CN107730438A - 一种基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图像处理方法领域，尤其涉及一种基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法，所述的方法包括依次进行的如下步骤：步骤1：通过鱼眼镜头获取全景图像；步骤2：将全景图像映射到预设的虚拟平面或曲面上；并将投影后的图像分割成预设像素大小的区块；步骤3：去除全景图像中的静态物体，得到多帧全景图像中的动态物体；步骤4：将动态物体所包含的多个区块进行比对，得到相邻两帧全景图像中同一动态物体；步骤5：将多帧全景图像中的同一动态物体汇总得到全景图像中多个动态物体的动态运动图像。本方法的优势数据处理量小、计算速度快，适用于超市、会议大厅、中小型车站等具有一定面积的封闭或开放的空间的动态物体的快速跟踪。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理方法领域，尤其涉及一种基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法和系统。
背景技术
申请号为CN2015800439990，申请人为英特尔公司的一份技术方案，公开了用于确定对象到车辆的距离的技术包括用于对在由车辆的鱼眼摄像机生成的鱼眼图像中所捕获的对象进行识别的计算设备。该计算设备将所识别的对象的轮廓投影到选定的虚拟平面上，该选定的虚拟平面位于车辆外且是基于所识别的对象相对于车辆的位置而从预定义的虚拟平面集合选出的。该计算设备识别在选定的虚拟平面上的投影轮廓的底，并且确定假想线与和车辆所在的平面重合的地面的交点。该假想线穿过所识别的投影轮廓的底和鱼眼摄像机中的每一个。计算设备基于所确定的交点和识别的投影轮廓的底来确定所识别的对象相对于车辆的位置。
上述基于鱼眼摄像机来对图像进行捕获识别，确定车辆距离。
随着鱼眼摄像机的广泛使用和像素的迅速提高，使人脸识别、人物跟踪成为可能。
但是现在并未有一款鱼眼摄像机能够迅速的进行运动物体的跟踪。
发明内容
本发明的目的是提供一种数据处理量小、计算速度快的基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法和系统。
本发明的具体方案如下：一种基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法，其特征在于，所述的方法包括依次进行的如下步骤：
步骤1：通过鱼眼镜头获取全景图像；
步骤2：将全景图像映射到预设的虚拟平面或曲面上；并将投影后的图像分割成预设像素大小的区块；
步骤3：通过多帧全景图像比对，去除全景图像中的静态物体，得到多帧全景图像中的动态物体；
步骤4：将相邻两帧全景图像中动态物体所包含的多个区块进行比对，得到相邻两帧全景图像中同一动态物体；
步骤5：将多帧全景图像中的同一动态物体汇总得到全景图像中多个动态物体的动态运动图像。
在上述的基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法中，所述的步骤2中的虚拟平面为长条状的平面；所述的虚拟曲面为半球面或者环形曲面。
在上述的基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法中，所述的步骤2中的区块的像素大小为50*50。
在上述的基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法中，所述的步骤3中静态物体的去除方法为：将相邻两帧或多帧图像中的区块进行比对，将同一坐标点的相同区块予以去除。
在上述的基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法中，所述的步骤4具体为：
S41：获取步骤3处理得到的相邻两帧含有至少一个动态物体的全景图像中的动态物体的区块；
S42：将相邻两帧全景图像中的动态物体的区块进行比对，若两个动态物体的区块组成一致则标记为同一动态物体；若两个动态物体的区块组成不一致则标记为非同一动态物体；
S43：S42结束后，得到相邻两帧全景图像中所有相对应的动态物体。
同时，本发明还公开了一种基于鱼眼镜头的动态物体跟踪系统，包括如下单元：
图像获取单元：用于通过鱼眼镜头获取全景图像；
