CN106504206A - 一种基于监控场景的3d滤波方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于监控场景的3D滤波方法，所述方法包括：将目标帧图像划分为多个互不重叠的像素块；依次判断目标块的类型，所述类型包括静止块和运动块；若所述目标块为运动块，则以所述目标块为中心由内向外，由大到小依次调整所述目标块及分布于所述目标块四周的多层周围块的运动强度；控制所述目标块及所述周围块中的各像素点以调整后的目标运动强度滤波。本发明通过由内向外逐层递减的方式调整运动块以及运动块四周的多层周围块的运动强度，有利于各层像素块运动强度的均匀过度，避免由于运动块和静止块的运动强度相差较大而导致明显的方块效应。

Description

一种基于监控场景的3D滤波方法

技术领域

本发明涉及图像滤波领域，尤其涉及一种基于监控场景的3D滤波方法。

背景技术

目前，随着安防监控领域的快速发展，用户对监控视频图像的清晰度要求逐渐升高。然而，视频图像在数字化和传输过程中常受到成像设备及外部环境的噪声干扰，容易出现分布细小糙点的噪声图像，降低视频图像的清晰度。因此，需要采用适当的降噪方法来降低噪声对视频图像的影响。

3D(三维，英文全称：three dimensional)滤波方法是一种常用的视频图像降噪方法。3D滤波方法以参考帧图像(如相邻的历史帧图像)作为滤波基准，根据参考帧图像对目标帧图像的影响程度确定目标帧图像的运动强度，有利于保持视频帧间的相关性，从而较好的滤除噪声。具体的，参考帧图像对目标帧图像的影响越大，则运动强度越大；相反的，参考帧图像对目标帧图像的影响越小，则运动强度越小。因此，3D滤波方法中通常根据参考帧图像对目标帧图像的影响程度，将目标帧图像划分为运动区域和静止区域，其中，静止区域受参考帧图像的影响较大，因而运动强度较大；运动区域受参考帧图像的影响较小，因而运动强度较小。

虽然现有的3D滤波方法可通过划分运动区域和静止区域来保持视频帧间的相关性及滤波效果，但是，对于监控视频图像来说，尤其是摄像头可摆动的监控装置拍摄的监控视频图像，目标帧图像和参考帧图像可能存在较大差异，使得目标帧图像中运动区域和静止区域的运动强度相差较大，在灰度和亮度上缺少过度，容易导致运动区域和静止区域之间出现明显的方块效应。

