CN107895355A - 一种移动侦测和图像对比度自适应增强系统及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种移动侦测和图像对比度自适应增强系统及其方法，本系统由像素信息分割模块、像素信息特征提取模块、像素特征帧级缓存模块、特征匹配与输出模块和曲线生成与映射模块组成。本方法利用时域中相邻时间节点内帧图像信息的相关性，对空域图像的亮度分量进行分割和运动特征提取，再对一段时间内提取的特征进行帧间匹配与比较，进而把图像分为运动物体和背景两部分，根据场景应用需求，对两部分分别赋予不同权重，统计图出像对比度分配信息，再经过对比度分析和映射曲线生成模块，实现根据不同场景和应用实时自适应地拉伸和压缩图像对比度，从而提升图像效果的目的，满足当前图像采集设备对于高帧率、高清晰度、高实时性日益增长的需求。
Description
技术领域
本发明属于视频处理领域，尤其是涉及一种移动侦测和图像对比度自适应增强系统及其方法。
背景技术
目前行业中对于图像对比度增强的主要方法为固定曲线映射法或单帧图像生成映射曲线的方法，上述固定曲线映射法对于图像不同场景的适应性有明显缺陷，容易造成有效信息被压缩的情况，而上述的单帧图像生成映射曲线的方法，由于缺乏对目标物体和背景的区分，往往容易把增强目标放在背景上，难以做到合理且有选择的图像增强。因此，研发一种基于FPGA平台的移动侦测和图像对比度自适应增强系统及其方法是个亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种移动侦测和图像对比度自适应增强系统及其方法，本方法能够应用在不同场景，不同应用中来对图像进行实时的运动特征提取和分割，从而做到有效的增强运动物体和周边场景，使运动物体图像效果达到最优的目的。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于FPGA平台的移动侦测和图像对比度自适应增强系统，包括像素信息分割模块、像素信息特征提取模块、像素特征帧级缓存模块、特征匹配与输出模块、曲线生成与映射模块。
进一步的，所述像素信息分割模块根据不同需求对图像进行分割并记录加权系数，加权系数与分割面积成正比；所述像素信息特征提取模块根据每个图像分割区域的灰度信息和面积信息，算出等效亮度值，并构建掩模内核，对不同模块图像进行二值化和腐蚀，去除噪声干扰，再通过不同方向的卷积操作求取图像上各物体的边界值，把运动图像进行降维度操作；所述像素特征帧级缓存模块对外部设定间隔的每一帧图像的分割块灰度及边界信息进行记录和缓存；所述特征匹配与输出模块利用缓存的各帧图像特征值，根据不同分割块进行时域匹配，根据信息变化规律确定图像各部分的类型是运动物体还是背景信息，并将结果缓存；所述曲线生成与映射模块根据缓存的图像运动特征匹配结果，判断对比度压缩和拉伸的灰度区间和拉伸强度，生成映射曲线，并将映射结果输出。
进一步的，一种基于FPGA平台的移动侦测和图像对比度自适应增强方法，具体过程如下：
假设源图像F及其前后间隔n帧的图像分别为F、F-n和F+n(n可根据场景应用需求设置，一般监控或交通应用推荐n＝帧率，即每秒取1帧)，采用流水线操作，以图像F为例；
1、对输入的视频流进行像素信息分割：图像分割为M*N块，放入RAM进行缓存，每块加权系数T(m,n)是相等的；
2、进行像素信息特征提取：每个图像块求出灰度均值，进行二值化后得出像块的二值化图像，再通过腐蚀算子对二值化图进行卷积，每点卷积的4个值取与操作，得出腐蚀化二值图，再根据scharr二维边界卷积算子：和对腐蚀化二值图进行卷积，提取边界信息，3个方向取最大值，得出当前帧m*n个像块的边界信息；
3、进行像素特征帧级缓存：把第二步提取到的特征信息进行缓存，形成特征信息流，再用第F贞的特征信息，与F-n和F+n的对应像块边界信息进行比对，
4、进行特征匹配与输出：比对的结果，若差值变化超过25％，则认为该像块图像处在变化中，为运动物体的一部分，反之则为背景，然后根据移动物体和背景的权重(监控和交通应用中建议比值为4:1)，对每个像块的灰度值进行权重计算，求出运动物体和背景加权的图像灰度均值和运动像块标准差，标准差求取公式为：其中mf*nf为运动像块个数，F(x,y)为像块(x,y)的灰度值，GF为运动像块的平均灰度值(有面积加权)；
