[發(fā)明專利]圖像處理方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 200710129778.2
• 申請(qǐng)日: 2007-07-25
• 公開（公告）號(hào): CN101282461A
• 公開（公告）日: 2008-10-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃雅軒;鄭皓盈;鄭博峰;王世君
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 財(cái)團(tuán)法人工業(yè)技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): H04N7/18
• 分類號(hào): H04N7/18;G06T7/20
• 代理公司: 北京連和連知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 王光輝

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明一般涉及圖像處理，更明確地說(shuō)，涉及視頻監(jiān)控應(yīng)用及從背景圖像提取前景物件的方法。

背景技術(shù)

圖像處理方法具有各種應(yīng)用，其中許多可應(yīng)用于諸如視頻監(jiān)控之類的應(yīng)用及其它與安全有關(guān)的用途。以該視頻監(jiān)控為例，過(guò)去數(shù)十年，已將閉路視頻監(jiān)視系統(tǒng)用于與安全有關(guān)的用途。然而，此等系統(tǒng)可能限于在重要的地方記錄圖像，而不支持對(duì)象或事件的分析。隨著數(shù)字元視頻及人工智能技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步，基于計(jì)算機(jī)圖像(Computer?Vision)的智能監(jiān)視系統(tǒng)已在安全領(lǐng)域越來(lái)越流行。例如，可在機(jī)場(chǎng)、地鐵站、銀行或酒店部署該智能監(jiān)控系統(tǒng)，以識(shí)別恐怖分子或犯罪嫌疑人。該智能監(jiān)視系統(tǒng)可指能夠自動(dòng)分析相機(jī)所拍攝的圖像而無(wú)需手動(dòng)操作的監(jiān)視系統(tǒng)，用于識(shí)別與追蹤行動(dòng)對(duì)象，例如人、車輛、動(dòng)物或物品。在分析上述這些圖像時(shí)，區(qū)分前景物件與背景圖像可能是有幫助的或必要的，以完成或簡(jiǎn)化該前景物件的后續(xù)分析。

用于提取該前景物件的公知技術(shù)可包括背景減法、時(shí)間差異法與光學(xué)流動(dòng)。該背景減法可包括學(xué)習(xí)階段與測(cè)試階段。在該學(xué)習(xí)階段期間，可收集不含該前景物件的多張相片，并將其用作建立背景模型的基礎(chǔ)。該背景模型的像素一般可在簡(jiǎn)單的高斯模型或高斯混合模型中進(jìn)行說(shuō)明。一般而言，可將較小高斯模型值指派給相對(duì)于該背景圖像具有較大色彩或灰階度差異的像素，而可將較大高斯模型值指派給相對(duì)于該背景圖像具有較小色彩或灰階度差異的像素。該背景減法的實(shí)施例可參見Collins等人的“ASystem?for?Video?Surveillance?and?Monitoring”，卡內(nèi)基美隆大學(xué)機(jī)器人學(xué)院技術(shù)報(bào)告，2000年。在某些應(yīng)用中，該背景減法可能不利于提取色彩接近背景的該前景物件。而且，在某些應(yīng)用中可能會(huì)將陰影圖像錯(cuò)誤地識(shí)別為該前景物件，并且色調(diào)變化有時(shí)可能會(huì)不利地影響提取。因此，所得到的相片提取可能相對(duì)破碎，甚至無(wú)法識(shí)別。

就該時(shí)間差異法而言，其可直接減去于不同時(shí)間拍攝的相片。如果某一像素點(diǎn)于上述這些相片之間的絕對(duì)差值超過(guò)一臨界值，則可將該像素識(shí)別為該前景物件的前景像素。否則，可將該像素識(shí)別為背景像素。該時(shí)間差異法的實(shí)施例可參見Anderson等人的“Change?Detection?and?TrackingUsing?Pyramid?Transformation?Techniques”，SPIE?Intelligent?Robics?andComputer?Vision會(huì)議記錄第579期第72-78頁(yè)，1985年。根據(jù)其應(yīng)用，該時(shí)間差異法可能不利于提取固定不動(dòng)或橫跨背景相對(duì)緩慢移動(dòng)的該前景物件。一般而言，該前景物件的具有邊界或線的局部區(qū)域可能容易提取。然而，在某些應(yīng)用中，可能會(huì)將無(wú)顯著色彩變化的該前景物件的區(qū)塊圖像(例如，衣服、褲子或臉部近照)錯(cuò)誤地識(shí)別為該背景圖像。

該光學(xué)流動(dòng)法基于以下理論：光學(xué)流動(dòng)在該前景物件移進(jìn)背景中時(shí)會(huì)發(fā)生變化，該方法可計(jì)算一移動(dòng)對(duì)象的圖像的每一像素的圖框間的位移量，且決定該移動(dòng)對(duì)象的位置。該光學(xué)流動(dòng)法的實(shí)施例可參見Brodsky等人的第20040156530號(hào)美國(guó)公開專利申請(qǐng)，其標(biāo)題為“Linking?trackedObjects?that?Undergo?Temporary?Occlusion”。在某些實(shí)施例中，該光學(xué)流動(dòng)法可能涉及相對(duì)較大的計(jì)算量，且可能不支持實(shí)時(shí)圖像處理。

因此，最好具有可減輕公知方法的部份或全部缺點(diǎn)的圖像處理方法。在某些應(yīng)用中，最好具有可分多個(gè)階段提取該前景物件并更新該背景模型以增強(qiáng)提取能力的方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的實(shí)施例可提供一種圖像處理方法，該方法包括接收一包括多個(gè)像素的圖像圖框，每一個(gè)上述這些多個(gè)像素皆包括一圖像信息，根據(jù)該圖像信息執(zhí)行一第一提取，以識(shí)別與該圖像圖框的前景物件相關(guān)的前景像素以及與該圖像圖框的背景相關(guān)的背景像素，分區(qū)域掃描該圖像圖框，識(shí)別上述這些區(qū)域的每一者是否包括一足夠數(shù)量的前景像素，識(shí)別包括足夠數(shù)量的前景像素的每一區(qū)域是否包括前景物件，將包括一前景物件的區(qū)域群集成至少一個(gè)群組，該至少一個(gè)群組的每一個(gè)皆對(duì)應(yīng)于該圖像圖框中的不同前景物件，以及針對(duì)至少一個(gè)群組的每一者執(zhí)行第二提取，以識(shí)別該至少一個(gè)群組的該每一個(gè)中的前景像素是否要轉(zhuǎn)換成一背景像素。