CN202495068U - 雾天条件下视频监控图像运动目标的检测装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种适用于雾天条件下的视频监控图像运动目标的检测装置，其包括：摄像装置，所述摄像装置为用于获取监控现场真实图像的摄像头或摄像机，通过视频电缆连接至图像采集装置；图像采集装置，所述图像采集装置为将图像转换成一定格式的数据流的图像采集卡或图像转换芯片，通过PCI接口或656接口与图像分析处理装置连接；图像分析处理装置，所述图像分析处理装置为用于完成图像算法实现的PC机、服务器或嵌入式CPU，包含用于数据传输的PCI接口或656接口。该实用新型不需借助任何参考视频，能自动有效地实现雾天监控视频图像的运动目标检测。

Description

雾天条件下视频监控图像运动目标的检测装置

技术领域

本实用新型涉及数字图像处理领域，特别涉及到一种雾天条件下视频监控图像运动目标的检测装置和方法。

背景技术

当前，视频监控系统已在各行业得到大力推广和应用，在很多公共场合，如道路监控、小区安防、港口物流等，需要通过对视频监控图像内容进行智能分析，实现特定目标跟踪和识别，尤其对公安系统定位可疑目标意义重大。通常，晴天天气下户外视频监控系统大都能清晰地显示目标图像，并能借助图像分析技术提取目标图像特征，但在雾天情况下，由于大气中粒子的散射作用，场景的能见度低，监控系统采集的图像中目标对比度下降、颜色失真偏移等，这将给图像目标的特征提取和识别带来很大困难，尤其对实时交通监控和户外公共区域的安全监控以及信息管理带来隐患，以致监管层很难针对现场情况做出实时有效的部署和调控。因此，迫切需要一种能对雾天条件下视频监控图像中运动目标识别的系统和装置，实现对雾天图像复原和景物细节清晰化，并在去雾后能对目标图像进行正确识别和分析。

要实现雾天条件下快速、准确地识别视频监控图像运动目标，是非常困难的事情，首先需要对雾天视频进行去雾处理，然后再运用算法快速提取运动目标。目前图像去雾方法主要分两类：基于图像处理的增强算法和基于复原的物理模型法。前者主要通过增强对比度改善图像质量，如直方图均衡化、同态滤波、小波融合等，只能相对提高图像质量，并不能实现真正去雾，因此效果不明显；而后者采用物理模型沿着图像退化的逆过程复原图像。对于物理去雾模型来说，当前大多算法需要需要利用参考视频(如晴天视频场景)的同一场景的图像估计深度信息来恢复图像对比度，但这对于实时的、动态的视频监控系统来说，不可能提前获取晴天下同一场景的标准参考视频。最近有文献采用一种基于黑色通道优先(Dark Channel Prior，DCP)的单幅去雾算法，采用拉普拉斯矩阵对传输图进行修补来改善块状效应，虽然可以改善去雾效果，但在传输图修补过程中会消耗大量的处理时间而导致实时性差。另外，目前基于运动目标的检测方法主要有背景差分法，帧差法，光流法等。其中，背景差分法易受到光线与天气等的影响，且需要不断更新背景导致前景目标识别效果不好；光流法计算量大且复杂，不适于实时处理；而帧差法因计算简单在实际系统中应用较广。

综上所述，对实时、动态、不间断工作的视频监控系统来说，由于气候条件和运动目标都是随机的，所需处理的数据量很大，因此需要一种在无任何晴天参考视频序列的情况下，能对雾天监控视频序列进行快速去雾和准确识别运动目标的系统装置和处理方法。

实用新型内容

本实用新型的目的在于提供一种新型的去雾方法和目标识别方法以及相关系统装置，能实现雾天视频快速去雾并准确提取更多的运动目标细节，对雾天条件下的视频监控图像目标识别具有重要意义，而且还具有良好的可移植性，从而实现本实用新型的目的。

