CN110956648A

CN110956648A - 一种视频图像处理方法、装置、设备及存储介质

Info

Publication number: CN110956648A
Application number: CN201911119798.0A
Authority: CN
Inventors: 熊光银; 龚潇; 肖泉武
Original assignee: Shenzhen Hongdian Technologies Corp
Current assignee: Shenzhen Hongdian Technologies Corp
Priority date: 2019-11-15
Filing date: 2019-11-15
Publication date: 2020-04-03

Abstract

本发明公开了一种视频图像处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取当前视频帧、当前帧的前一帧作为预处理图像，以及获取参照图像；对目标图像与预处理图像进行处理，得到第一目标皮尔森相关系数，对目标图像与参照图像进行处理，得到第二目标皮尔森相关系数；当第一和第二目标皮尔森相关系数，均满足目标检测条件时，则保存目标图像。本发明实施例的技术方案，解决了目前将监控视频全部存储时，筛选目标视频费时费力，并且已存储的视频中无效占用大量存储空间，导致定存储空间利用率较低的技术问题，实现了预先对监控视频中的各个视频帧进行处理，从而仅保存有效视频，提高了存储空间的利用率，以及筛选有效视频效率的技术效果。

Description

一种视频图像处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及安防安全技术领域，尤其涉及一种视频图像处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在安防领域内，通过摄像头采集视频图像，并对视频图像进行处理是安防领域中重要的组成部分。

目前，当监控摄像头采集到视频图像后，需要将采集的全部视频图像存储至存储空间中。当需要获取关于某个人，或者某个时间段内的监控视频时，就需要用户从所有监控视频中筛选出所需的监控图像，即需要从存储空间中获取全部监控视频，并从全部监控视频中筛选出有效视频，存在筛选效率较低，人力成本较高的技术问题；进一步，若将监控视频全部存储到目标存储区域时，由于目标存储区域的存储空间有限，就需要定时清理存储空间，导致监控视频的保留时间有限，影响视频调取的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种视频图像处理方法、装置、设备及存储介质，以实现自动筛选监控视频中的有效图像并保存，提高查找目标图像的效率，以及存储空间利用率的技术效果。

第一方面，本发明实施例提供了一种视频图像处理方法，该方法包括：

获取视频中与当前帧相对应的图像作为目标图像、获取当前帧的前一帧作为预处理图像，以及获取参照图像；

采用预设算法对目标图像与所述预处理图像进行处理，得到与所述目标图像相对应的第一目标皮尔森相关系数，以及对所述目标图像与所述参照图像进行处理，得到与目标图像相对应的第二目标皮尔森相关系数；

当所述第一目标皮尔森相关系数，以及所述第二目标皮尔森相关系数，均满足目标检测条件时，则保存所述目标图像；

其中，所述目标检测阈值由所述第一目标皮尔森相关系数，以及与所述预处理图像相对应的第一皮尔森相关系数确定。

第二方面，本发明实施例还提供了一种视频图像处理装置，该装置包括：

图像获取模块，用于获取视频图像中与当前帧相对应的图像作为目标图像、获取当前帧的前一帧图像作为预处理图像，以及获取参照图像；

皮尔森相关系数确定模块，用于采用预设算法对目标图像与所述预处理图像进行处理，得到与所述目标图像相对应的第一目标皮尔森相关系数，以及对所述目标图像与所述参照图像进行处理，得到与目标图像相对应的第二目标皮尔森相关系数；

图像保存模块，用于当所述第一目标皮尔森相关系数，以及所述第二目标皮尔森相关系数，均满足目标检测条件时，则保存所述目标图像；

第三方面，本发明实施例还提供了一种设备，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例任一所述的视频图像处理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明实施例任一所述的视频图像处理方法。

本发明实施例的技术方案，通过获取视频中与当前帧相对应的图像作为目标图像、获取当前帧的前一帧作为预处理图像，以及获取参照图像；采用预设算法对目标图像与预处理图像进行处理，得到与目标图像相对应的第一目标皮尔森相关系数，以及对目标图像与参照图像进行处理，得到与目标图像相对应的第二目标皮尔森相关系数；当第一目标皮尔森相关系数，以及第二目标皮尔森相关系数，均满足目标检测条件时，则保存目标图像，解决了目前调取目标监控视频时，需要用户从所有监控视频中筛选目标监控，工作量较大，人工成本较高；同时，若将监控视频数据全部存储到存储空间时，由于存储空间有限需要定时清理，导致监控视频保留时间有限，影响视频调取的技术问题，实现了存储空间中仅存储所有监控视频中的有效视频数据，提高了筛选目标视频的效率，以及存储空间利用率的技术效果。