发明内容

本发明提供一种基于监控场景的3D滤波方法，以解决现有技术中运动区域和静止区域之间容易出现方块效应的技术问题。

本发明提供一种基于监控场景的3D滤波方法，所述方法包括：

将目标帧图像划分为多个互不重叠的像素块；

依次判断目标块的类型，所述类型包括静止块和运动块；

若所述目标块为运动块，则以所述目标块为中心由内向外，由大到小依次调整所述目标块及分布于所述目标块四周的多层周围块的运动强度；

根据所述目标块调整后的运动强度及所述周围块调整后的运动强度分别确定目标块及所述周围块的目标滤波强度；

控制所述目标块及所述周围块分别以对应的目标滤波强度滤波。

优选的，所述方法还包括：

若所述目标块为静止块，则根据所述周围块的类型调整所述静止块的运动强度。

优选的，所述判断目标块的类型包括：

根据所述目标块相对于参考帧图像中与所述目标块对应的参考块的变化程度，获取目标块的运动强度值；

比较所述运动强度值与预设的运动阀值的大小；

若所述运动强度值大于所述运动阀值，则所述目标块为运动块；

若所述运动强度值小于所述运动阀值，则所述目标块为静止块。

优选的，根据所述目标块相对于参考帧图像中与所述目标块对应的参考块的像素值变化量，获取目标块的运动强度值包括：

分别获取所述目标块以及参考帧图像中与所述目标块对应的参考块的图像参数，所述图像参数包括亮度和色度；

根据所述目标块和所述参考块对应的图像参数获取目标块的特征值；

根据预设的噪音参数以及限幅参数调整所述特征值，将所述调整后的特征值确定为目标块的运动强度，其中，所述限幅参数大于所述运动阀值。

优选的，以所述目标块为中心由内向外，由大到小依次调整所述目标块及分布于所述目标块四周的多层周围块的运动强度包括：

将所述目标块的运动强度调整为所述限幅参数；

由内向外依次判断所述多层周围块的限幅参数与层数的差值与所述运动阀值的大小；

若所述限幅参数与层数的差值大于所述运动阀值，则将所述周围块的运动强度调整为限幅参数与层数的差值；

若所述限幅参数与层数的差值小于所述运动阀值，则将所述周围块的运动强度调整为运动阀值。

优选的，在将所述周围块的运动强度调整为限幅参数与层数的差值之后，以所述目标块为中心由内向外，由大到小依次调整所述目标块及分布于所述目标块四周的多层周围块的运动强度还包括：

判断所述周围块的初始运动强度是否大于限幅参数与层数的差值；

若所述周围块的初始运动强度大于限幅参数与层数的差值，则将所述周围块的运动强度的调整回初始运动强度。

优选的，若所述目标块为静止块，则根据所述周围块的类型调整所述静止块的运动强度包括：

检测分布于所述静止块四周的多层周围块的类型；

若所述多层周围块中包含运动块，则提高所述静止块的运动强度。

优选的，在控制所述目标块及所述周围块分别以对应的目标滤波强度滤波之后，所述方法还包括：

根据像素值变化量与滤波强度的对应曲线，依次调整所述目标块中各目标像素点的滤波强度，其中像素值变化量与滤波强度的对应曲线为连续的单调递减曲线；

控制所述目标块中各目标像素点分别以对应的调整后的滤波强度滤波。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明提供一种基于监控场景的3D滤波方法，所述方法包括：将目标帧图像划分为多个互不重叠的像素块；依次判断目标块的类型，所述类型包括静止块和运动块；若所述目标块为运动块，则以所述目标块为中心由内向外，由大到小依次调整所述目标块及分布于所述目标块四周的多层周围块的运动强度；控制所述目标块及所述周围块中的各像素点以调整后的目标运动强度滤波。本发明通过由内向外逐层递减的方式调整运动块以及运动块四周的多层周围块的运动强度，有利于各层像素块运动强度的均匀过度，避免由于运动块和静止块的运动强度相差较大而导致明显的方块效应。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

图1是本发明实施例中提供的一种基于监控场景的3D滤波方法的方法流程图；

图2是本发明实施例中提供的步骤S200的方法流程图；

图3是本发明实施例中提供的步骤S201的方法流程图；

图4是本发明实施例中提供的步骤S400的方法流程图；

图5是本发明实施例中提供的静止块及周围块的结构示意图；

图6是本发明实施例中提供的步骤S300的方法流程图；

图7是本发明实施例中提供的运动块及周围块的结构示意图；

图8是本发明实施例中提供的另一种步骤S300的方法流程图；

图9是本发明实施例中提供的另一种基于监控场景的3D滤波方法的方法流程图；

图10是本发明实施例中提供的目标像素点的sub加权处理的示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置的例子。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处。

请参考图1，所示为本发明实施例中提供的一种基于监控场景的3D滤波方法的方法流程图。由图1可见，所述方法包括：

步骤S100：将目标帧图像划分为多个互不重叠的像素块。

本实施例中所述的目标帧图像为当前待滤波的一帧图像，互不重叠的像素块可以定义为宏块(16x16)，当然，也可以定义为8x8个像素点等其他大小的像素块。

步骤S200：依次判断目标块的类型，所述类型包括静止块和运动块。

本发明可按照由左到右，由上至下的顺序判断目标块的类型，目标块类型的判断依据为目标块相对于参考帧图像中与所述目标块对应的参考块的变化程度。

步骤S300：若所述目标块为运动块，则以所述目标块为中心由内向外，由大到小依次调整所述目标块及分布于所述目标块四周的多层周围块的运动强度。

在由大到小调整所述目标块及周围块的运动强度时，可以先提高目标块的运动强度，再由内向外按照逐层递减的方式调整周围块的运动强度，使得各层像素块的运动强度由最大运动强度均匀过渡至最小均匀过度，避免目标帧图像出现明显的方块效应。

