[發明專利]基于圖像相關性的低照度煙霧視頻檢測方法

有效

• 申請號: 201611032108.4
• 申請日: 2016-11-22
• 公開（公告）號: CN106778488B
• 公開（公告）日: 2019-07-16
• 發明（設計）人: 薛倩;艾東升;孫欽升
• 申請（專利權）人: 中國民航大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 天津才智專利商標代理有限公司 12108
• 代理人: 呂志英

1.一種基于圖像相關性的低照度煙霧視頻檢測方法，該方法是基于霍尼韋爾1080P網絡紅外槍型攝像機與直流穩壓電源相連，攝像機的網絡端口RJ45與PC機相連的裝置進行檢測，在夜間低照度環境下，利用自帶紅外輔助光源的高清攝像頭進行煙霧視頻的錄入，然后將錄入的視頻通過網絡端口傳送給PC端，最后在PC端上的MATLAB平臺上對視頻圖像進行相關處理，處理過程中先用中值濾波去除圖像中較小的噪聲，然后利用幀間相關性剔除圖像中的非煙霧連通域，最終提取準確的煙霧運動區域，二值圖像中的連通域即為相互連接的像素值相同的點所組成的區域，此連通區域除了煙霧區域外包括隨機噪聲所產生的非煙霧區域，要得到準確的煙霧區域必須將此非煙霧連通區域去除，其特征是：該方法包括以下步驟：

步驟一、將目標視頻圖像壓縮并轉化為灰度圖像

通過自帶紅外輔助光源的高清攝像頭對煙霧視頻進行錄入，取視頻中連續的200幀圖像進行測試，錄入的圖像的像素為576*720，為了減小整個算法所使用的時間，采用的壓縮方法為最近鄰插值法，將圖像進行0.5倍壓縮，即壓縮后的圖像像素為288*360，為了方便后期的處理將壓縮后的圖像轉化為灰度圖像；

步驟二、對步驟一得到灰度圖像進行四幀差分運算，提取視頻圖像中完整的煙霧運動區域

采用四幀差分法提取煙霧運動區域，對步驟一得到的灰度圖像做四幀差分運算，取連續相鄰四幀圖像做差分運算：

其中I_K、I_K+1、I_K+2、I_K+3為連續四幀灰度圖像，D_K、D_K+1為差分圖像，其中1≤K≤197，選擇閾值T對差分圖像進行二值化處理，將運動區域和背景分開，閾值T的大小在(0，1)范圍內，選擇的閾值T＝Im+0.4，其中Im為差分圖像像素值的平均值，小于閾值T的區域記為背景，大于閾值T的區域記為煙霧運動區域，即：

對得到的兩幅二值化圖像做與運算結果記為D_Ik：

D_Ik＝D_K∩D_K+1

步驟三、運用中值濾波去除二值圖像中的噪聲點

為了降低步驟二所得到的二值化圖像中的隨機噪聲點，以減少下一步驟的運算量，采用常用的中值濾波方法對所述二值圖像進行去噪，利用中值濾波方法的非線性平滑性能，將二值圖像中每一像素點的值設置為中值濾波所選窗口內所有像素點的中值，從而消除孤立的噪聲點，所選擇的中值濾波方法的窗口大小為3*3，即經中值濾波后每一個像素點的值都取以該像素點為中心大小為3*3區域內所有像素點值的中間值，若中值濾波前二值圖像中某點為孤立噪聲點，則經中值濾波后此點將變為背景點，處理后的圖像仍然記作D_Ik；

步驟四、標記上述二值圖像D_Ik中的連通區域，基于各連通區域的幀間相關性設定動態閾值剔除非煙霧連通區域，操作如下：

步驟4.1、用前述PC端上的MATLAB軟件中的連通域標記函數bwlabel標記各幀圖像中各個連通區域：

對步驟三中值濾波去噪后的圖像進行連通區域的標記，即如果當前幀圖像中的連通區域一共有N個，則把各連通區域內的全部像素依次標記為1到N，采用四連通標準判斷連通區域，即如果一個像素點的上、下、左、右四個方向中某一個像素值與它相同，則說它們是連通的，連通域即為所有連通的像素點所組成的區域；

步驟4.2、計算上述各個連通區域的相關性大小：

從第二幀圖像開始計算各連通域相關性的大小，相關性定義為完全包含此連通域的最小矩形區域內的像素值與上一幀中此區域內的像素值的乘積之和與該矩形區域內總像素數目之比，D_Ik中第i個連通域為包含此連通域的最小矩形區域為第K-1幀圖像中與內像素點同坐標的區域為兩個矩形區域和內對應坐標像素值的乘積之和為其中M、N為包含連通域的最小矩形區域的行數和列數，矩形區域的總像素點記為S，即S＝M*N，則第i個連通域的相關性

步驟4.3、去除相關性小的連通區域：

經步驟4.2求出各個連通域的相關性CR(i)后,設定閾值Q,剔除相關性小的連通區域，所述閾值Q設為當前幀所有連通域相關性中的最大值的0.6倍，即Q＝0.6CR(i)_max為一個動態的值，閾值Q的大小因每一幀的像素值不同而不同，如果連通區域的幀間相關性CR(i)小于閾值Q,則將所標記的連通區域剔除，反之則保留。