附图说明

为了更加清楚地说明本发明示例性实施例的技术方案，下面对描述实施例中所需要用到的附图做一简单介绍。显然，所介绍的附图只是本发明所要描述的一部分实施例的附图，而不是全部的附图，对于本领域普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图得到其他的附图。

图1为本发明实施例一所提供的一种视频图像处理方法流程示意图；

图2为本发明实施例一所提供的不同视频帧与皮尔森相关系数变化示意图；

图3为本发明实施例二所提供的一种视频图像处理方法另一流程示意图；

图4为本发明实施例三所提供的一种视频图像处理方法另一流程示意图；

图5为本发明实施例三所提供的采集模式选择示意图；

图6为本发明实施例四所提供的一种视频图像处理装置结构示意图；

图7为本发明实施例五所提供的一种设备结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一所提供的一种视频图像处理方法流程示意图，本实施例可适用于从监控视频图像筛选出有效图像的情形，该方法可以由视频图像处理装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现，硬件可以是电子设备，可选择移动终端、PC端等。

如图1，本实施例的方法包括：

S110、获取视频中与当前帧相对应的图像作为目标图像、获取当前帧的前一帧作为预处理图像，以及获取参照图像。

其中，视频可以理解为监控录像机/摄像头采集的视频图像。视频是由多个视频帧组成的。若是对当前视频帧进行处理，则可以将当前视频帧作为目标图像。将当前视频帧的前一帧作为预处理图像。参照图像可以理解为背景图像，例如，监控摄像头安装在走廊，用于采集目标区域内的图像，可选的，走廊区域内图像。可以将走廊的静态环境图像，即走廊无人时拍摄的图像，作为参照图像。

需要说明的是，用户可以预先拍摄一张图像作为参照图像；当然，为了实现自动化，还可以设置一定的判定条件，从监控摄像头采集的图像中确定参照图像。

具体的，当摄像头或录像机采集到视频图像时，微处理器获取视频图像中的每一个视频帧，并对视频帧进行处理。可以将正在处理的当前视频帧作为目标图像。当前视频帧的前一帧作为预处理图像。同时，若数据库中存在参照图像，则可以获取参照图像，若不存在，则可以结合当前视频帧确定参照图像。 S120、采用预设算法对目标图像与预处理图像进行处理，得到与目标图像相对应的第一目标皮尔森相关系数，以及对目标图像与参照图像进行处理，得到与目标图像相对应的第二目标皮尔森相关系数。

在本实施例中，可以采用预设算法确定两张图像之间的皮尔森相关系数，可选的，采用如下公式确定皮尔森相关系数，包括：

其中，ρ_X,Y表示两张图像的皮尔森相关系数，X表示与目标图像相对应的像素点数据集合；Y表示与参照图像相对应的像素点数据集合，或表示与所述预处理图像相对应的像素点数据集合；E表示计算数据集合期望的操作，σ_X表示计算与目标图像相对应标准差，μ_X表示计算与目标图像相对应均值。

需要说明的是，视频信号在空间和时间上具有很强的相关性。皮尔森算法可以利用视频图像中每个视频帧的时间相关性，确定是否保留视频帧。示例性的，若监控摄像头安装在走廊上，对视频图像中相邻两个视频帧进行处理，得到两个视频帧之间的皮尔森相关性变化示意图，可以参见图2。如图2所示，视频图像中0至80帧、190帧至250帧、450帧至560帧，为无行人经过时的图像，相邻两个视频帧之间皮尔森系数变化不明显；80帧到190帧为有一人经过时的皮尔森相关系数变化；250帧到450帧为为有多人经过时的皮尔森相关系数变化。由此可以得到，当目标区域内没有行人经过时，相邻两个视频帧之间的皮尔森相关性较高，皮尔森相关系数变化不大；当有行人经过时，相邻两个视频帧之间的皮尔森相关性较低。如图2所示，预设帧数内，即使没有行人经过，但相邻帧的皮尔森相关系数略小于1，这是因为，由于外界环境是实时变化的，存在相邻视频帧存在细微的差异，导致相邻视频帧的皮尔森相关系数略小于1。