步骤S400：若所述目标块为静止块，则根据所述周围块的类型调整所述静止块的运动强度。

当目标块为静止块时，若周围块存在运动块，可以适当提高目标块的运动强度，以缩小目标块与周围块运动强度的差异。

步骤S500：根据所述目标块调整后的运动强度及所述周围块调整后的运动强度分别确定目标块及所述周围块的目标滤波强度。像素块的运动强度与滤波强度具有预设的对应关系，像素块的运动强度越大，则对应的滤波强度越小。

步骤S600：控制所述目标块及所述周围块分别以对应的目标滤波强度滤波。

请参考图2，所示为本发明实施例中提供的步骤S200的方法流程图。由图2可见，步骤S200可包括以下步骤：

步骤S201：根据所述目标块相对于参考帧图像中与所述目标块对应的参考块的变化程度，获取目标块的运动强度值。

请参考图3，所示为本发明实施例中提供的步骤S201的方法流程图。由图3可见，步骤S201可包括以下步骤：

步骤S2011：分别获取所述目标块以及参考帧图像中与所述目标块对应的参考块的图像参数，所述图像参数包括亮度和色度。

步骤S2012：根据所述目标块和所述参考块对应的图像参数获取目标块的特征值。

步骤S2013：根据预设的噪音参数以及限幅参数调整所述特征值，将所述调整后的特征值确定为目标块的运动强度，其中，所述限幅参数大于所述运动阀值。

本方法将亮度和色度作为目标块变化程度的衡量标准，并将目标块和参考块按照点累加的方式计算点间的均方差，获取目标块的特征值，目标块的特征值可作为运动判断的基础条件。具体的，可根据以下公式确定目标块的特征值：

var＝∑(curr(i,j)-ref(i,j))*(curr(i,j)-ref(i,j)) (1)

式中curr(i,j)为坐标为目标块的亮度值或色度值，ref(i,j)为坐标为参考块的亮度值或色度值。

根据公式(1)计算获得的目标块的特征值可包括亮度特征值和色度特征值。当curr(i,j)和ref(i,j)分别为目标块的亮度值和参考块的亮度值时，公式(1)的计算结果为亮度特征值；当curr(i,j)和ref(i,j)分别为目标块的色度值和参考块的色度值时，公式(1)的计算结果为色度特征值。将亮度特征值除以噪音参数后根据限幅参数做限幅，可获得亮度运动强度，同样的，将色度特征值除以噪音参数后根据限幅参数做限幅，可获得色度运动强度，将亮度运动强度和色度运动强度中较大的值确定为目标块的运动强度。

由于特征值除以噪音参数的值的范围较大，而判断目标块的类型以及后续根据目标块的类型调整波强度滤均不需要较大的取值，因此，可以通过限幅参数将特征值除以噪音参数的值限定在一定范围内，即根据限幅参数做限幅。例如，限幅参数预设为4，则亮度特征值(或色度特征值)除以噪音参数后的取值范围为0～4，通过噪音参数和限幅参数调整后的特征值即为目标块的运动强度，进而通过目标块的运动强度确定目标块的类型。

步骤S202：比较所述运动强度值与预设的运动阀值的大小。

步骤S203：若所述运动强度值大于所述运动阀值，则所述目标块为运动块。

步骤S204：若所述运动强度值小于所述运动阀值，则所述目标块为静止块。

本发明通过运动强度值与预设的运动阀值的比较，即可确定目标块的类型。例如，运动阀值为2，则运动强度值为0-1的目标块为静止块，运动强度值为2-4的目标为运动块。

请参考图4，所示为本发明实施例中提供的步骤S400的方法流程图。由图4可见，步骤S400可包括以下步骤：

步骤S401：检测分布于所述静止块四周的多层周围块的类型。

步骤S402：若所述多层周围块中包含运动块，则提高所述静止块的运动强度。

由于像素块的运动强度与滤波强度具有对应关系，因此，可通过调整像素块的运动强度，间接调整像素块的滤波强度。首先，可在以静止块为中心的2r+1范围内检测(r为检测半径)静止块四周的多层周围块的类型，若在此检测范围内存在运动块，则根据运动块与静止块的距离提高静止块的运动强度，运动强度的增幅可以设定为r-dis+1，其中，dis为运动块与静止块的距离。若在此检测范围内不存在运动块，则可保持静止块的运动强度不变，将静止块运动强度的增幅设定为零。当然，检测半径r也可以根据限幅参数做调整，比如希望减小运动对目标块的影响，则可减小检测半径r的设定值。

