，对图像格式进行转换并将图像缩放获得实际使用的图像尺寸；

(2)根据实际使用图像尺寸，将各幅图像划分成整数个像素子块，像素子块的数目为m×n，其中m为行数，n为列数；

(3)计算当前帧图像中各像素子块的累加和，各像素累加和记为S0(X，Y)其中X∈n为像素子块横坐标，Y∈m为像素子块纵坐标，然后先按行计算相邻像素子块之间的累加和之比，再按列计算相邻像素子块的累加和之比；

(4)计算下一帧图像中各像素子块的累加和，各像素累加和记为S1(X，Y)其中X∈n为像素子块横坐标，Y∈m为像素子块纵坐标，然后先按行计算相邻像素子块之间的累加和之比，再按列计算相邻像素子块的累加和之比；

(5)计算当前帧与下一帧对应相邻像素子块累加和之比的差分比率，计算出差分比率大于设定阈值的总数目；

(6)计算差分比率大于设定阈值的总数目在当前帧与下一帧两帧中所有像素子块的所占的比率；

(7)根据步骤6的计算结果判断是否大于报警阈值，是则表明图像中侦测到运动，否则表明图像无运动。

本发明的有益效果在于，实际测试在白天、晚上、室内和室外、移动物体的距离1-5米、物体快速慢速移动、运动的有效面积等各种条件下测试都达到极好的效果。特别是对光线的变化，如：开关日光灯、阴影变化等。有很好的适应性，基本不会出现误报警，误报率小于3％。

附图说明

图1为本发明流程框图；

图2为将CIF352×288图像格式划分成18行×22列个16×16宏块的示意图。

具体实施方式

目前大多数视频监控产品需要将视频编码压缩、运动检测及其他诸如控制、报警、视频采集/传输、录像等功能模块集成到一个嵌入式数字信号处理器(DSP)上，DSP(数字信号处理器)是视音频编码实现的主要硬件平台。为了更加有效的在DSP上实现运动检测分析功能，完整运动检测系统实现过程如下：

首先视频监控装置采集视频信号，视频信号输入处理模块：标准模拟视频信号(CVBS彩色或黑白)是亮度信号和色度信号通过频谱间叠加在一起，需经过A/D芯片(如tvp5146)的解码，将模拟信号转成数字信号，产生标准的ITU 656YUV格式的数字信号以帧为单位采集到DSP和内存中。

ICP(Image Coprocessor图像协处理器)处理模块：在获得标准ITU656格式YUV数据后，在DSP中进行图像滤波和缩放处理，缩放后的图像数据送到内存中，供编码使用。

MOTIONDETECT处理模块：对内存中的以帧为单位YUV数据进行处理。本发明方法的核心是采用的是帧内宏块比和帧间差分比相结合的一种算法。通过计算两个有一定时间间隔的帧的宏块变化比获得场景变化。主要分以下几个步骤：

1.设置运动检测区域和初始化参数

应用用户设置图像中要检测的运动矩形区的坐标和大小，设置运动检测宏块变化比的阈值，以及快速或慢速检测。算法处理模块按16*16像素为一个宏块即一个像素子块，从左到右，从上到下方式划分整个检测区域。按照宏块的个数分派内存并初始化宏块累加和。

2.启动运动检测功能

因为经过A/D转换后的数据是标准的ITU 656 YUV 4:2:2格式，而人眼又是对亮度最敏感，为了简化算法，提高效率，直接对亮度(Y)值进行处理。对于输入的检测区域，首先计算各个宏块的累加和，记作S。再从左到右，从上到下计算相关宏块比，记作Ms。T时刻与T-n时刻差分比率为Δs(T)＝|Ms(T)-Ms(T-n)|/Ms(T)，IFΔs(T)≥Ta THEN L＝TRUE即L值等于1，得到区域差分比率数为IMsum＝∑L，T时刻与T-n时刻之间的时间间隔为检测速度，n取值范围为1-25帧。

3.返回运动检测结果

根据返回值IMsum值再计算Isum在T时刻与T-n时刻两帧图像所有宏块比个数种千分比率，实际决定是否报警。如果整个区域的差分比率数大于设定的报警阈值，置报警状态并实时将检测区域的差分比率数返回。根据预先设置的快速和慢速两种检测状态，对画面进行不间断的分析处理，并返回结果，直到停止运动检测。