5、进行曲线生成与映射：用预存的两条对比度映射曲线(拉伸和压缩)和一条1:1直线进行拟合，生成映射曲线，并将映射结果输出。
进一步的，拟合方式为：根据灰度均值确定对比度拉伸拐点位置，灰度均值越高，拉伸拐点越高，同时根据标准差确定两条曲线和直线的权重，标准差越大，拉伸曲线权重越高。
相对于现有技术，本发明所述的基于FPGA平台的移动侦测和图像对比度自适应增强系统及其方法具有以下优势：
(1)本系统包括像素信息分割模块、像素信息特征提取模块、像素特征帧级缓存模块、特征匹配与输出模块、曲线生成与映射模块，可应用于监控或智能交通领域，在提升图像质量的同时有效地降低了图像多帧缓存带来的存储资源消耗，对于实时图像的对比度优化具有很明显的效果。
(2)本方法基于传统的图像对比度增强算法进行改进，利用时域中相邻时间节点内帧图像信息的相关性，对空域图像的亮度分量进行分割和运动特征提取，再对一段时间内提取的特征进行帧间匹配与比较，进而把图像分为运动物体和背景两部分，根据场景应用需求，对两部分分别赋予不同权重，统计图出像对比度分配信息，再经过对比度分析和映射曲线生成模块，实现根据不同场景和应用实时自适应地拉伸和压缩图像对比度，从而有针对性地实现基于移动侦测的图像对比度自适应增强。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的系统示意图。
图2-4为本发明实施例所述的曲线拟合过程示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1所示，一种基于FPGA平台的移动侦测和图像对比度自适应增强系统，包括像素信息分割模块、像素信息特征提取模块、像素特征帧级缓存模块、特征匹配与输出模块、曲线生成与映射模块。所述像素信息分割模块根据不同需求对图像进行分割并记录加权系数，加权系数与分割面积成正比；所述像素信息特征提取模块根据每个图像分割区域的灰度信息和面积信息，算出等效亮度值，并构建掩模内核，对不同模块图像进行二值化和腐蚀，去除噪声干扰，再通过不同方向的卷积操作求取图像上各物体的边界值，把运动图像进行降维度操作；所述像素特征帧级缓存模块对外部设定间隔的每一帧图像的分割块灰度及边界信息进行记录和缓存；所述特征匹配与输出模块利用缓存的各帧图像特征值，根据不同分割块进行时域匹配，根据信息变化规律确定图像各部分的类型是运动物体还是背景信息，并将结果缓存；所述曲线生成与映射模块根据缓存的图像运动特征匹配结果，判断对比度压缩和拉伸的灰度区间和拉伸强度，生成映射曲线，并将映射结果输出。
基于上述系统的方法，实现方式为：
假设源图像F及其前后间隔n帧的图像分别为F，F-n和F+n(n可根据场景应用需求设置，一般监控或交通应用推荐n＝帧率，即每秒取1帧)，采用流水线操作，以图像F为例。
假设源图像F及其前后间隔n帧的图像分别为F、F-n和F+n(n可根据场景应用需求设置，一般监控或交通应用推荐n＝帧率，即每秒取1帧)，采用流水线操作，以图像F为例；
1、对输入的视频流进行像素信息分割：图像分割为M*N块，放入RAM进行缓存，每块加权系数T(m,n)是相等的；
2、进行像素信息特征提取：每个图像块求出灰度均值，进行二值化后得出像块的二值化图像，再通过腐蚀算子对二值化图进行卷积，每点卷积的4个值取与操作，得出腐蚀化二值图，再根据scharr二维边界卷积算子：和对腐蚀化二值图进行卷积，提取边界信息，3个方向取最大值，得出当前帧m*n个像块的边界信息；
3、进行像素特征帧级缓存：把第二步提取到的特征信息进行缓存，形成特征信息流，再用第F贞的特征信息，与F-n和F+n的对应像块边界信息进行比对，
4、进行特征匹配与输出：比对的结果，若差值变化超过25％，则认为该像块图像处在变化中，为运动物体的一部分，反之则为背景，然后根据移动物体和背景的权重(监控和交通应用中建议比值为4:1)，对每个像块的灰度值进行权重计算，求出运动物体和背景加权的图像灰度均值和运动像块标准差，标准差求取公式为：其中mf*nf为运动像块个数，F(x,y)为像块(x,y)的灰度值，GF为运动像块的平均灰度值(有面积加权)；