其中，皮尔森相关系数可以用于表征两个视频帧之间的相关性。第一目标皮尔森相关系数为目标图像与预处理图像之间的相关性。第二目标皮尔森相关系数为目标图像与参照图像之间的相关性。需要说明的是，相关性越大，皮尔森系数越接近1，即两个视频帧相似度越高；相关性越小，皮尔森相关系数越小，即两个视频帧相似度较低。也就是说，皮尔森系数越接近1，说明两幅图像相似性越高。

具体的，可以采用上述公式对目标图像和预处理图像的对应像素点进行处理，得到与目标图像相对应的第一目标皮尔森相关系数；同时，采用预设算法对目标图像和参照图像进行处理，得到与目标图像相对应的第二皮尔森相关系数。

S130、当第一目标皮尔森相关系数，以及第二目标皮尔森相关系数，均满足目标检测条件时，则保存目标图像。

需要说明的是，目标检测条件是与目标图像相对应的检测条件，即目标图像不同时，目标检测条件也不相同。当获取的当前帧不同时，目标检测条件也不相同。因此，在确定第一目标皮尔森相关系数、第二目标皮尔森相关系数，是否满足目标检测条件之前，先确定与目标图像相对应的目标检测条件。

可选的，基于第一目标皮尔森相关系数，以及与预处理图像相对应的第一皮尔森相关系数，确定第一待处理值；基于第一待处理值与第一预设值，确定与目标图像相对应的目标检测阈值，并将目标检测阈值更新为目标检测条件。

其中，可以将预处理图像作为目标图像，获取预处理图像的前一视频帧作为预处理图像，采用上述公式对目标图像和预处理图像进行处理，即对预处理图像和预处理图像的前一视频帧进行处理，得到与预处理图像相对应的第一皮尔森相关系数。第一待处理值为是基于第一目标皮尔森相关系数，以及与预处理图像相对应的第一皮尔森相关系数来确定的。第一预设值是用户通过大量数据验证后确定的，可选的，第一预设值为0.03。

具体的，在获取第一目标皮尔森相关系数后，可以获取与预处理图像相对应的第一皮尔森相关系数。第一目标皮尔森相关系数减去第一皮尔森相关系数，得到皮尔森相关系数差值；皮尔森系数差值的一半为所述第一待处理值；第一待处理值减去第一预设值，可以得到与目标图像相对应的目标检测阈值，并将该目标检测阈值作为目标检测条件。也就是说，每获取一幅目标图像，就需要确定与目标图像相对应的目标检测条件。

示例性的，将与目标图像相对应的第一皮尔森相关系数记为curR，与预处理图像相对应的第一皮尔森相关系数记为preR，目标检测阈值记为threshold；第一待处理值＝(curR+preR)/2，threshold＝(curR+preR)/2-0.03。

具体的，在确定与目标图像相对应的目标检测条件后，可以通过判断第一目标皮尔森相关系数和第二目标皮尔森相关系数，分别与目标检测条件之间的关系，确定是否需要保留目标图像。

可选的，当第一目标皮尔森相关系数以及第二目标皮尔森相关系数，均小于目标检测阈值时，则将目标图像按照预设路径存储至目标存储空间。当第一目标皮尔森相关系数，和/或第二目标皮尔森相关系数，不满足目标检测条件时，将目标图像删除。

也就是说，当第一目标皮尔森相关系数与第二目标皮尔森相关系数，均小于目标检测阈值，则判定目标图像为有效图像，即有行人经过的图像，可以将目标图像按照预设路径存储至目标存储空间；当第一目标皮尔森系数，和/或第二目标皮尔森相关系数，大于等于目标检测阈值，则判定目标图像为参照图像，则可以将目标图像删除，不需要将其保存至目标存储空间。这样设置的好处在于，目标存储空间中可以存储尽可能多的有效图像。即，一旦第一目标皮尔森系数，与第二目标皮尔森系数中的一个或者两个不满足目标检测条件，就需要删除目标图像。

示例性的，将与目标图像相对应的第一皮尔森相关系数记为curR，将与目标图像相对应的第二皮尔森相关系数记为bgR，当curR和bgR的值均小于目标检测条件时，则认为目标图像与预处理图像不同，且与参照图像也不相同，即目标图像为有效图像，可以将目标图像存储至目标存储空间。

