CN105096321B - 一种基于图像边缘的低复杂度视频移动侦测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于图像边缘的低复杂度视频移动侦测方法，用于智能摄像机视频侦测。本方法实现步骤是：获取相隔时间t的前后两帧图像，对两帧图像进行边缘检测；对两个边缘图像做异或操作得到差异图像；对缘差异图像进行腐蚀操作；获取腐蚀图像中像素值不为0的像素个数count以及移动区域A；根据count的值来判断是否需要进一步判断物体移动，根据移动区域A的长宽来确定是否有物体移动；当满足判读阈值时，输出侦测到移动信息及移动区域A的坐标。本发明可用于绝大数场景，不受光线明暗变化的影响，能有效过滤掉干扰信息，有效避免误报，移动侦测准确率，且侦测方法运算复杂度低，可满足摄像机对侦测准确性和实时性的高需求。

Description

一种基于图像边缘的低复杂度视频移动侦测方法

技术领域

本发明涉及视频摄像机监控和视频图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像边缘的低复杂度视频移动侦测方法。

背景技术

移动侦测能够自动检测出视频中的运动场景，因而可以降低人工监控成本，提高监控效率和监控力度。移动侦测已被作为运动检测录像技术的基础，是智能摄像机的重要组成部分。近年发展起来的小体积、可携带、轻便式的家庭智能摄像机将移动侦测技术嵌入到摄像机固件中，对移动侦测的准确度和实时性都具有严格的要求。

传统的移动侦测方法主要分为两大类：基于像素值的侦测方法和基于像素光流的侦测方法。

基于像素值的侦测方法通过比较像素值的变化来确定视频画面的运动信息，主要有背景减除法和时间差分法两种实现方式。背景减除法首先基于历史图像建立一个背景图像模型，然后利用当前图像与背景图像的差分检测出运动区域。时间差分法对连续的图像序列中的两个或三个相邻帧做差，将结果阈值化来提取图像中的运动区域。背景减除法和时间差分法对光照、及如风吹绿植引起的画面变化等干扰因素特别敏感。

基于像素光流的方法赋予图像中的每个像素点一个运动矢量，即光流失量。若图像中不存在运动目标，那么光流矢量在整个图像区域则是连续变化的，而当物体和图像背景中存在相对运动时，运动物体所形成的光流矢量则必然不同于邻域背景的光流矢量，从而将运动物体的位置检测出来。光流法优点在于可以避免画面范围内的光线变化引起的误报。但是它抗噪性能差，对画面中的噪点很敏感。此外，光流法计算复杂度非常高，需要特别的硬件装置才能被应用于全帧视频流的实时处理。

综上，现有的移动侦测方法主要存在如下一些问题：

1)光线变化引起的误报问题

实际应用场景中，光线变化的情况普遍存在，如室内开、关灯引起的光线骤变等。传统的方法通过将检测变化区域的范围来避免光线变化引起的误报，如检测到整个画面的像素都发生了变化，则认为是光线变化。这种方法会漏报正常画面的移动信息，如大范围场景变换引起的画面整体像素的变化。

2)无关因素干扰引起的误报问题

无关因素，即无实际意义的画面变化，如风吹草动引起的画面细微的变化。传统方法一般通过计算变化像素的个数来确定是否是干扰因素。如当像素变化个数低于某个阈值，则忽略掉此移动信息。这种方法会漏掉有实际意义的移动信息，如远处物体移动引起的小范围画面变化。

3)图像噪声引起的误报问题

由于图像传感器的工作情况受各种因素的影响，如图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，光照程度和传感器温度等，会引起图像噪声。图像噪声使得相同场景下的两幅图像会有像素差异，这种差异随机分布在整幅画面中。传统侦测方法会将这种噪声引起的差异检测为移动场景。

4)侦测性能和侦测复杂度的平衡问题

相比光流法，基于像素值的侦测方法具有较低的侦测复杂度，但是其侦测准确度也较低。光流法侦测准确度相对较高，但是其运算复杂度也非常高，需要特别的硬件装置才能被应用于全帧视频流的实时处理。难于满足小体积、轻便式、可携带摄像机对侦测准确性和实时性的高需求。

发明内容

针对现有技术中存在的误报问题以及侦测性能和侦测复杂度的平衡问题，本发明提供了一种基于图像边缘的低复杂度视频移动侦测方法，实现有效避免误报、且降低移动侦测运算复杂度的目的。