如果整个区域的差分比率数小于设定的报警阈值，复位报警状态。这种基于宏块差分比的运动检测算法完全独立于编码，可以灵活的任意启动停止。实现“运动动则录像，不动则不录”。配合其他接口函数，还可以实现预录像功能，即通常状态下只是进行画面预览监控和运动检测，编码后的数据不写入文件，只暂时写入一个FIFO缓冲区里，一旦发生运动检测报警，可以先将报警之前缓冲区的数据写入文件，然后再实时将编码后的数据写入文件，报警解除后，延时一段时间再停止写文件，转入写缓冲区状态。实现运动检测报警的全过程录像。这样既可以完整获取整个报警事件的过程，又可以节约系统的资源，在相同的存储空间下，可以大大延长保存录像的时间。

参照图1所示为本发明一优选实施例流程图。

(1)采集视频图像，对图像格式进行转换并将图像缩放获得实际使用的图像尺寸；，优选地，本发明实际使用图像尺寸为CIF图像格式即352×288像素；

(2)根据实际使用图像尺寸，将各幅图像划分成整数个像素子块，像素子块的数目为m×n，其中m为行数，n为列数；所述像素子块为16×16像素的宏块，则m取值18，n取值22(请参照图2)；

(3)计算当前帧图像中各像素子块的累加和，各像素累加和记为S0(X，Y)其中X∈n为像素子块横坐标，Y∈m为像素子块纵坐标，然后先按行计算相邻像素子块之间的累加和之比，再按列计算相邻像素子块的累加和之比；其中累加和为像素子块内各像素点的亮度值之和，按行计算相邻像素子块之间的累加和之比顺序依次为第一行第一像素子块累加和比第二块像子块累加和，然后第二块像素子块累加和比第三块像素子块累加和，直到第一行的第n-1像素子块比第n个像素子块，用同样的方法计算第二行至第m行相邻像素子块之间的累加和之比；按列计算相邻像素子块的累加和之比顺序依次为第一列第一像素子块累加和比第一列第二像子块累加和，然后第二像素子块累加和比第三块像素子块累加和，直到第一列的第m-1像素子块比m像素子块和，用同样的方法计算第二列至第n行相邻像素子块之间的累加和之比(请参照图2)；

(4)计算下一帧图像中各像素子块的累加和，各像素累加和记为S1(X，Y)其中X∈n为像素子块横坐标，Y∈m为像素子块纵坐标，然后先按行计算相邻像素子块之间的累加和之比，再按列计算相邻像素子块的累加和之比；其中累加和为像素子块内各像素点的亮度值之和，按行计算相邻像素子块之间的累加和之比顺序依次为第一行第一像素子块累加和比第二块像子块累加和，然后第二块像素子块累加和比第三块像素子块累加和，直到第一行的第n-1像素子块比第n个像素子块，用同样的方法计算第二行至第m行相邻像素子块之间的累加和之比；按列计算相邻像素子块的累加和之比顺序依次为第一列第一像素子块累加和比第一列第二像子块累加和，然后第二像素子块累加和比第三块像素子块累加和，直到第一列的第m-1像素子块比m像素子块和，用同样的方法计算第二列至第n行相邻像素子块之间的累加和之比(请参照图2)；

(5)计算当前帧与下一帧对应相邻像素子块累加和之比的差分比率，计算出差分比率大于设定阈值的总数目；计算当前帧与下一帧对应相邻像素子块累加和之比的差分比率，计算方法为：先按行计算：

Δs＝|S0(x，y)/S0(x+1，y)-S1(x，y)/S1(x+1，y)|/(S0(x，y)/S0(x+1，y))

如果Δs≥Ta；则Isum＝Isum+1；

再列计算公式：

Δs＝|S0(x，y)/S0(x，y+1)-S1(x，y)/S1(x，y+1)|/(S0(x，y)/S0(x，y+1))

如果Δs≥Ta；则Isum＝Isum+1；

其中Δs为当前帧与下一帧对应相邻像素子块累加和之比的差分比率；Ta为设定阈值，整数取值范围为：2-10。实际效果取值为6；Isum为计算出差分比率大于设定阈值的总数目；

(6)计算差分比率大于设定阈值的总数目在当前帧与下一帧两帧中所有像素子块的所占的比率；P＝Isum/(2*m*n-m-n)，其中P为Isum在所有宏块比个数种千分比率；