图像预处理单元：用于将全景图像映射到预设的虚拟平面或曲面上；并将投影后的图像分割成预设像素大小的区块；
静态物体去除单元：用于通过多帧全景图像比对，去除全景图像中的静态物体，得到多帧全景图像中的动态物体；
动态物体比对单元：用于将相邻两帧全景图像中动态物体所包含的多个区块进行比对，得到相邻两帧全景图像中同一动态物体；
结果输出单元：用于将多帧全景图像中的同一动态物体汇总得到全景图像中多个动态物体的动态运动图像。
在上述的基于鱼眼镜头的动态物体跟踪系统中，所述的动态物体比对单元包括如下子单元：
区块获取子单元：用于获取经过静态物体去除单元处理得到的相邻两帧含有至少一个动态物体的全景图像中的动态物体的区块；
比对子单元：用于将相邻两帧全景图像中的动态物体的区块进行比对，若两个动态物体的区块组成一致则标记为同一动态物体；若两个动态物体的区块组成不一致则标记为非同一动态物体；
结果输出子单元：用于根据比对子单元的计算得到相邻两帧全景图像中所有相对应的动态物体。
本发明与现有技术相比，其有益效果在于：
传统的动态物体跟踪需要结合多个摄像头进行跟踪，但是在本方案中，采用鱼眼镜头就可以捕获全景图像，这适用于超市、会议大厅、中小型车站等具有一定面积的封闭或开放的空间，空间内的所有图像都可以显示在鱼眼镜头的传感器上，并且划分区块，通过去除静态物体并根据动态物体的区块确定不同图像中的动态物体的运动轨迹，得到跟踪结果，如此设置可以有效的降低数据处理量，显著的提高了数据处理速度。
附图说明
图1为本发明的实施例1的流程方框图；
图2为本发明的实施例1的步骤4的流程示意图；
图3为本发明的实施例1的结构方框图。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明作进一步的描述，但不构成对本发明的任何限制，任何在本发明权利要求范围所做的有限次的修改，仍在本发明的权利要求范围内。
实施例1
如图1-3所示，一种基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法，其特征在于，所述的方法包括依次进行的如下步骤：
步骤1：通过鱼眼镜头获取全景图像；
鱼眼镜头获取的图像是成像在传感器上的平面图像；由于最终呈现在用户眼前的是接近现实的长条状平面图像或者曲面图像，因此对于传感器上的平面图像要经过步骤2的预处理。
步骤2：将全景图像映射到预设的虚拟平面或曲面上；并将投影后的图像分割成预设像素大小的区块；
虚拟平面为长条状的平面；所述的虚拟曲面为半球面或者环形曲面。如果为长条状的平面则该平面为整个图像的条状展开图；如果为虚拟曲面，则一般选择为半球面更为适合于用户感官，而环形曲面实质上是上述虚拟平面首尾相接组成的图形。
在本实施例中，区块的像素大小为50*50，但是并不一定要限定为这个像素。本实施例中设置区块的目的在于，为后续的静态物体去除和动态物体的跟踪做准备，一方面合适的像素范围可以在去除静态物体过程中得到的动态物体边缘更为完整光滑，减少齿形边缘的产生，另一方面，降低数据处理难度，避免了过小像素区块带来的处理量过大的问题。
步骤3：通过多帧全景图像比对，去除全景图像中的静态物体，得到多帧全景图像中的动态物体；
静态物体的去除方法为：将相邻两帧或多帧图像中的区块进行比对，将同一坐标点的相同区块予以去除。
步骤4：将相邻两帧全景图像中动态物体所包含的多个区块进行比对，得到相邻两帧全景图像中同一动态物体；
所述的步骤4具体为：
S41：获取步骤3处理得到的相邻两帧含有至少一个动态物体的全景图像中的动态物体的区块；
S42：将相邻两帧全景图像中的动态物体的区块进行比对，若两个动态物体的区块组成一致则标记为同一动态物体；若两个动态物体的区块组成不一致则标记为非同一动态物体；
S43：S42结束后，得到相邻两帧全景图像中所有相对应的动态物体。
步骤5：将多帧全景图像中的同一动态物体汇总得到全景图像中多个动态物体的动态运动图像。
传统的动态物体跟踪需要结合多个摄像头进行跟踪，但是在本实施例中，采用鱼眼镜头就可以捕获全景图像，这适用于超市、会议大厅、中小型车站等具有一定面积的封闭或开放的空间，空间内的所有图像都可以显示在鱼眼镜头的传感器上，并且划分区块，通过去除静态物体并根据动态物体的区块确定不同图像中的动态物体的运动轨迹，得到跟踪结果，如此设置可以有效的降低数据处理量，显著的提高了数据处理速度。
同时，本实施例还包括用于实施该方法的系统，具体来说，包括如下单元：