本发明基于图像边缘的低复杂度视频移动侦测方法，实现步骤如下：

步骤101：获取一帧图像f₀，对f₀进行边缘检测，得到边缘图像f₀ ^e；

步骤102：在当前时间距离图像f₀的获取时间超过阈值t时，获取下一帧图像f₁，并对f₁进行边缘检测，得到边缘图像f₁ ^e，继续步骤201；

步骤201：对图像f₀ ^e和f₁ ^e做异或操作，得到边缘差异图像f^d，继续步骤301；

步骤301：对边缘差异图像f^d进行腐蚀操作得到图像f^de，继续步骤401；

步骤401：遍历腐蚀图像f^de，统计像素值不为0的像素个数count，获取f^de内像素值不为0的所有像素在水平方向和垂直方向上的最大和最小坐标值max_x,min_x,max_y和min_y，得到移动区域A；

步骤402：判断count是否大于阈值CHANGE_MOTION_THRESHOLD，若是继续步骤403，否则转步骤501执行；CHANGE_MOTION_THRESHOLD为正整数；

步骤403：确定移动区域A在水平和垂直方向上的范围值dx和dy，判断dx或dy的值是否大于阈值CHANGE_AREA_THRESHOLD，若是则侦测到移动信息，输出移动区域A的坐标，继续步骤501；否则，当前没有物体移动，继续步骤501；

其中，dx＝max_x–min_x,dy＝max_y–min_y；阈值CHANGE_AREA_THRESHOLD为整数；

步骤501：判断是否结束侦测，若是，结束侦测；否则，将当前图像f₁作为图像f₀，更新边缘图像f₀ ^e为f₁ ^e，然后转步骤102继续执行。

与现有的移动侦测方法相比，本发明的视频移动侦测方法具有以下优点和积极效果：

1)本发明方法对图像边缘而不是像素值进行检测，由于图像边缘不受光线明暗变化的影响，因而本发明方法可以有效避免因光线变化，如开、关灯及光照条件改变等带来的侦测误报问题。

2)本发明方法比较边缘差异的像素个数及移动范围来判断物体变化的幅度，能够相对有效地过滤掉某些无实际意义的画面变化，如风吹草动引起的画面细微的变化。

3)对差异图像进行腐蚀操作，去除图像的随机噪点，可以有效避免图像噪声引起的侦测误报。

4)本发明方法具有较低的运算复杂度，对内存和CPU等硬件资源要求较低，可实施性强。

附图说明

图1是本发明的基于图像边缘的低复杂度移动侦测方法的概念流程图；

图2是本发明的基于图像边缘的低复杂度移动侦测方法的流程示意图；

图3是像素p及其垂直和水平方向相邻像素的位置关系；

图4是腐蚀操作中像素p及其相邻像素的位置关系；

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

如图1所示，本发明方法首先对输入的前后两帧图像分别进行边缘检测，然后求取相邻两帧图像的边缘差异，接下来利用腐蚀算法对边缘差异图像进行腐蚀，最后统计得到腐蚀图像中的变化区域。

图2给出了本发明视频移动侦测方法的一种具体实施方式，具体包括以下步骤:

步骤101：获取一帧图像f₀，对f₀进行边缘检测，得到边缘图像f₀ ^e。

步骤102：若当前时间距离图像f₀的获取时间超过阈值t，则获取下一帧图像f₁，并对f₁进行边缘检测，得到边缘图像f₁ ^e，继续步骤201；否则继续等待。本发明将时间阈值t设为450毫秒。时间阈值t还可根据实际使用情况或实验来设定。经实验，本发明设置的450毫秒，可以降低检测复杂度，同时保证检测准确性。

对图像进行边缘检测时，可采用现有的边缘检测算法来进行。本发明实施例中对步骤101和步骤102中采用的边缘检测方法定义如下：

当前图像用f表示，位于坐标(x,y)的像素p的值用p(x,y)表示，像素p与其水平和垂直方向相邻像素的位置关系如图3所示。

像素p在水平方向相邻的两个像素的值分别表示为p(x-1,y)和p(x+1,y)，像素p在垂直方向相邻的两个像素的值分别表示为p(x,y-1)和p(x,y+1)。对当前图像f中的所有像素进行如下操作，得到边缘图像。

定义delta_h为像素p在水平方向上相邻两个像素的差值的绝对值，定义delta_v为像素p在垂直方向相邻两个像素的差值的绝对值，计算方法如公式(1)和公式(2)所示。

delta_h＝|p(x-1,y)–p(x+1,y)| (1)

delta_v＝|p(x,y-1)–p(x,y+1)| (2)