实施例二

在上述技术方案的基础上，还需要说明的是，在对目标图像处理的过程中，还需要获取参照图像。图3为本发明实施例二所提供的一种视频图像处理方法另一流程示意图。如图3所示，所述方法包括：

S310、依次确定与每一个视频帧相对应的第一皮尔森相关系数，并对与相邻两个视频帧相对应的第一皮尔森相关系数进行差值计算，得到相邻两个视频帧之间的皮尔森系数差值。

需要说明的是，用户可以手动拍摄参照图像，也可以预先设置程序代码，对预设帧数内视频帧进行处理，来确定参照图像。如图4所示，当是手动拍摄图像时，可以触发显示界面上的控件来获取参照图像。

当然，为了提高筛选图像的准确率，可以预先采集多个样本数据，并分别对样本数据进行处理，确定相邻两个视频帧之间的满足什么条件时，可以对其进行处理。

具体的，在监控摄像头采集监控图像后，可以将监控图像缓存至缓存区域，微处理器依次对每个视频帧进行处理，来确定与每个视频帧相对应的第一皮尔森相关系数，以及与前一视频帧之间的关系，从而确定是否可以将其作为参照图像，可选的，分别获取与相邻两个视频帧相对应的皮尔森相关系数，并计算皮尔森相关系数差值，根据差值来确定该图像是否可以为参照图像。

示例性的，获取缓存到缓存区域中的视频图像，并获取视频图像中的第一个视频帧，计算与第一个视频帧相对应的皮尔森相关系数curR1，计算该视频帧与前一视频之间的皮尔森系数差值R1；计算与第二视频帧相对应的第一皮尔森相关系数curR2，确定第二视频帧与第三视频帧之间的皮尔森系数差值R2；获取第三视频帧，确定与第三视频帧相对应的第一皮尔森相关系数curR3，计算第二视频帧与第三视频帧之间的皮尔森系数差值R2，以此类推，确定第四视频帧与第三视频帧的皮尔森系数差值，第五视频帧与第四视频帧的皮尔森系数差值…。

S320、若预设帧数内，每相邻两个视频帧之间的皮尔森系数差值均在预设差值范围之内，则获取预设帧数内的任意一个视频帧，作为参照图像。

其中，用户可以根据实际需求设置预设帧数的数量，可选的，预设帧数为 20帧。

具体的，基于S210确定相邻视频帧之间的皮尔森系数差值；若连续二十帧内，每相邻两个视频帧之间的皮尔森系数差值均在预设差值范围之内，则确定连续的二十帧图像均为背景图像，可选的，参照图像，此时可以从连续的二十个视频帧中任意选择其中一个视频帧，作为参照图像。若连续二十个视频帧内，出现每相邻两个视频帧之间的皮尔森系数差值未在预设范围之内，则从下一个视频帧重新开始对预设帧数内的视频帧进行处理，以确定参照图像。

在本实施例中，相邻两个视频帧之间的皮尔森系数差值的预设差值范围可以在-0.015到+0.015之间，原因在于，当外界环境光线、背景噪声等不同时，两个背景视频帧之间允许误差范围，该误差范围可以在-0.015到+0.015之间。

示例性的，将与目标图像相对应的第一皮尔森相关系数记为curR，与预处理图像相对应的第一皮尔森相关系数记为preR。若预设帧数内，可选的，连续二十个视频帧内，前一视频帧与后一视频帧之间的差值，在预设范围之内，可选的，-0.015<curR-preR<0.015，则确定连续的二十个视频帧为背景图像，即参考图像。

实施例三

作为上述实施例的一优选实施例，图5为本发明实施例三所提供的一种视频图像处理方法另一流程示意图。

S501、触发图像采集工具。

需要说明的是，在应用程序中可以设置自动采集和手动采集两种模式，用户可以实际需求选择采集图像的模式。当用户触发手动模式采集时，可以触发显示界面上的采集按钮以使摄像头采图像。在实际应用的过程中，多希望监控摄像可以自动采集图像，因此本实施例主要以自动采集图像为例来介绍。