(7)根据步骤6的计算结果判断是否大于报警阈值，报警阀值的整数取值范围为：1-100，实际效果取值为50，是则表明图像中侦测到运动，否则表明图像无运动；

(8)如果判断为图像中侦测到运动，是则输出报警提示。在输出报警后监控系统进行录像，可以设定录像时间，例如设定录像时间为15分钟，录像完毕后立即重新进行运动侦测，选定一帧图像为当前帧以及相隔一定时间间隔为下帧，重复上述步骤(1)-(8)，其中时间间隔为1-25帧，优选的设定为10帧。

本发明方法实际测试在白天、晚上、室内和室外、移动物体的距离1-5米、物体快速慢速移动、运动的有效面积等各种条件下测试都达到极好的效果。特别是对光线的变化，如：开关日光灯、阴影变化等。有很好的适应性，基本不会出现误报警，误报率小于3％。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法，其特征在于，包括步骤：

（1）采集视频图像，对图像格式进行转换并将图像缩放获得实际使用的图像尺寸；

（2）根据实际使用图像尺寸，将各幅图像划分成整数个像素子块，像素子块的数目为m×n，其中m为行数，n为列数；

（3）计算当前帧图像中各像素子块的累加和，各像素累加和记为S0(X,Y)其中X∈n为像素子块横坐标，Y∈m为像素子块纵坐标，然后先按行计算相邻像素子块之间的累加和之比，再按列计算相邻像素子块的累加和之比；

（4）计算下一帧图像中各像素子块的累加和，各像素累加和记为S1(X,Y)其中X∈n为像素子块横坐标，Y∈m为像素子块纵坐标，然后先按行计算相邻像素子块之间的累加和之比，再按列计算相邻像素子块的累加和之比；

（5）计算当前帧与下一帧对应相邻像素子块累加和之比的差分比率，计算出差分比率大于设定阈值的总数目；

（6）计算差分比率大于设定阈值的总数目在当前帧与下一帧两帧中所有像素子块的所占的比率；

（7）根据步骤（6）的计算结果判断是否大于报警阈值，是则表明图像中侦测到运动，否则表明图像无运动；

其中，步骤（3）与步骤（4）中所述的“累加和”为像素子块内各像素点的亮度值之和，按行计算相邻像素子块之间的累加和之比顺序依次为第一行第一像素子块累加和比第二块像子块累加和，然后第二块像素子块累加和比第三块像素子块累加和，直到第一行的第n-1像素子块比第n个像素子块，用同样的方法计算第二行至第m行相邻像素子块之间的累加和之比；按列计算相邻像素子块的累加和之比顺序依次为第一列第一像素子块累加和比第一列第二像子块累加和，然后第二像素子块累加和比第三块像素子块累加和，直到第一列的第m-1像素子块比m像素子块和，用同样的方法计算第二列至第n行相邻像素子块之间的累加和之比。

2.如权利要求1所述应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法，其特征在于，还包括报警步骤，即步骤（7）检测到运动，则输出报警提示。

3.如权利要求1所述的应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法，其特征在于，步骤（5）具体如下：

计算当前帧与下一帧对应相邻像素子块累加和之比的差分比率，计算方法为：先按行计算：

△s=|S0(x,y)/S0(x+1,y)-S1(x,y)/S1(x+1,y)|/（S0(x,y)/S0(x+1,y)）

如果△s≥Ta；则Isum=Isum+1；

再列计算公式：

△s=|S0(x,y)/S0(x,y+1)-S1(x,y)/S1(x,y+1)|/（S0(x,y)/S0(x,y+1)）

如果△s≥Ta；则Isum=Isum+1；

其中△s为当前帧与下一帧对应相邻像素子块累加和之比的差分比率；Ta为设定阈值；Isum为计算出差分比率大于设定阈值的总数目。

4.如权利要求3所述的应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法，步骤（6）具体为：

P=Isum/（2*m*n-m-n）

其中P为Isum在所有宏块比个数中千分比率。

5.如权利要求1所述的应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法，其特征在于，实际使用图像尺寸为CIF图像格式即352×288像素。

6.如权利要求5所述的应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法，其特征在于，所述像素子块为16×16像素的宏块，则m取值18，n取值22。

7.如权利要求3所述的应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法，其特征在于，所述Ta取值为6。

8.如权利要求1所述的应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法，其特征在于，所述报警阈值为50。

9.如权利要求1所述的应用于图像处理的高效低复杂度运动侦测方法，其特征在于，所述当前帧与下一帧的时间间隔为10帧。