CN103139547A - 基于视频图像信号判定摄像镜头遮挡状态的方法 - Google Patents

Abstract

一种基于视频图像信号判定摄像镜头遮挡状态的方法，其特征是通过摄像头的取像，对视频图像进行图像处理，将视频的背景提取出来，则可得出前景。对前景进行二值化处理，划分前景块。依照前景块的像素面积大小得到前景检测单元，滤除其中的干扰区域，得到可疑遮挡区域。若判断所述遮挡面积值大于预设的遮挡阈值，则确定所述的摄像头被遮挡。用以解决摄像头被遮挡而导致监控失效的技术问题。本发明具有方法简单，精度高，适应性广的优点。

Description

基于视频图像信号判定摄像镜头遮挡状态的方法

技术领域

本发明涉及一种视频监控技术，尤其是一种用于远程判定监控用摄像机镜头浊否被遮挡以便进行及时处理的方法，具体地说是一种基于视频图像信号判定摄像镜头遮挡状态的方法。

背景技术

 目前，我国各行业各种规模大小的视频监控系统已非常普遍，除了治安、金融、银行、交通、军队和口岸等特殊领域外，社区、写字楼、酒店、公共场所、工厂、商场、小区，甚至家庭，都已安装了视频监控系统。视频监控领域在最近几年更是加速发展，但随着监控摄像机数量的不断增加，少则几干，多则几万，几十万。特别是长期处于室外上作的摄像机，摄像机的镜头可能被污泥等物体局部遮挡，影响正常观察，也有可能被人为恶意遮挡，如果这种情况不能被监控人员及时发现，则会导致监控失效。

名称为相机镜头遮挡检测系统及方法采用的遮挡检测方法的中国专利（公开号为CN102111532.A）采用的判别方法是：建立背景模块，获得平滑的背景图像；用原始图像与背景图像差分获得高频分量分布图；联合增强图像和经预处理以后的原始图像建立广义图像，对广义图像进行边缘提取并卷积；将卷积结果与设定阈值做比较，卷积结果小于设定阈值的判断为候选遮挡区域；对候选遮挡区域的后续图像像素进行追踪，若所有的像素亮度变化小于设定阈值，最终判断为遮挡区域。该发明检测遮挡基于两方面：1.获取画面中的遮挡物的景物特征，2.追踪其亮度变化以判断是否为遮挡物。该专利需直接从视频画面出发根据景物特征判断遮挡，该方法虽然可以判断出长期处于镜头上的遮挡区域，但是有可能会把视频中的大型景物错误的判断为遮挡，并且对于突然出现的恶意遮挡无法检测出。

名称为“一种用于网络视频监控中的检测视频遮挡的方法”（公开号为CN200710145468.X）的中国专利公开了一种遮挡检测方法，使用这种方法进行遮挡检测时，必须先获得第一参考帧，判断当前帧是否为I帧的，如果是连续的I帧表示为大运动而非遮挡；从第一个非I帧开始与第一参考帧相比获得变化区域，且将当前帧作为第二参考帧，记下一参考值；如果后续帧均为非I帧，则用所述变化区域的对应区域与第二参考帧作比较，获得其运动信息，记下另一参考值，将两个参考值累加后超过设定的阈值则报警；如果后续帧又有I帧，则累加的参考值清零再重复。从上述描述可以看出，该发明中检测遮挡使用的方法基于两点：1.需要先确定参考帧，2.从运动区域检测出遮挡。该专利需利用参考帧从运动区域检测遮挡，这种方法对于检测突然出现的遮挡还是有一定效果的，但是其局限性在于参考帧的选择，要出现符合条件的参考帧才能进行遮挡检测，并且对于大型的运动物体有可能会发生误判。

发明内容

本发明的目的是针对现有的遮挡监控方法存在的适用范围小，易误判的问题，发明一种准确性高、适用范围广的基于视频图像信号判定摄像镜头遮挡状态的方法。

本发明的技术方案是：

一种基于视频图像信号判定摄像镜头遮挡状态的方法，其特征是它包括以下步骤：

首先，获取摄像机拍摄的彩色图像；

  其次，将彩色图像进行色度空间转换，得到灰度图像；用帧差法提取背景，并动态更新该背景作为下一循环使用的背景；

  第三，用背景减法得出前景，并将前景二值化，划分出多个前景检测单元；

  第四，剔除像素面积小于设定阈值的前景检测单元，计算其他前景检测单元的像素面积值，将所计算出的各前景检测单元的面积与视频图像的面积进行比值计算，将所计算的前景检测单元的面积与视频图像的面积的比值大于设定的阈值P3，则将该前景检测单元视为候选遮挡区域；否则排除遮挡嫌疑；