请参考图5，所示为本发明实施例中提供的静止块及周围块的结构示意图。由图5可见，静止块100周围分布有3层周围块，由内向外分别为第一静止周围块101、第二静止周围块102和第三静止周围块103，若静止块的检测半径设为3，则静止块100周围的3层周围块均落入检测范围内。若周围块中存在运动块，则运动块距离静止块100越近，则对静止块100的影响越大，静止块100运动强度的增幅也应越大，以此降低运动块和静止块之间运动强度的差异。例如，第一静止周围块101与第二静止周围块102相比，距离静止块100更近，对静止块100的影响更大，因此，若第一静止周围块101中包括运动块，则静止块100的运动强度的增幅为3；而第二静止周围块102中包括运动块，则静止块100的运动强度的增幅为2，小于第一静止周围块101中包括运动块时静止块100的运动强度的增幅。

当然，在运动块和静止块之间运动强度的差异不是很大的情况下，也可以在周围块中存在运动块时，将静止块的增幅设定为统一值，比如，将静止块的增幅统一设定为1。

请参考图6，所示为本发明实施例中提供的步骤S300的方法流程图。由图6可见，步骤S300可包括以下步骤：

步骤S301：将所述目标块的运动强度调整为所述限幅参数。

步骤S302：由内向外依次判断所述多层周围块的限幅参数与层数的差值与所述运动阀值的大小。

步骤S303：若所述限幅参数与层数的差值小于所述运动阀值，则将所述周围块的运动强度调整为运动阀值。

步骤S304：若所述限幅参数与层数的差值大于所述运动阀值，则将所述周围块的运动强度调整为限幅参数与层数的差值。

由于运动块相对于静止块来说，运动强度较大，受参考帧的影响较小，对应的滤波强度也较小，因此，在以所述目标块为中心调整目标块及周围块运动强度的过程中，应尽量避免改变周围块中运动块的类型，即周围块中存在运动块，则在调整后，运动块的类型不可改变，以免影响视频图像中运动块的真实性。

由于限幅参数为运动块运动强度的最大值，而运动阀值为运动块运动强度的最小值，因此，本发明可将目标块及目标块四周的周围块从内到外按照限幅参数到运动阀值的顺序依次扩展。当周围块的限幅参数与层数的差值小于所述运动阀值时，将所述周围块的运动强度调整为运动阀值。

请参考图7，所示为本发明实施例中提供的运动块及周围块的结构示意图。由图7可见，运动块200周围分布有4层周围块，由内向外分别为第一运动周围块201、第二运动周围块202、第三运动周围块203以及第四运动周围块204。如运动块200的扩展半径为3，限幅参数为6，运动阀值为3，则对目标块及周围块从内到外依次扩展时，运动块200(目标块)的运动强度直接调整为6、第一运动周围块201的运动强度调整为5、第二运动周围块202的运动强度调整为4、第三运动周围块203的运动强度调整为3。如运动块200的扩展半径改为4，由于运动阀值是运动块及周围块调整的最小值，运动阀值为3，因此，第四运动周围块204的运动强度依然调整为3。经过以上扩展，有利于降低运动边界判定的不连续，即运动轮廓不完整。另外，也有利于运动块向静止块的平滑过渡。