具体的，触发与监控摄像头相对应的采集工具。

S502、数据初始化，并开启摄像头预览。

在本实施例中，数据初始化是指预先设置与各个变量相对应的初始数据。

具体的，在设置完成与各个变量相对应的初始数据后，可以开启摄像头来采集目标区域内的监控图像。

S503、判断是否为自动拍摄模式，若是，则执行S504；若否，则执行S505。

在启动摄像头之前，工作人员可以根据实际需求设置摄像头采集图像的模式。若工作人员选择的采集模式为自动采集，则执行S504；若工作人员选择摄像头的采集模式为手动采集，则执行S505。

S504、当接收到触发自动采集的采集命令后，获取当前视频帧。

具体的，当用户触发自动采集的控件后，可以生成与自动采集的采集指令，微处理器根据自动采集指令获取当前视频帧，作为目标图像。

S505、触发手动采集按键，当检测到用户点击采集按键后，获取当前视频帧。

也就是说，当检测到用户触发采集图像的按键后，可以采集一张图像，并可以将图像作为当前视频帧进行处理。

S506、判断当前视频帧的前一视频是否为空，若是，则执行S507；若否，则执行S508。

在得到当前视频帧后，可以确定当前视频帧是否为第一个视频帧，若是，则可以将当前视频帧保留，并获取当前视频帧的下一视频帧。若否，则可以通过判断当前视频帧与前一视频帧之间的关系，来确定是否需要保留当前视频帧，即执行S508。

S507、将当前视频帧作为前一视频帧，并获取当前视频帧的下一视频帧。

也就是说，可以保留当前视频帧，并将该视频帧作为前一视频帧，同时获取当前视频帧的下一视频帧作为当前视频帧进行处理。

S508、计算与当前视频帧相对应的第一目标皮尔森相关系数，并判断是否存在参照图像，若是，则执行S509；若否，则执行S510。

具体的，将当前视频帧作为目标图像，将当前视频帧前一帧的作为预处理图像，采用实施例一中的公式对预处理图像和目标图像进行处理，得到与目标图像相对应的第一目标皮尔森相关系数，即得到与当前视频帧相对应的第一目标皮尔森相关系数。需要说明的是，在计算与当前视频帧相对应的第一目标皮尔森相关系数时，为了进一步确定结果的准确性，还需要确定目标图像与参照图像之间的第二皮尔森相关系数，以确定目标图像不为背景图像。因此，需要获取参照图像，此时可以判断数据库中是否存储了参考图像，若是，可以确定目标图像与参照图像之间的皮尔森相关系数，若否，则可以在保留当前图像同时确定参照图像。

S509、计算当前视频帧与参照图像之间的第二目标皮尔森相关系数。

也就是说，数据库中预先存储了与参照图像，可以对参照图像和当前视频帧进行处理，确定当前视频帧与参照图像之间的皮尔森相关系数。并执行S514 来确定是否保存目标图像。

S510、判断第一目标皮尔森系数与第一待比较皮尔森相关系数之间的差值是否大于预设差值；若否，则执行S511；若是，则执行S512。

其中，第一待比较皮尔森相关系数，是通过对预处理图像处理后得到的。

具体的，通过比较第一目标皮尔森相关系数和第一待比较皮尔森相关系数之间的关系，确定是否可以将其作为参照图像。例如，当第一目标皮尔森系数，与第一待比较皮尔森相关系数之间的差值大于预设差值，说明两幅图像之间的差别较大，不可以将当前图像作为参照图像；若第一目标皮尔森系数，与第一待比较皮尔森相关系数之间的差值小于等于预设差值，则说明两幅图像之间的相似度较高，可以将其作为备选参照图像。

S511、与参照图像相对应的备选参照图像累计值加1。

对参照图像相对应的备选参照图像累计值加1的好处在于，当备选参照图像累计值达到预设数量，可以确定预设数量内的视频帧均为背景图像。

S512、当前视频帧不为参照图像，将参照图像对应的备选参照图像累计值清零。

也就是说，若预设帧数内当前视频帧不为参照图像，可以将与参照图像累计值清零，这样设置的好处在于，可以准确的获取背景图像。

S513、若预设数量的连续视频帧内，参照图像累计值大于等于预设阈值，则将连续视频帧内的任意一帧作为参照图像。

示例性的，若连续二十个视频帧中，每相邻两个视频帧之间的差值小于等于预设阈值，就可以将与参照图像相对应的备选参照图像累计值加1，当累计值达到二十时，则可以确定连续二十帧均为参照图像，可以从连续二十个视频帧中选择任意一个视频帧作为参照图像，并将其余参照图像删除。

