[發(fā)明專利]圖像處理裝置和方法及監(jiān)控系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710916408.7
• 申請(qǐng)日: 2017-09-30
• 公開（公告）號(hào): CN109598276A
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙勖予;陳則瑋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 佳能株式會(huì)社
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 北京怡豐知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11293
• 代理人: 遲軍;李艷麗

本發(fā)明公開了圖像處理裝置和方法及監(jiān)控系統(tǒng)。圖像處理裝置包括：獲取輸入視頻中的當(dāng)前圖像并獲取包括背景圖像和視覺元素的前景/背景分類信息的背景模型的單元；根據(jù)當(dāng)前圖像和背景圖像將當(dāng)前圖像中的視覺元素分類為前景或背景的單元；確定當(dāng)前圖像中的組與背景模型中的組之間的相似性度量的單元，當(dāng)前圖像中的組中的視覺元素是當(dāng)前圖像中被分類為前景的視覺元素，背景模型中的組中的視覺元素是分類信息為前景的視覺元素，背景模型中的組中的視覺元素是與當(dāng)前圖像中的組中的視覺元素的對(duì)應(yīng)部分相鄰的視覺元素；以及根據(jù)確定的相似性度量驗(yàn)證當(dāng)前圖像中被分類為前景的視覺元素是否被錯(cuò)誤地分類的單元。根據(jù)本發(fā)明，前景檢測(cè)的準(zhǔn)確性將得到改善。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理，尤其涉及例如前景檢測(cè)和監(jiān)控。

背景技術(shù)

在圖像處理中，一方面，圖像(例如，視頻中的一個(gè)圖像)通常由若干視覺元素構(gòu)成，所述視覺元素是對(duì)圖像的表現(xiàn)有貢獻(xiàn)的可視特性。其中，一個(gè)視覺元素例如可以是一個(gè)像素、表示一組像素的離散余弦變換(DCT)塊或表示具有相似屬性(例如，相似紋理、相似顏色、相似亮度)的一組像素的超像素。另一方面，尤其是在前景檢測(cè)中，現(xiàn)有的背景減除(background subtraction)技術(shù)通常被用于通過將視頻中的當(dāng)前圖像與基于視頻中的當(dāng)前圖像之前的某一持續(xù)時(shí)間內(nèi)的圖像獲得的背景圖像進(jìn)行比較而將當(dāng)前圖像中的視覺元素分類為“前景”或“背景”。其中，“前景”是指在視頻上捕獲的場(chǎng)景中出現(xiàn)的瞬態(tài)對(duì)象。此類瞬態(tài)對(duì)象可包括例如運(yùn)動(dòng)的人或運(yùn)動(dòng)的汽車。場(chǎng)景中的其余部分被視為“背景”。

然而，在某些情形下，會(huì)出現(xiàn)假前景檢測(cè)。例如，在一種情形下，如果當(dāng)前圖像中的水波或隨風(fēng)而動(dòng)的樹葉的視覺元素與背景圖像中的對(duì)應(yīng)視覺元素相比具有某些變化，則會(huì)將實(shí)際上為背景的水波或樹葉錯(cuò)誤地檢測(cè)為前景。例如，在另一種情形下，如果使用準(zhǔn)確性較低的圖像分割算法來獲得超像素(即，視覺元素)，即從當(dāng)前圖像中獲得的視覺元素可能無法與從當(dāng)前圖像的先前圖像中獲得的對(duì)應(yīng)視覺元素保持恒定不變，則當(dāng)前圖像中的視覺元素與背景圖像中的對(duì)應(yīng)視覺元素相比也將具有某些變化，因而也將導(dǎo)致假前景檢測(cè)。

因此，為了盡可能多地消除上述假前景檢測(cè)，“Moving Objects Detection andSegmentation Based on Background Subtraction and Image Over-Segmentation”(Yun-fang Zhu,<Journal of Software>VOL.6,NO.7,July,2011)中公開了一種示例性技術(shù)。對(duì)于當(dāng)前圖像中的一個(gè)視覺元素，該示例性技術(shù)根據(jù)該視覺元素的背景置信度將該視覺元素檢測(cè)為前景或背景。更具體而言，在該視覺元素的背景置信度大于閾值的情況下，將該視覺元素檢測(cè)為背景。其中，該視覺元素的背景置信度為第一數(shù)量與第二數(shù)量的比值，所述第一數(shù)量表示當(dāng)前圖像中與該視覺元素相鄰并且與該視覺元素具有相同顏色的視覺元素的數(shù)量，而所述第二數(shù)量表示當(dāng)前圖像中與該視覺元素相鄰并且被檢測(cè)為前景的視覺元素的數(shù)量。

然而，在與一個(gè)待檢測(cè)視覺元素相鄰的一組視覺元素被錯(cuò)誤地檢測(cè)為前景的情況下，上述第一數(shù)量和上述第二數(shù)量都將變大，從而將使得該待檢測(cè)視覺元素的背景置信度變小并且小于閾值。因此，不能盡可能多地消除上述假前景檢測(cè)，從而導(dǎo)致不能盡可能好地改善前景檢測(cè)。

發(fā)明內(nèi)容

因此，鑒于上面的背景技術(shù)中的記載，本公開內(nèi)容旨在解決上述問題中的至少一點(diǎn)。