[发明专利]一种面向社会治安监控的数字影像处理方法及其装置

权利要求书

1、一种面向社会治安监控的数字影像处理方法，其特征是该方法包括以下步骤：

(1)影像采集模块获取实时或者离线的场景影像，将影像转换成连续图片帧发送至影像处理模块；

(2)影像处理模块接收获得的连续帧，对模糊的单帧图片进行增强和复原，对关键的用户感兴趣的多帧图片进行融合，进行运动目标检测和跟踪；影像处理模块将运动目标检测和跟踪的信息发送至场景抽象分析模块；

(3)场景抽象分析引擎根据接收到的影像模块的信息，对影像进行高层次抽象分析；

(4)场景抽象分析引擎将分析后的结果反馈到影像处理装置，最终提供抽象决策信息。

2、根据权利要求1所述的一种面向社会治安监控的数字影像处理方法，其特征是步骤(1)所述的影像采集模块获取实时或者离线的场景影像，将影像转换成连续图片帧发送至影像处理模块的具体方法为：影像采集模块从外部输入设备获取实时影像，或者从本地打开保存的历史影像资料，根据数据源类型，对影像进行连续帧的提取，使用视频采集卡直接提取连续图片帧；对视频文件解码得到连续图片帧；这些连续图片帧被发送到影像处理模块。

3、根据权利要求1所述的一种面向社会治安监控的数字影像处理方法，其特征是步骤(2)的处理过程为：

(21)图像增强与复原模块对单帧图片进行图像增强与复原，图像增强采用基于Retinex色彩恒常理论的方法，图像复原采用MeanShift去模糊的方法；

(22)对于多帧图片，采用一种基于小波变换的序列彩色图像融合技术；

(23)运动检测与跟踪模块根据连续帧，首先使用GMM建立背景模型，根据当前帧与背景模型检测出运动目标，在整个迭代处理过程中，不断更新维护背景模型，检测出运动目标后，使用一种窗口划分和重组的跟踪方法来跟踪运动目标，得到目标的信息，影像处理模块将这些信息发送至场景抽象分析引擎。

4、根据权利要求1所述的一种面向社会治安监控的数字影像处理方法，其特征是步骤(3)的处理过程为：

(31)场景分割与摘要模块根据场景中每个运动目标的特征信息和所有运动目标的统计信息，对视频序列进行场景分割，并对分割好的场景片段分段提取关键帧，以上述提取好的信息为基础，根据已有聚类技术，对分割好的场景片段进行聚类，从而完成视频摘要；

(32)场景异常行为分析和挖掘模块中，采用数据流驱动改进后的隐马尔科夫模型进行建模，并且针对异常行为训练集过小的特殊情况，运用半监督算法进行训练，完成复杂场景下行为分析和事件挖掘，在此过程中，首先由目标跟踪提供的物体运动轨迹中计算出物体的18个基本特征，然后在训练中自动提取出最关键的特征数据，并训练出一个隐马尔可夫集成训练器，最终通过训练器投票的方式计算出该运动轨迹是否为异常，若为异常，运用适应技术建立一个新的训练器，从而提高了假真率和假假率。

5、实现如权利要求1所述的一种面向社会治安监控的数字影像处理方法的装置，其特征是该装置包括影像采集模块(1)、影像处理模块(2)和场景抽象分析引擎(3)。

6、根据权利要求5所述的一种面向社会治安监控的数字影像处理方法的装置，其特征是所述的影像处理模块(1)包括图像增强与复原模块、图像融合模块和运动检测与跟踪模块三个子模块。

7、根据权利要求5所述的一种面向社会治安监控的数字影像处理方法的装置，其特征是所述的场景抽象分析引擎(3)包括场景分割与摘要模块和场景异常行为分析和挖掘模块二个子模块。