若delta_h和delta_v的最大值max(delta_h,delta_v)大于阈值EDGE_THRESHOLD，则将当前像素p标记为边缘像素，像素值设为255；否则，将当前像素p标记为背景像素，像素值设为0。阈值EDGE_THRESHOLD的取值范围是[30，70]。当阈值设置为50时，发现获取的边缘图像更加合理、准确。

步骤201：对图像f₀ ^e和f₁ ^e做异或操作，得到边缘差异图像f^d。

定义e₀(x,y)和e₁(x,y)分别为边缘图像f₀ ^e和f₁ ^e在坐标(x,y)处的像素值，d(x,y)为e₀(x,y)和e₁(x,y)的异或结果，即:

d(x,y)＝e₀(x,y)^e₁(x,y) (3)

对图像f₀ ^e和f₁ ^e的所有像素做以上操作，得到差异图像f^d。d(x,y)即为f^d在坐标(x,y)处的像素值。

继续步骤301。

步骤301：对差异图像f^d进行腐蚀操作得到图像f^de。

可采用现有的腐蚀方法对差异图像进行操作，本发明实施例为更好的消除图像噪声，本发明实施例采用两次腐蚀操作，即f^de为两次腐蚀操作后得到的图像。一次腐蚀操作过程定义如下：

设待腐蚀的图像内坐标(x,y)处的像素d的值为d(x,y)，定义d(x-1,y-1)、d(x-1,y)、d(x,y-1)分别为像素d在左上方、左方和上方处的相邻像素的像素值，其位置关系如图4所示。

定义de(x,y)为腐蚀图像内位于坐标(x,y)处的像素值，de(x,y)的计算方法如式(4)所示，即为像素p和它在左方、上方和左上方相邻像素的像素值的最小值。

de(x,y)＝min{d(x,y),d(x-1,y-1),d(x-1,y),d(x,y-1)} (4)

计算de(x,y)的过程即为图像腐蚀操作。

本发明中，对差异图像f^d一次腐蚀后得到的图像利用式(4)再进行一次腐蚀操作，得到最终的腐蚀图像f^de。

继续步骤401。

步骤401：遍历腐蚀图像f^de，统计像素值不为0的像素个数，计为count。标记f^de内像素值不为0的所有像素在水平和垂直方向上的最大和最小坐标值分别为max_x,min_x,max_y和min_y。即

max_x＝max(x)，min_x＝min(x) (5)

max_y＝max(y)，min_x＝min(y) (6)

其中，x∈{f^de内值不为0的像素的水平方向坐标值的集合},y∈{f^de内值不为0的像素的垂直方向坐标值的集合}。

根据公式(5)和(6)得到一个矩形的移动区域A的坐标，移动区域A从左上角开始顺时针顺序的坐标依次为(min_x,max_y)、(max_x,max_y)、(max_x,min_y)、(min_x,min_y)。

继续步骤402。

步骤402：若count大于阈值CHANGE_MOTION_THRESHOLD，则继续步骤403；否则，跳至步骤501。CHANGE_MOTION_THRESHOLD为正整数，本发明设置的取值范围是[3,8]，经验证，设置在该范围内时可以降低检测复杂度，同时保证检测准确性。

当count大于阈值CHANGE_MOTION_THRESHOLD时，说明可能有物体移动，需要进一步移动检测判断，否则说明当前没有物体移动，转步骤501执行。

步骤403：计算移动区域A在水平和垂直方向上的范围值dx和dy，计算方法如式(7)。若dx或dy的值大于CHANGE_AREA_THRESHOLD，则输出侦测到移动信息，并输出移动区域A的坐标；若dx或dy的值小于等于CHANGE_AREA_THRESHOLD，则判定为当前没有物体移动。本发明中CHANGE_AREA_THRESHOLD为整数，优选值设为4，经验证，取值为4时检测准确性高。

dx＝max_x–min_x,dy＝max_y–min_y (7)

继续步骤501。

步骤501：判断是否结束侦测过程，若是，结束侦测；否则，将当前帧图像f₁作为前一帧图像f₀，更新前一帧边缘图像f₀ ^e为f₁ ^e，然后跳至步骤102继续执行。

本发明经过使用，证明可行，可有效避免误报，且本发明移动侦测方法的运算复杂度低，可以满足小体积、轻便式、可携带摄像机对侦测准确性和实时性的高需求。

将本发明方法实施于小蚁智能摄像机(固件版本号：1.8.5.1E_201504101745)，对26种场景进行移动侦测，结果如表1所示。表1同时给出了同时期市场上的两款智能摄像机的在相应场景下的侦测效果。表给出了三种方法侦测准确的场景的比例、侦测结果不确定的场景的比例、以及侦测结果不准确的场景的比例。