需要说明的是，参照图像可以是一幅，也可以是多幅。例如，在预设时间点，可选的，在每天的六点、十一点、下午四点、晚上十点、凌晨三点分别获取依次参照图像并更新在数据库中，这样设置的好处在于，不同时间点外界环境不同，相应的以该时间点的参考图像确定第二皮尔森相关系数，准确性更高。

S514、判断第一目标皮尔森系数与第二目标皮尔森系数是否满足目标检测条件。若是，则执行S515；若否，则执行S516。

当第一目标皮尔森相关系数与第二目标皮尔森相关系数均小于目标检测条件时，将当前视频帧转换为JPEG格式的数据流；当第一目标皮尔森相关系数和 /或第二目标皮尔森相关系数大于目标检测条件时，将当前视频帧删除。

S515、当第一目标皮尔森相关系数与第二目标皮尔森相关系数均小于目标检测条件时，将当前视频帧转换为JPEG格式的数据流。

需要说明的是，目标图像不同时，与目标图像相对应的目标检测条件也不相同。因此，在判断第一皮尔森相关系数，第二目标皮尔森相关系数分别与目标检测条件之间的关系时，需要预先确定目标检测条件。

可选的，获取第一目标皮尔森相关系数curR，获取预处理图像相对应的第一皮尔森相关系数preR，目标检测条件＝(curR+preR)/2-0.03；当第一目标皮尔森相关系数，第二目标皮尔森相关系数均小于目标检测条件时，则判定当前视频帧与参照图像不同，且与前一帧视频图像相关性较低，可以保留当前视频帧。

S516、当第一目标皮尔森相关系数和/或第二目标皮尔森相关系数大于目标检测条件时，将当前视频帧删除。

若第一目标皮尔森相关系数，小于目标检测条件；或者，第二目标皮尔森相关系数大于目标检测条件；或者，第一目标皮尔森相关系数和第二目标皮尔森相关系数，均大于目标检测条件时，在可以判定当前视频帧可以为参照图像，可以将其删除。好处在于，可以降低存储空间的存储图像的冗余度。

S517、按照指定路径保存图像。

具体的，在确定当前视频帧为需要保存的图像时，则可以按照预先设置的存储路径将当前视频帧存储至目标位置。

需要说明的是，目前监控视频的数据流多为YUV420格式，不易被使用在其他应用中，因此，在保存图片之前可以将图片转换为JPEG格式图片。

S518、接收到采集结束的控制指令时，停止监控视频采集。

需要说明的是，当接收到停止采集图像的控制指令时，摄像头可以停止工作，同时微处理器也可以停止工作。

需要说明的是，为了实现及时提醒用户的效果，还可以设置一个语音播报装置，在检测到图像保存时，向语音播报装置发送播放指令，以使语音播报装置播放语音信息，可选的，有行人经过，或您已进入监控区域等信息。语音播报的作用：采集静态商品图片时，可以用于提示用户改变商品角度、距离等；采集行人等移动对象图片时，可用于提示被采集对象当前拍照已完成；安防应用中，可以用于提醒被采集对象(人)“已进入监控区域”

实施例四

图6为本发明实施例四提供的一种视频图像处理装置结构示意图，该装置包括：图像获取模块610、皮尔森相关系数确定模块620和图像保存模块630。

其中，图像获取模块610，用于获取视频图像中与当前帧相对应的图像作为目标图像、获取当前帧的前一帧图像作为预处理图像，以及获取参照图像；皮尔森相关系数确定模块620，用于采用预设算法对目标图像与所述预处理图像进行处理，得到与所述目标图像相对应的第一目标皮尔森相关系数，以及对所述目标图像与所述参照图像进行处理，得到与目标图像相对应的第二目标皮尔森相关系数；图像保存模块630，用于当所述第一目标皮尔森相关系数，以及所述第二目标皮尔森相关系数，均满足目标检测条件时，则保存所述目标图像；其中，所述目标检测阈值由所述第一目标皮尔森相关系数，以及与所述预处理图像相对应的第一皮尔森相关系数确定。

在上述技术方案的基础上，采用如下公式确定皮尔森相关系数，包括：

其中，ρ_X,Y表示皮尔森相关系数，X表示与目标图像相对应的像素点数据集合；Y表示与参照图像相对应的像素点数据集合，或表示与所述预处理图像相对应的像素点数据集合；E表示计算数据集合期望的操作，σ_X表示计算与目标图像相对应标准差，μ_X表示计算与目标图像相对应均值。