本实用新型所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：

雾天条件下视频监控图像运动目标的检测装置，其特征在于，它包括：

摄像装置，所述摄像装置为用于获取监控现场真实图像的摄像头或摄像机，通过视频电缆连接至图像采集装置；

图像采集装置，所述图像采集装置为将图像转换成一定格式的数据流的图像采集卡或图像转换芯片，通过PCI接口或656接口与图像分析处理装置连接；

图像分析处理装置，所述图像分析处理装置为用于完成图像算法实现的PC机、服务器或嵌入式CPU，包含用于数据传输的PCI接口或656接口。

本实用新型提出了一种雾天条件下视频监控图像去雾和目标检测的方法和装置，在去雾处理方法中，利用双边滤波的非迭代性和快速保边性估计传输图，从而有效提高了去雾运算速度；对运动目标检测中采用了三帧间差法结合自适应阈值分割，实现了雾天视频监控运动目标的检测中。该实用新型不需借助任何参考视频，能自动有效地实现雾天监控视频图像的运动目标检测，将具备广阔的应用前景。

附图说明

图1为本实用新型所述的检测装置的结构框图。

图2为本实用新型所述的去雾预处理步骤的流程示意图。

图3为本实用新型所述的运动目标检测步骤的流程示意图。

具体实施方式

为使本实用新型实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本实用新型。

如图1所示，本实用新型所述的雾天条件下视频监控图像运动目标的检测装置，包括：

摄像装置部分，是指摄像头、摄像机等图像采集探头，完成监控现场真实图像的获取；

图像采集装置，是指图像采集卡、图像转换芯片等部件，将图像转换成一定格式的数据流；

图像分析处理装置，是指PC机、服务器、嵌入式CPU等设备，完成图像算法的实现。

本实用新型的所述的雾天条件下视频监控图像运动目标的检测方法，包括去雾预处理方法和运动目标检测方法，其中：

1)去雾预处理方法

如图2所示，首先建立雾天成像模型。在雾天条件下，景物的成像机制主要有2种：(1)景物光通过大气传送到摄像机过程中的光线衰减机制；(2)大气中的粒子对环境光的散射。雾天视频监控系统采集的图像可以表示为：

I＝J(x)t(x)+A(1-t(x))                             (1)

其中，I表示抽取的单帧雾天图像，J为场景辐射度，即要恢复的真实图像。A为整体大气光，t为雾霾的介质传输率。去雾的目的就是从I中获得A、t和J。

然后，通过DCP(黑色通道)估计整体大气光，然后利用公式(2)对雾天图像的亮度分量进行多尺度Retinex变换，以增强图像的边缘细节和颜色对比度：

$R_M(x,y)=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_n\{\log I(x,y)-\log [F_n(x,y)*I(x,y)\left]\right\}---\left(2\right)$

其中，N为尺度个数，I(x，y)为亮度图像，F_n(x，y)为对应权值ω_n的高斯型环境函数。

最后，采用双边滤波器优化传输图t。双边滤波器为：

$h\left(x\right)=k^{-1}\left(x\right)\underset{-\∞}{\overset{+\∞}{\∫}}\underset{-\∞}{\overset{+\∞}{\∫}}f\left(x\right)c(\mathrm{\ξ},x)s(f\left(\mathrm{\ξ}\right),f\left(x\right))\mathrm{d\ξ}---\left(3\right)$

其中，c(ξ，x)是邻域中心点x和相邻点ξ之间的几何距离度量，s(f(ξ)，f(x))度量的是f(ξ)和f(x)之间的光度相似性。

双边滤波器在处理相邻各像素的灰度值或彩色信息时，同时考虑了几何上的邻近关系和亮度上的相似性。它不仅加强了几何域的平滑性还加强了光度域的平滑度，在去噪、保持图像细节和计算量方面，效果明显优于均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器，适于实时的监控图像处理。

