[發明專利]一種低照度情況下視頻監控的有效濃縮方法

在審

• 申請號: 201710703962.7
• 申請日: 2017-08-16
• 公開（公告）號: CN107644431A
• 公開（公告）日: 2018-01-30
• 發明（設計）人: 孫戰里;沈韜
• 申請（專利權）人: 孫戰里
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/90;G06T5/00;H04N7/18
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及模式識別、圖像處理領域，尤其涉及一種低照度情況下視頻監控的有效濃縮方法。

技術背景

城市公共場所往往有成千上萬路監控攝像頭遍布街頭，晝夜不停地監視和錄像，在改善社會治安的同時，也產生出海量的視頻需要監控管理平臺處理。要對這些海量視頻通過人工進行重點圖像的抓拍，困難很大。首先，需要對所有的視頻錄像進行諸秒瀏覽，才能發現重點圖像，這無疑工作量巨大，甚至猶如大海撈針。其次，即使找到了重點圖像，人工抓拍，并且要記錄下對應的原始視頻圖像的時間點等，也是工作量很大，效率很低。由于人的生理特征所限，長時間觀看視頻錄像，容易產生視覺疲勞，還有可能漏掉重要圖像和線索。

理想情況是一旦有重要事件發生，系統就可在事后能快速查找到線索。針對上述海量監控視頻錄像的事后分析，傳統以人海戰術為主的視頻線索查找，顯然不能滿足高效查找，正面臨巨大挑戰，急需一種更為高效的、自動的、智能的系統實現上述需求。目前，視頻濃縮摘要技術和視頻分類檢索技術可以解決這一問題。通過視頻濃縮摘要，縮短視頻事件的播放時間，通過目標分類篩查等實現快速查找事件線索，縮小查看范圍的功能，這些都極大地減輕專業巡控隊伍和系統維護人員的工作負荷，這些視頻分析功能的實現和應用將大大提高監控效率。同時，由于夜晚可見度低，監控錄像相對模糊，增加了視頻濃縮的技術難度，嚴重影響濃縮的準確率，所以濃縮前對監控視頻預處理，增強其可見度是一個亟待解決的問題。

發明內容

本發明提供了一種低照度情況下視頻監控的有效濃縮方法，采用基于關鍵幀的視頻濃縮。對監控視頻提取關鍵幀的目的是希望通過較少的視頻幀表示出相關視頻流的主要內容，展示有益信息即人、車等運動物體。算法的難點一個是如何在保留盡量少冗余信息的情況下，描述出監控視頻的全部內容；另一個是如何在夜晚可見度低的情況下，捕捉到運動物體。本發明針對夜晚監控視頻可見度低提出圖像像素反轉并結合暗通道去霧的策略增強圖像，從而大大提升Vibe算法提取前景的準確率。所述技術方案如下：

一種低照度情況下視頻監控的有效濃縮方法，包括以下步驟：

步驟1：對輸入監控視頻的每一幀圖像，進行每個像素點RGB三個通道的像素值反轉，將低暗的背景轉化為類似霧天的場景；

步驟2：構建大氣散射模型，根據暗通道先驗理論，初步求出模型的透射率t；

步驟3：用導向濾波對圖像進行進一步處理，消除光環效應，求出精準的透射率

步驟4：對視頻第2幀以后的各幀圖像，根據感知哈希算法判斷是否需要重新計算透射率，保證本文算法對視頻的實時處理；

步驟5：對輸入的每一幀圖像進行基于暗通道先驗理論的去霧處理，對去霧處理后的圖像進行每個像素點RGB三個通道的像素值反轉，重構出增強的低照度圖像；

步驟6：對增強后的低照度圖像進行基于Vibe算法的背景建模并提取前景物體，并將圖像二值化處理，獲得二值化圖像，更新背景模型；

步驟7：計算前景物體像素占整幅圖像的比例，如果比例足夠大，則判定有運動物體，保留當前幀，循環處理每一幀，將保留下來的幀重新組合生成濃縮視頻。

在一些實施方案中，其中步驟1對輸入視頻的每一幀圖像的像素點按照如下公式進行反轉：

R^c(x)＝255-I^c(x)

其中I^c(x)表示輸入低照度圖像的一個像素點x的一個RGB顏色通道的像素值，R^c(x)表示相應的輸出圖像的一個像素點x的一個RGB顏色通道的像素值，c表示RGB顏色通道的其中一個。

其有益效果是：將低照度圖像轉化為類似霧天的場景，從而可以用圖像去霧的思想去增強圖像。

在一些實施方案中，其步驟2中暗通道先驗理論指的是在絕大多數非天空的局部區域中，某一些像素總會有至少一個顏色通道具有很低的值。也就是說該區域光強度的最小值是個很小的數。

暗通道先驗理論指出：

J^dark(x)→0

其有益效果是：利用暗通道先驗理論，可以推導出透射率的預估值。

在一些實施方案中，其步驟2中，大氣散射模型公式如下：

I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))

其中I(x)表示需要去霧的圖像，J(x)是去霧后的無霧圖像，A是大氣光成分，t(x)為透射率。