在上述各技术方案的基础上，所述装置还包括参照图像获取模块，用于确定所述参照图像；其中，确定所述参照图像包括：

依次确定与每一帧图像相对应的第一皮尔森相关系数，并对与相邻两帧图像相对应的第一皮尔森相关系数进行差值计算，得到相邻两帧图像之间的皮尔森系数差值；

若预设帧数内，每相邻两帧图像之间的皮尔森系数差值均在预设差值范围之内，则获取所述预设帧数内的任意一帧图像，作为参照图像。

在上述各技术方案的基础上，所述预设差值范围在-0.015至+0.015之间。

在上述各技术方案的基础上，在图像保存模块，用于所述第一目标皮尔森相关系数，以及所述第二目标皮尔森相关系数，均满足目标检测条件时，则保存所述目标图像之前，还用于：

基于所述第一目标皮尔森相关系数，以及与所述预处理图像相对应的第一皮尔森相关系数，确定第一待处理值；

基于所述第一待处理值与第一预设值，确定与所述目标图像相对应的目标检测阈值，并将所述目标检测阈值更新为所述目标检测条件。

在上述各技术方案的基础上，所述图像保存模块，还用于当所述第一目标皮尔森相关系数以及所述第二目标皮尔森相关系数，均小于所述目标检测阈值时，则将所述目标图像按照预设路径存储至目标存储空间。

在上述各技术方案的基础上，视频图像处理装置还包括：删除模块，用于当所述第一目标皮尔森相关系数，和/或所述第二目标皮尔森相关系数，不满足目标检测条件时，将所述目标图像删除。

本发明实施例所提供的一种视频图像处理装置可执行本发明任意实施例所提供的视频图像处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

值得注意的是，上述装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明实施例的保护范围。

实施例四

图7为本发明实施例四提供的一种设备的结构示意图。图7示出了适于用来实现本发明实施例实施方式的示例性设备70的框图。图7显示的设备70仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，设备70以通用计算设备的形式表现。设备70的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元701，系统存储器702，连接不同系统组件(包括系统存储器702和处理单元701)的总线703。

总线703表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构 (ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

设备70典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备70访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器702可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)704和/或高速缓存存储器705。设备70可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统706可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如 CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线703相连。存储器702可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块707的程序/实用工具708，可以存储在例如存储器702中，这样的程序模块707包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块707通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

设备70也可以与一个或多个外部设备709(例如键盘、指向设备、显示器 710等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备70交互的设备通信，和/或与使得该设备70能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口711 进行。并且，设备70还可以通过网络适配器712与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器712通过总线703与设备70的其它模块通信。应当明白，尽管图7 中未示出，可以结合设备70使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元701通过运行存储在系统存储器702中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的视频图像处理方法。

实施例五

本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行视频图像处理方法。

该方法包括：

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器 (CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括—— 但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明实施例操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如 Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims

1.一种视频图像处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用如下公式确定皮尔森相关系数，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

确定所述参照图像；其中，确定所述参照图像包括：

依次确定与每一个视频帧相对应的第一皮尔森相关系数，并对与相邻两个视频帧相对应的第一皮尔森相关系数进行差值计算，得到相邻两个视频帧之间的皮尔森系数差值；

若预设帧数内，每相邻两个视频帧之间的皮尔森系数差值均在预设差值范围之内，则获取所述预设帧数内的任意一个视频帧，作为参照图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设差值范围在-0.015至+0.015之间。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第一目标皮尔森相关系数，以及所述第二目标皮尔森相关系数，均满足目标检测条件时，则保存所述目标图像之前，还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述当所述第一目标皮尔森相关系数，以及所述第二目标皮尔森相关系数，均满足目标检测条件时，则保存所述目标图像，包括：

当所述第一目标皮尔森相关系数以及所述第二目标皮尔森相关系数，均小于所述目标检测阈值时，则将所述目标图像按照预设路径存储至目标存储空间。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

当所述第一目标皮尔森相关系数，和/或所述第二目标皮尔森相关系数，不满足目标检测条件时，则不对目标图像进行保存操作。

8.一种视频图像处理装置，其特征在于，包括：

9.一种设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的视频图像处理方法。

10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一所述的视频图像处理方法。