请参考图8，所示为本发明实施例中提供的另一种步骤S300的方法流程图。由图8可见，在步骤S304之后，步骤S300还包括：

步骤S305：判断所述周围块的初始运动强度是否大于限幅参数与层数的差值。

步骤S306：若所述周围块的初始运动强度大于限幅参数与层数的差值，则将所述周围块的运动强度的调整回初始运动强度。

由于本发明按照由左到右，由上至下的顺序依次调整目标帧中目标块的运动强度，同一像素块即可能作为目标块进行调整，也可能作为周围块而再次调整，因此，目标帧中的一个像素块可能需要经过多次调整。当某一像素块作为周围块再次调整时，可判断其初始运动强度是否大于限幅参数与层数的差值，若大于限幅参数与层数的差值，则将运动强度调整回初始运动强度。即目标帧中像素块运动强度的调整原则为当调整值大于被调整值时可以进行修改，小于被调整值时不做修改。

经过以上目标帧图像中静止块和运动块运动强度的调整后，目标帧图像按照块的方式可分为n档的运动强度，其中，n＝限幅参数+1。

3D滤波公式如下所示：

pix_new＝a*pix_curr+b*pix_ref (2)

其中，pix_new为经过滤波后的目标点的像素值，pix_curr为目标点的初始像素值，pix_ref为参考帧图像中参考点的像素值，a为目标点的权重，b为参考点的权重，a+b＝1。b值越大则目标点的滤波强度越大，反之则越小。

像素块的运动强度越大，则参考点的权重b值越小，像素块受参考块的影响就越小。像素块的运动强度与参考点的权重b具有唯一的对应关系，二者的对应关系可存储于预设的查询表中。查询表中运动强度的最大值(限幅参数)与参考点权重b的最小值相对应，运动强度的最小值(零)与参考点权重b的最大值相对应，理论上，参考点权重b的最小值为零，最大值为1，但是，根据实际应用，可将参考点权重b限定在一个合适的范围内，如0.2-0.8。

另外，为了保证各档间的滤波平滑过渡，与n档运动强度对应的参考点权重b值可以按照线性插值的方式合理设置。例如最大b值赋值为0.8，最小b值赋值为0.1，那么中间的6个强度可以按照线性插值的方式来生成，最终8个强度值按照强到弱为0.8，0.7，0.6，0.5，0.4，0.3，0.2，0.1，当然也可以使用其他曲线来拟合。如图7中，运动块200(目标块)的运动强度为6、第一运动周围块201的运动强度为5、第二运动周围块202的运动强度为4时，查询表中与运动块200、第一运动周围块201、第二运动周围块202依次对应的参考点权重b可设置为0.5、0.6和0.7，以免对应的参考点权重b之间的差别较大(如0.3、0.5和0.9)而影响各档间的滤波平滑过渡。

请参考图9，所示为本发明实施例中提供的另一种基于监控场景的3D滤波方法的方法流程图。由图9可见，在步骤S600之后，所述方法还包括：

步骤S700：根据像素值变化量与滤波强度的对应曲线，依次调整所述目标块中各目标像素点的滤波强度，其中，像素值变化量与滤波强度的对应曲线为连续的单调递减曲线。

步骤S800：控制所述目标块中各目标像素点分别以对应的调整后的滤波强度滤波。

本发明在保证像素块之间滤波强度的均匀过度外，进一步保证像素块内的各像素点之间均匀过度。本发明以目标像素点的像素值与参考点像素值的绝对值差值sub作为目标块中各目标像素点像素值变化量的衡量标准。经过多个传感器及多个场景的统计，大部分噪声在32之内，预留部分余量，噪声的最大值可设定为40。因此，像素值变化量与滤波强度的对应曲线中像素值变化量的最小值为0，最大值为40，由于像素值变化量与滤波强度的对应曲线为单调递减曲线，因此，0-40之间的像素值变化量由小到大依次变化时，对应的滤波强度在b_max和b_min之间由大到小连续变化，其中，b_max为滤波强度的最大值，b_min为滤波强度的最小值，由于步骤S500中已获得了目标块的目标滤波强度，因此，可将b_max确定为目标块的目标滤波强度。

此外，为了保证像素点之间滤波强度差别合理，也可在目标像素点的3x3范围内对目标像素点的sub做加权处理，再根据处理后的sub_new获取目标像素点对应的滤波强度。请参考图10，所示为本发明实施例中提供的目标像素点的sub加权处理的示意图。由图10可见，目标像素点的权重为a，与目标像素点相邻的8个像素点的权重为b，则sub_new＝(a*sub+b*(相邻8个像素点sub相加))/(a+8*b)。当然，与目标像素点相邻的像素点的权重值也可以不同。权重的设定和希望平滑的程度相关，比如希望各像素点的滤波强度接近，则加大权重值；希望各个点的滤波强度区别大些，则减小权重值。