图像获取单元1：用于通过鱼眼镜头获取全景图像；
图像预处理单元2：用于将全景图像映射到预设的虚拟平面或曲面上；并将投影后的图像分割成预设像素大小的区块；
静态物体去除单元3：用于通过多帧全景图像比对，去除全景图像中的静态物体，得到多帧全景图像中的动态物体；
动态物体比对单元4：用于将相邻两帧全景图像中动态物体所包含的多个区块进行比对，得到相邻两帧全景图像中同一动态物体；
该动态物体比对单元包括如下子单元：
区块获取子单元41：用于获取经过静态物体去除单元处理得到的相邻两帧含有至少一个动态物体的全景图像中的动态物体的区块；
比对子单元42：用于将相邻两帧全景图像中的动态物体的区块进行比对，若两个动态物体的区块组成一致则标记为同一动态物体；若两个动态物体的区块组成不一致则标记为非同一动态物体；
结果输出子单元43：用于根据比对子单元的计算得到相邻两帧全景图像中所有相对应的动态物体。
结果输出单元5：用于将多帧全景图像中的同一动态物体汇总得到全景图像中多个动态物体的动态运动图像。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。
Claims (7)
1.一种基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法，其特征在于，所述的方法包括依次进行的如下步骤：
步骤1：通过鱼眼镜头获取全景图像；
步骤2：将全景图像映射到预设的虚拟平面或曲面上；并将投影后的图像分割成预设像素大小的区块；
步骤3：通过多帧全景图像比对，去除全景图像中的静态物体，得到多帧全景图像中的动态物体；
步骤4：将相邻两帧全景图像中动态物体所包含的多个区块进行比对，得到相邻两帧全景图像中同一动态物体；
步骤5：将多帧全景图像中的同一动态物体汇总得到全景图像中多个动态物体的动态运动图像。
2.根据权利要求1所述的基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法，其特征在于，所述的步骤2中的虚拟平面为长条状的平面；所述的虚拟曲面为半球面或者环形曲面。
3.根据权利要求1所述的基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法，其特征在于，所述的步骤2中的区块的像素大小为50*50。
4.根据权利要求1所述的基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法，其特征在于，所述的步骤3中静态物体的去除方法为：将相邻两帧或多帧图像中的区块进行比对，将同一坐标点的相同区块予以去除。
5.根据权利要求1所述的基于鱼眼镜头的动态物体跟踪方法，其特征在于，所述的步骤4具体为：
S41：获取步骤3处理得到的相邻两帧含有至少一个动态物体的全景图像中的动态物体的区块；
S42：将相邻两帧全景图像中的动态物体的区块进行比对，若两个动态物体的区块组成一致则标记为同一动态物体；若两个动态物体的区块组成不一致则标记为非同一动态物体；
S43：S42结束后，得到相邻两帧全景图像中所有相对应的动态物体。
6.一种基于鱼眼镜头的动态物体跟踪系统，其特征在于：包括如下单元：
图像获取单元：用于通过鱼眼镜头获取全景图像；
图像预处理单元：用于将全景图像映射到预设的虚拟平面或曲面上；并将投影后的图像分割成预设像素大小的区块；
静态物体去除单元：用于通过多帧全景图像比对，去除全景图像中的静态物体，得到多帧全景图像中的动态物体；
动态物体比对单元：用于将相邻两帧全景图像中动态物体所包含的多个区块进行比对，得到相邻两帧全景图像中同一动态物体；
结果输出单元：用于将多帧全景图像中的同一动态物体汇总得到全景图像中多个动态物体的动态运动图像。
7.根据权利要求6所述的基于鱼眼镜头的动态物体跟踪系统，其特征在于，所述的动态物体比对单元包括如下子单元：
区块获取子单元：用于获取经过静态物体去除单元处理得到的相邻两帧含有至少一个动态物体的全景图像中的动态物体的区块；
比对子单元：用于将相邻两帧全景图像中的动态物体的区块进行比对，若两个动态物体的区块组成一致则标记为同一动态物体；若两个动态物体的区块组成不一致则标记为非同一动态物体；
结果输出子单元：用于根据比对子单元的计算得到相邻两帧全景图像中所有相对应的动态物体。
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