  第五，对候选的遮挡区域后续帧的像素进行跟踪，若像素的灰度信息和纹理信息变化小于预设的阈值则判定为可疑遮挡区域，进行下一步的判断；

最后，对可疑的遮挡区域的后续帧进行跟踪计数，若其稳定的在视频帧中存在超过预设的时间阈值，则确定所述摄像像头被遮挡。

所述的背景提取方法为：首先设定与原图像大小相等的两个像素存储空间，一个为背景B，一个为背景掩膜Y，初始化像素存储空间置0；其次，用视频图像的第二帧减去第一帧后，得出像素值为0的像素点，则在背景掩膜Y中将该点的像素值置1，将其他像素值不为0的像素点在背景掩膜Y中的像素值全部置为0；第三，扫描背景掩膜Y，如有像素值为1的点，则将原视频第二帧图像中该点的像素值赋给背景B中同一位置的像素点；判断背景B中为0的像素点的个数，小于第一阈值P1则表示背景建立完毕，若大于阈值A则用视频的第三帧减去第二帧，如此循环，直到背景B中为0的像素点的个数小于第一阈值P1，则表示背景提取结束。

所述的背景更新方法为：将所摄视频第n帧的背景值B_n与第n+1帧的图像像素值F_n+1相减，得出一差值D_n；

设定第二阈值P2，将差值D_n与该第二阈值P2进行对比；

设定一背景更新系数M_n ，若该第一差异值D_n大于该第二阈值，则该像素的该背景更新系数M_n为1，若该差值D_n小于或等于该第二阈值，则该像素的该背景更新系数M_n为0;

设定背景更新参数α，将该背景值B_n、该差值D_n、该背景更新值M_n以及该背景更新参数α代入下式:

  B_n+1 = B_n + [ (1-α) (1-M_n) + α*M_n ]*D_n

    即得到该像素在第n+1时刻的该背景值Bn+1，输出此背景值Bn+1，以作为下一检测循环运算时此像素的新背景值，当所有检测单元中的所有像素的背景均完成更新后，即完成背景更新的处理循环。

所述的背景更新参数α为介于0和0.1之间的常数。

所述的前景二值化包括：

第n帧的视频图像F_n减去第n-1帧的背景B_n-1得出的差值D’_n；

设定一第三阈值P3，判定差值D’_n中大于该阈值P3的为前景，置为255，而小于该阈值P3的为背景，置为0。

所述的前景检测单元划分是用四邻域搜索的方法存储前景的边缘信息，检索边缘点的最小宽高值和最大宽高值划一矩形框，即为一前景检测单元，所述的四邻域搜索具体指：扫描图像，找到像素为某一值的像素点（i,j），对其周围的8个点（i-1,j-1）（i-1,j）（i-1,j+1）（I,j-1）（I,j+1）（i+1,j-1）（i+1,j）（i+1,j+1）的像素值进行判断，等于该定值的则属于同一前景检测单元。