此外，为了减少滤波改变值对运动边界的影响过大造成拖影，以及避免个别点改变过大影响主观观测效果，可以将改变值限定在一定范围内。

以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种基于监控场景的3D滤波方法，其特征在于，所述方法包括：

将目标帧图像划分为多个互不重叠的像素块；

依次判断目标块的类型，所述类型包括静止块和运动块；

若所述目标块为运动块，则以所述目标块为中心由内向外，由大到小依次调整所述目标块及分布于所述目标块四周的多层周围块的运动强度；

根据所述目标块调整后的运动强度及所述周围块调整后的运动强度分别确定目标块及所述周围块的目标滤波强度；

控制所述目标块及所述周围块分别以对应的目标滤波强度滤波。

2.根据权利要求1所述的基于监控场景的3D滤波方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述目标块为静止块，则根据所述周围块的类型调整所述静止块的运动强度。

3.根据权利要求1所述的基于监控场景的3D滤波方法，其特征在于，所述判断目标块的类型包括：

根据所述目标块相对于参考帧图像中与所述目标块对应的参考块的变化程度，获取目标块的运动强度值；

比较所述运动强度值与预设的运动阀值的大小；

若所述运动强度值大于所述运动阀值，则所述目标块为运动块；

若所述运动强度值小于所述运动阀值，则所述目标块为静止块。

4.根据权利要求3所述的基于监控场景的3D滤波方法，其特征在于，根据所述目标块相对于参考帧图像中与所述目标块对应的参考块的像素值变化量，获取目标块的运动强度值包括：

分别获取所述目标块以及参考帧图像中与所述目标块对应的参考块的图像参数，所述图像参数包括亮度和色度；

根据所述目标块和所述参考块对应的图像参数获取目标块的特征值；

根据预设的噪音参数以及限幅参数调整所述特征值，将调整后的所述特征值确定为目标块的运动强度，其中，所述限幅参数大于所述运动阀值。

5.根据权利要求4所述的基于监控场景的3D滤波方法，其特征在于，以所述目标块为中心由内向外，由大到小依次调整所述目标块及分布于所述目标块四周的多层周围块的运动强度包括：

将所述目标块的运动强度调整为所述限幅参数；

由内向外依次判断所述多层周围块的限幅参数与层数的差值与所述运动阀值的大小；

若所述限幅参数与层数的差值大于所述运动阀值，则将所述周围块的运动强度调整为限幅参数与层数的差值；

若所述限幅参数与层数的差值小于所述运动阀值，则将所述周围块的运动强度调整为运动阀值。

6.根据权利要求5所述的基于监控场景的3D滤波方法，其特征在于，在将所述周围块的运动强度调整为限幅参数与层数的差值之后，以所述目标块为中心由内向外，由大到小依次调整所述目标块及分布于所述目标块四周的多层周围块的运动强度还包括：

判断所述周围块的初始运动强度是否大于限幅参数与层数的差值；

若所述周围块的初始运动强度大于限幅参数与层数的差值，则将所述周围块的运动强度的调整回初始运动强度。

7.根据权利要求2所述的基于监控场景的3D滤波方法，其特征在于，若所述目标块为静止块，则根据所述周围块的类型调整所述静止块的运动强度包括：

检测分布于所述静止块四周的多层周围块的类型；

若所述多层周围块中包含运动块，则提高所述静止块的运动强度。

8.根据权利要求1所述的基于监控场景的3D滤波方法，其特征在于，在控制所述目标块及所述周围块分别以对应的目标滤波强度滤波之后，所述方法还包括：

根据像素值变化量与滤波强度的对应曲线，依次调整所述目标块中各目标像素点的滤波强度，其中像素值变化量与滤波强度的对应曲线为连续的单调递减曲线；

控制所述目标块中各目标像素点分别以对应的调整后的滤波强度滤波。