利用上述双边滤波求得传输图，从而得到场景辐射率，即去雾后的图像，由此实现雾天监控视频的清晰化。其优点在于1)不需要参考晴天模型，就能自动有效地实现雾天视频图像的清晰化，2)传输图处理得以优化，使得去雾处理运算速度快，去雾效果显著，对户外监控视频图像预处理具有很强的实用性和可操作性。

2)运动目标的检测方法

如图3所示，视频运动目标的检测是将视频图像序列中的变化区域从背景中分割出来。然而，由于环境光照的变化、背景变换、运动目标阴影、摄像机的抖动以及多目标遮挡等因素的存在，使得运动目标的精确检测变得更复杂。本实用新型考虑到监控系统的实时性特点以及目标的快速检测需要，采用了改进的三帧间差分法和自适应的最大类间方差法提取目标区域，解决了传统两帧间差法容易产生空洞的缺陷和目标的快速识别。

三帧间差分法思想：首先对连续三帧图像进行去雾预处理和sobel边缘提取，得到两幅差分图像。相邻两帧图像的亮度差计算如下：

$d(x,y)=\left\{\begin{array}{c}1,\mathrm{if}|I_L(x,y,i)-I_L(x,y,i-1)|\≥T\\ 0,\mathrm{else}\end{array}\right.---\left(4\right)$

式中，I_L(x，y，i)和I_L(x，y，i-1)分别是第i帧和第i-1帧的亮度分量，i表示帧数(i＝1，Λ.N)，N为序列帧总数，T为阈值。差分图像中像素点为1的区域即为运动目标区域。

然后，将两幅差分图像的对应像素相乘，再通过最大类间差法进行自适应阈值分割处理，类间方差定义为：

σ² _B＝w₀(u₀-u_T)²+w₁(u₁-u_T)²＝w₀w₁(u₀-u₁)²    (5)

令T在[0，L-1]范围依次取值，使得类间方差σ² _B最大的T值即为大津法的最佳阈值。

优点：三帧间差法解决了目标识别的空洞现象；而最大类间法的自适应阈值分割，依据图像的灰度特性，以最佳门限将图像分成前景和背景两部分，不需要任何先验知识，从而使前景目标误判的概率最小。该方法运算速度快，自适应强，适合运动目标区域的分割。

然后，对运动区域进行二值化处理和形态学滤波识别出最终的目标对象。由于可能受到部分运动目标误判和噪声的影响，经过阈值分割后得到的二值图像中往往存在大量微小区域和空洞，目标区域的边界也不平滑，因此采用膨胀和腐蚀、开运算、闭运算等形态学方法改善经过阈值分割后二值图像中存在的大量微小区域和空洞。

最后，对后续的视频图像序列继续循环检测运动目标，从而实现雾天视频监控的智能化去雾和运动目标检测。

本实用新型提出了一种雾天条件下视频监控图像去雾和目标检测的方法和装置，在去雾处理方法中，利用双边滤波的非迭代性和快速保边性估计传输图，从而有效提高了去雾运算速度；对运动目标检测中采用了三帧间差法结合自适应阈值分割，实现了雾天视频监控运动目标的检测中。该实用新型不需借助任何参考视频，能自动有效地实现雾天监控视频图像的运动目标检测，将具备广阔的应用前景。

以上显示和描述了本实用新型的基本原理和主要特征和本实用新型的优点。本行业的技术人员应该了解，本实用新型不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本实用新型的原理，在不脱离本实用新型精神和范围的前提下，本实用新型还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本实用新型范围内。本实用新型要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (1)

1.雾天条件下视频监控图像运动目标的检测装置，其特征在于，它包括：

摄像装置，所述摄像装置为用于获取监控现场真实图像的摄像头或摄像机，通过视频电缆连接至图像采集装置；

图像采集装置，所述图像采集装置为将图像转换成一定格式的数据流的图像采集卡或图像转换芯片，通过PCI接口或656接口与图像分析处理装置连接；

图像分析处理装置，所述图像分析处理装置为用于完成图像算法实现的PC机、服务器或嵌入式CPU，包含用于数据传输的PCI接口或656接口。

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