本发明的有益效果：

本发明通过建立背景提取前景，从运动区域检测遮挡，并且根据遮挡定义确定合适的算法，可以在排除大范围静物和大型运动目标的前提下，准确地检测出遮挡。

     本发明具有方法简单，精度高，适应性广的优点。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步的说明。

一种基于视频图像信号判定摄像镜头遮挡状态的方法，它包括以下步骤：

首先，获取摄像机拍摄的彩色图像；

其次，将彩色图像进行色度空间装换，得到灰度图像；用帧差法提取背景，并动态更新该背景作为下一循环使用的背景；所述的背景提取方法包括：设定与原图像大小相等的两个像素存储空间，一个为背景B，一个为背景掩膜Y，初始化像素存储空间置0；其次，用视频图像的第二帧减去第一帧后，得出像素值为0的像素点，则在背景掩膜Y中将该点的像素值置1，将其他像素值不为0的像素点在背景掩膜Y中的像素值全部置为0；第三，扫描背景掩膜Y，如有像素值为1的点，则将原视频第二帧图像中该点的像素值赋给背景B中同一位置的像素点；判断背景B中为0的像素点的个数，小于第一阈值P1（可设定为100）则表示背景建立完毕，若大于阈值A（可设定为100）则用视频的第三帧减去第二帧，如此循环，直到背景B中为0的像素点的个数小于第一阈值P1，则表示背景提取结束。所述的背景更新方法为：将所摄视频第n帧的背景值B_n与第n+1帧的图像像素值F_n+1相减，得出一差值D_n；设定第二阈值P2（可为300），将差值D_n与该第二阈值P2进行对比；设定一背景更新系数M_n ，若该第一差异值D_n大于该第二阈值，则该像素的该背景更新系数M_n为1，若该差值D_n小于或等于该第二阈值，则该像素的该背景更新系数M_n为0;设定背景更新参数α（可为介于0和0.1之间的常数），将该背景值B_n、该差值D_n、该背景更新值M_n以及该背景更新参数α代入下式:

  B_n+1 = B_n + [ (1-α) (1-M_n) + α*M_n ]*D_n

    即得到该像素在第n+1时刻的该背景值Bn+1，输出此背景值Bn+1，以作为下一检测循环运算时此像素的新背景值，当所有检测单元中的所有像素的背景均完成更新后，即完成背景更新的处理循环。由于摄像头所欲监测的范围可能随天色、天候或灯光的改变而产生光线的变化，原本的空间背景也有可能随固定物的出现不同而改变，这些因素是背景更新的主要目的。因此，背景更新所隐含的意义在于，当读取的各别像素数据与背景同一位置像素数据对比结果显示有运动物体出现，则背景以极小的比例更新，或甚至不更新。故背景更新参数α常定为甚小值或0。若经判别并无运动物体出现，其差异值纯粹是因为光线的改变造成背景些微的变化，则本发明的背景更新步骤将可动态地因应此类变化而保持检测的正确性。

第三，用背景减法得出前景，并将前景二值化，划分出多个前景检测单元；前景二值化是指用第n帧的视频图像F_n减去第n-1帧的背景B_n-1得出的差值D’_n；设定一第三阈值P3，判定差值D’_n中大于该阈值P3的为前景，置为255，而小于该阈值P3的为背景，置为0。前景检测单元划分可采用四邻域搜索的方法存储前景的边缘信息，检索边缘点的最小宽高值和最大宽高值划一矩形框，即为一前景检测单元，所述的四邻域搜索具体指：扫描图像，找到像素为某一值的像素点（i,j），对其周围的8个点（i-1,j-1）（i-1,j）（i-1,j+1）（I,j-1）（I,j+1）（i+1,j-1）（i+1,j）（i+1,j+1）的像素值进行判断，等于该定值的则属于同一前景检测单元。

  第四，剔除像素面积小于设定阈值（如前景面积的一半）的前景检测单元，计算其他前景检测单元的像素面积值，将所计算出的各前景检测单元的面积与视频图像的面积进行比值计算，将所计算的前景检测单元的面积与视频图像的面积的比值大于设定的阈值P3（数字是多少？？），则将该前景检测单元视为候选遮挡区域；否则排除遮挡嫌疑；具体计算方法可采用先将前景检测单元的宽或高小于一阈值的前景检测单元去除；对满足条件的前景检测单元计算其前景面积，并存储；计算各前景检测单元的面积比值，大于阈值P3的设为候选遮挡区域。

  第五，对候选的遮挡区域后续帧的像素进行跟踪，若像素的灰度信息和纹理信息变化小于预设的阈值则判定为可疑遮挡区域，进行下一步的判断；具体过程为：锁定候选遮挡区域x；从后续帧灰度图中计算候选遮挡区域x的灰度值，并提取纹理信息；比较连续N帧候选遮挡区域x灰度值和纹理信息，改变量小于预设阈值这定为可疑遮挡区域；遍历所有候选遮挡区域，重复上述步骤。