表1 测试综合结果

从表1中可以看出，本发明方法的侦测准确度为73.1％，高于另外两类摄像机所采用的侦测方法的侦测效果，分别为50％和40％。

表2给出了本发明方法在部分场景下的侦测结果。

表2 本发明的低复杂度移动侦测方法在部分场景下的侦测结果

表2中OK表示正确侦测到移动，NO表示未检测到移动。从表2中可以看出，本发明方法能够应用于绝大数场景，不受光线明暗变化的影响，能够有效地过滤掉如风吹草动引起的画面细微的变化，移动侦测准确率。

Claims (5)

1.一种基于图像边缘的低复杂度视频移动侦测方法，其特征在于，实现步骤如下：

步骤101：获取一帧图像f₀，对f₀进行边缘检测，得到边缘图像f₀ ^e；

步骤102：在当前时间距离图像f₀的获取时间超过阈值t时，获取下一帧图像f₁，并对f₁进行边缘检测，得到边缘图像f₁ ^e，继续步骤201；步骤201：对图像f₀ ^e和f₁ ^e做异或操作，得到边缘差异图像f^d，继续步骤301；

步骤301：对边缘差异图像f^d进行腐蚀操作得到腐蚀图像f^de，继续步骤401；

对差异图像f^d进行两次腐蚀操作；

一次腐蚀操作的过程为：设待腐蚀图像内坐标(x,y)处的像素值为d(x,y)，坐标(x,y)左上方、左方和上方处的相邻像素的值分别为d(x-1,y-1)、d(x-1,y)和d(x,y-1)；定义de(x,y)为腐蚀图像内坐标(x,y)处的像素值，de(x,y)根据下式确定：

de(x,y)＝min{d(x,y),d(x-1,y-1),d(x-1,y),d(x,y-1)}；

对差异图像f^d进行一次腐蚀操作后得到的图像再进行一次腐蚀操作，得到腐蚀图像f^de；

步骤401：遍历腐蚀图像f^de，统计像素值不为0的像素个数count；获取f^de内像素值不为0的所有像素在水平方向和垂直方向上的最大和最小坐标值max_x,min_x,max_y和min_y，得到移动区域A；

步骤402：判断count是否大于阈值CHANGE_MOTION_THRESHOLD，若是继续步骤403，否则转步骤501执行；CHANGE_MOTION_THRESHOLD为正整数，取值范围是[3,8]；

步骤403：确定移动区域A在水平和垂直方向上的范围值dx和dy，判断dx或dy的值是否大于阈值CHANGE_AREA_THRESHOLD，若是则侦测到移动信息，输出移动区域A的坐标，继续步骤501；否则当前没有物体移动，继续步骤501；

其中，dx＝max_x–min_x,dy＝max_y–min_y；阈值CHANGE_AREA_THRESHOLD为整数；

步骤501：判断是否结束侦测，若是，结束侦测；否则，将当前图像f₁作为图像f₀，更新边缘图像f₀ ^e为f₁ ^e，然后转步骤102继续执行。

2.根据权利要求1所述的基于图像边缘的低复杂度视频移动侦测方法，其特征在于，所述的步骤102中阈值t设置为450毫秒。

3.根据权利要求1所述的基于图像边缘的低复杂度视频移动侦测方法，其特征在于，步骤101和步骤102中边缘检测的方法是：

设对图像f进行边缘检测，位于坐标(x,y)的像素p的值用p(x,y)表示，像素p在水平方向相邻的两个像素的值分别为p(x-1,y)和p(x+1,y)，像素p在垂直方向相邻的两个像素的值分别为p(x,y-1)和p(x,y+1)；

定义delta_h为像素p在水平方向上相邻两个像素的差值的绝对值，如下：

delta_h＝|p(x-1,y)–p(x+1,y)|

定义delta_v为像素p在垂直方向上相邻两个像素的差值的绝对值，如下：

delta_v＝|p(x,y-1)–p(x,y+1)|

若delta_h和delta_v的最大值max(delta_h,delta_v)大于阈值EDGE_THRESHOLD，则将当前像素p标记为边缘像素，像素值设为255；否则，将当前像素p标记为背景像素，像素值设为0，其中阈值EDGE_THRESHOLD的取值范围是[30，70]。

4.根据权利要求3所述的基于图像边缘的低复杂度视频移动侦测方法，其特征在于，所述的阈值EDGE_THRESHOLD设置为50。

5.根据权利要求1所述的基于图像边缘的低复杂度视频移动侦测方法，其特征在于，步骤403中所述的阈值CHANGE_AREA_THRESHOLD设置为4。