5、进行曲线生成与映射：用预存的两条对比度映射曲线(拉伸和压缩)和一条1:1直线进行拟合，生成映射曲线，并将映射结果输出。拟合方式为：根据灰度均值确定对比度拉伸拐点位置，灰度均值越高，拉伸拐点越高，同时根据标准差确定两条曲线和直线的权重，标准差越大，拉伸曲线权重越高，曲线拟合过程如图2到4所示。
本方法采用流水线的方式，可以支持多帧的时域匹配，把输入的图像信息在特征提取模块进行降维度，有效减少了缓存数据量，降低了对于FPGA片外DDR缓存的依赖，同时，尽量做到简化卷积算子，使图像行缓存操作减少，降低对片内RAM资源的使用数量，基于对FPGA流水线处理实时性的优势和开方等复杂运算操作的局限性，将特征匹配与输出模块中的标准差计算公式简化为有效避免了运算资源的而消耗，提升了视频处理速度，满足当前图像采集设备对于高帧率、高清晰度、高实时性日益增长的需求。
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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种移动侦测和图像对比度自适应增强系统，其特征在于：包括像素信息分割模块、像素信息特征提取模块、像素特征帧级缓存模块、特征匹配与输出模块、曲线生成与映射模块。
2.根据权利要求1所述的一种移动侦测和图像对比度自适应增强系统，其特征在于：所述像素信息分割模块根据不同需求对图像进行分割并记录加权系数，加权系数与分割面积成正比；所述像素信息特征提取模块根据每个图像分割区域的灰度信息和面积信息，算出等效亮度值，并构建掩模内核，对不同模块图像进行二值化和腐蚀，去除噪声干扰，再通过不同方向的卷积操作求取图像上各物体的边界值，把运动图像进行降维度操作；所述像素特征帧级缓存模块对外部设定间隔的每一帧图像的分割块灰度及边界信息进行记录和缓存；所述特征匹配与输出模块利用缓存的各帧图像特征值，根据不同分割块进行时域匹配，根据信息变化规律确定图像各部分的类型是运动物体还是背景信息，并将结果缓存；所述曲线生成与映射模块根据缓存的图像运动特征匹配结果，判断对比度压缩和拉伸的灰度区间和拉伸强度，生成映射曲线，并将映射结果输出。
3.用于权利要求1或2所述的移动侦测和图像对比度自适应增强方法，其特征在于，具体过程如下：
假设源图像F及其前后间隔n帧的图像分别为F、F-n和F+n(n可根据场景应用需求设置，一般监控或交通应用推荐n＝帧率，即每秒取1帧)，采用流水线操作，以图像F为例；
1)对输入的视频流进行像素信息分割：图像分割为M*N块，放入RAM进行缓存，每块加权系数T(m,n)是相等的；
2)进行像素信息特征提取：每个图像块求出灰度均值，进行二值化后得出像块的二值化图像，再通过腐蚀算子对二值化图进行卷积，每点卷积的4个值取与操作，得出腐蚀化二值图，再根据scharr二维边界卷积算子：和对腐蚀化二值图进行卷积，提取边界信息，3个方向取最大值，得出当前帧m*n个像块的边界信息；
3)进行像素特征帧级缓存：把第二步提取到的特征信息进行缓存，形成特征信息流，再用第F贞的特征信息，与F-n和F+n的对应像块边界信息进行比对，
4)进行特征匹配与输出：比对的结果，若差值变化超过25％，则认为该像块图像处在变化中，为运动物体的一部分，反之则为背景，然后根据移动物体和背景的权重(监控和交通应用中建议比值为4:1)，对每个像块的灰度值进行权重计算，求出运动物体和背景加权的图像灰度均值和运动像块标准差，标准差求取公式为：其中mf*nf为运动像块个数，F(x,y)为像块(x,y)的灰度值，GF为运动像块的平均灰度值(有面积加权)；
5)进行曲线生成与映射：用预存的两条对比度映射曲线(拉伸和压缩)和一条1:1直线进行拟合，生成映射曲线，并将映射结果输出。
4.根据权利要求3所述的一种移动侦测和图像对比度自适应增强方法，其特征在于：在步骤五中，拟合方式为：根据灰度均值确定对比度拉伸拐点位置，灰度均值越高，拉伸拐点越高，同时根据标准差确定两条曲线和直线的权重，标准差越大，拉伸曲线权重越高。
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| GR01 | Patent grant | ||
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