最后，对可疑的遮挡区域的后续帧进行跟踪计数，若其稳定的在视频帧中存在超过预设的时间阈值，则确定所述摄像像头被遮挡。具体方法为：将可疑遮挡区域S1与视频图像面积相比得出比值 R；该可疑遮挡区域S1在图像中持续的时间为T；若R大于阈值P3（如0.5），且T大于阈值P4（如10），则判定为遮挡。

本发明具体实施时图像的强度值可以灰度表示，且可以一个以上色频强度的组合表示。

本发明未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。

Claims (6)

1.一种基于视频图像信号判定摄像镜头遮挡状态的方法，其特征是它包括以下步骤：

首先，获取摄像机拍摄的彩色图像；

  其次，将彩色图像进行色度空间转换，得到灰度图像；用帧差法提取背景，并动态更新该背景作为下一循环使用的背景；

  第三，用背景减法得出前景，并将前景二值化，划分出多个前景检测单元；

  第四，剔除像素面积小于设定阈值的前景检测单元，计算其他前景检测单元的像素面积值，将所计算出的各前景检测单元的面积与视频图像的面积进行比值计算，将所计算的前景检测单元的面积与视频图像的面积的比值大于设定的阈值P3，则将该前景检测单元视为候选遮挡区域；否则排除遮挡嫌疑；

  第五，对候选的遮挡区域后续帧的像素进行跟踪，若像素的灰度信息和纹理信息变化小于预设的阈值则判定为可疑遮挡区域，进行下一步的判断；

最后，对可疑的遮挡区域的后续帧进行跟踪计数，若其稳定的在视频帧中存在超过预设的时间阈值，则确定所述摄像像头被遮挡。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述的背景提取方法为：首先设定与原图像大小相等的两个像素存储空间，一个为背景B，一个为背景掩膜Y，初始化像素存储空间置0；其次，用视频图像的第二帧减去第一帧后，得出像素值为0的像素点，则在背景掩膜Y中将该点的像素值置1，将其他像素值不为0的像素点在背景掩膜Y中的像素值全部置为0；第三，扫描背景掩膜Y，如有像素值为1的点，则将原视频第二帧图像中该点的像素值赋给背景B中同一位置的像素点；判断背景B中为0的像素点的个数，小于设定的第一阈值P1则表示背景建立完毕，若大于设定的阈值A则用视频的第三帧减去第二帧，如此循环，直到背景B中为0的像素点的个数小于第一阈值P1，则表示背景提取结束。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述的背景更新方法为：将所摄视频第n帧的背景值B_n与第n+1帧的图像像素值F_n+1相减，得出一差值D_n；

设定第二阈值P2，将差值D_n与该第二阈值P2进行对比；

设定一背景更新系数M_n ，若该第一差异值D_n大于该第二阈值，则该像素的该背景更新系数M_n为1，若该差值D_n小于或等于该第二阈值，则该像素的该背景更新系数M_n为0;

设定背景更新参数α，将该背景值B_n、该差值D_n、该背景更新值M_n以及该背景更新参数α代入下式:

  B_n+1 = B_n + [ (1-α) (1-M_n) + α*M_n ]*D_n

    即得到该像素在第n+1时刻的该背景值Bn+1，输出此背景值Bn+1，以作为下一检测循环运算时此像素的新背景值，当所有检测单元中的所有像素的背景均完成更新后，即完成背景更新的处理循环。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征是所述的背景更新参数α为介于0和0.1之间的常数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述的前景二值化包括：

第n帧的视频图像F_n减去第n-1帧的背景B_n-1得出的差值D’_n；

设定第三阈值P3，判定差值D’_n中大于该阈值P3的为前景，置为255，而小于该阈值P3的为背景，置为0。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述的前景检测单元划分是用四邻域搜索的方法存储前景的边缘信息，检索边缘点的最小宽高值和最大宽高值划一矩形框，即为一前景检测单元，所述的四邻域搜索具体指：扫描图像，找到像素为某一值的像素点（i,j），对其周围的8个点（i-1,j-1）（i-1,j）（i-1,j+1）（I,j-1）（I,j+1）（i+1,j-1）（i+1,j）（i+1,j+1）的像素值进行判断，等于该定值的则属于同一前景检测单元。