[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

说明书

技术领域

本发明涉及一种数字影像处理方法及其装置，面向公众安全领域。

背景技术

在我国，尽管在公安领域应用图像处理等信息技术已有多年的历史，但面向社会治安的监控数字影像处理平台的建设尚属空白。

近年来，为了加强社会治安监控体系建设，我国新建安装了许多监控装置，防范设施的建设使得监控覆盖面得到进一步加强，对控制、预防和打击犯罪起到了一定作用。但是，目前公安机关所掌握的还只是监控系统的原始、低质数字影像资料。在主要的技术防范层面上，自动影像处理、检测和识别的技术还达不到实用化的要求。对从监控设备获取的大量影像还是基于人工进行处理，费时费工，效率很低，而有些图像不经过处理，很难进行辨识，不利于提高案件的侦破率。综上所述，现有的治安监控体系对数字影像的利用还停留在较低层次，难以适应数字影像资料的爆炸式增长和高层次智能分析处理的需要。平台实施过程中采用了一种窗口划分和重组的跟踪方法和一种基于小波变换的序列彩色图像融合技术，该两项技术已经由申请人提出了专利申请，申请号分别为：200810195185.0和200810234949.2。

发明内容

发明目的：本发明针对现有平台的不足，提供一种能够处理大量的视频影像信息的数字影像处理方法和装置。

技术方案：本发明将数字影像处理硬件部分包括影像采集模块、影像处理模块、场景抽象分析模块。影像采集模块获得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。影像处理模块接受获得的连续帧，进行运动目标检测和跟踪；对关键的用户感兴趣的多帧图片进行融合，对模糊的单帧图片进行增强和复原；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。场景抽象分析模块根据接受到的运动目标的信息，进行场景分割和异常行为检测。平台实施过程中采用了一种窗口划分和重组的跟踪方法和一种基于小波变换的序列彩色图像融合技术，该两项技术已经由申请人提出了专利申请，申请号分别为：200810195185.0和200810234949.2。

有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：能够有效的处理大量的视频影像信息，为用户的决策提供智能的支持。

附图说明

图1是本发明的组成流程图。

图2是本发明的影像采集模块流程图。

图3是本发明的影像处理模块流程图。

图4是本发明的场景抽象分析引擎。

图5是基于小波变换的序列彩色图像融合方法的流程图。

图6是一种窗口划分和重组的跟踪方法的流程图。

具体实施方式

如图1所示，本发明装置包含影像采集模块、影像处理模块、场景抽象分析引擎。

本发明影像采集模块如图2所示，下面详细说明：

影像采集模块从摄像头等外设获取实时影像(输入方式1)，或者从本地打开保存的历史影像资料(输入方式2)。使用时，平台根据数据源类型，对影像进行连续帧的提取：使用视频采集卡直接提取帧(对应输入方式1)；对视频文件解码得到连续帧(对应输入方式2)，这些连续帧被发送到影像处理模块。

本发明影像处理模块如图3所示，下面详细说明：

影像处理模块获得连续帧。对帧的处理方式又分为如下三个子模块：

1、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。

2、图像融合模块：

对于多帧图片，为了充分利用每个帧的有效信息，采用一种基于小波变换的序列彩色图像融合技术(已由申请人提出专利申请，申请号：200810234949.2)。

3、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，使用的一种窗口划分和重组的跟踪方法(已由申请人提出专利申请，申请号：200810195185.0)来跟踪运动目标，得到目标的信息，包括目标序号，坐标，大小等。影像处理模块将这些信息发送至场景抽象分析引擎。

本发明场景抽象分析引擎如图4所示，下面详细说明：

场景抽象分析引擎接受影像处理模块发送的信息，利用场景分割与摘要模块、场景异常行为分析和挖掘模块，对影像进行高层次抽象分析。