[发明专利]一种运动区域探测方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及视频处理领域，尤其涉及一种运动区域探测方法及装置。

背景技术

近几年物体移动探测技术引起了很多计算机视觉学者们的广泛关注，主要是因为其在众多领域里的具有发展前途的应用，尤其是在视频监控领域。

视频监控系统常应用于无人值守但安全性要求较高的场所如银行金库等，这种场所的特点在于，通常在安全的情况下，监控视频为静止无变化的图像或者连续的发生缓慢变化的图像，一旦在监控视频图像中出现了快速移动的物体，则极有可能是被监控场所出现异常情况，从而触发视频监控系统告警，安全性要求较高的场所的上述特点，对于如何更准确更可靠地识别出视频监控系统监测的视频中发生快速移动的物体提出了更高的要求。

现有的视频运动区域的探测方法，比较有代表性的有背景差法、帧差法等，背景差法是最常用的方法，通常应用于静止的背景环境下，它的原理是用一个背景模型当做参考来跟当前帧图像进行比较以探测到前景运动信息，背景差法具有一定局限性，只能运用于固定静止的背景，对于复杂动态的环境中运动区域的探测无能为力，帧差法是建立在帧间变化的基础上，原理是通过计算相邻帧间的变化来得到物体运动区域，该方法对于探测到的运动物体信息提取并不精确，通常适用于快速移动物体的初步探测。

发明内容

本申请实施例提供了一种运动区域探测方法及装置，用以实现视频图像帧中运动区域的精确探测。

本发明实施例提供的一种运动区域探测方法，包括：

对当前图像帧进行边缘检测，确定出当前帧中光流值大于设定光流阈值的像素点；

将每个图像帧划分为若干个大小相等的宏块，计算当前图像帧每个第一宏块与所述当前图像帧的前一图像帧对应位置的第二宏块之间的第一相关性系数，以及计算当前图像帧每个第一宏块与所述当前图像帧的下一图像帧对应位置的第三宏块之间的第二相关性系数；

计算所述第一相关性系数与第二相关性系数的差值的绝对值，确定出所述绝对值大于设定的相关性系数阈值的第一宏块；

将确定出的所述像素点和所述第一宏块的交集所在的区域作为运动区域的探测结果。

本发明实施例提供的一种运动区域的探测装置，包括：

边缘检测模块，用于对当前图像帧进行边缘检测，确定出当前帧中光流值大于设定光流阈值的像素点；

相关性计算模块，用于将每个图像帧划分为若干个大小相等的宏块，计算当前图像帧每个第一宏块与所述当前图像帧的前一图像帧对应位置的第二宏块之间的第一相关性系数，以及计算当前图像帧每个第一宏块与所述当前图像帧的下一图像帧对应位置的第三宏块之间的第二相关性系数；计算所述第一相关性系数与第二相关性系数的差值的绝对值，确定出所述绝对值大于设定的相关性系数阈值的第一宏块；

运动区域确定模块，用于将确定出的所述像素点和所述第一宏块的交集所在的区域作为运动区域的探测结果。

本发明实施例的有益效果包括：

本发明实施例提供的一种运动区域探测方法及装置，对当前图像帧进行边缘检测，确定出当前帧中光流值大于设定光流阈值的像素点；计算当前图像帧每个第一宏块与当前图像帧的前一图像帧对应位置的第二宏块之间的第一相关性系数，以及计算当前图像帧每个第一宏块与当前图像帧的下一图像帧对应位置的第三宏块之间的第二相关性系数；计算第一相关性系数与第二相关性系数的差值的绝对值，确定出绝对值大于设定的相关性系数阈值的第一宏块；将确定出的所述像素点和所述第一宏块的交集所在的区域作为运动区域的探测结果，本发明实施例提供的运动区域探测方法及装置，利用了图像帧中非运动区域的相关性系数具有稳定性较高、运动区域的相关性系数具有的突变性的特点，并结合了图像的边缘检测方法的检测结果，更准确地分离出图像帧中的运动区域和非运动区域，使得运动区域的探测结果更为精确可靠。

附图说明

图1为本发明实施例提供的运动区域的探测方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的移动模板的示意图；

图3A为本发明实施例提供的索贝尔算子提供的横轴模板的示意图；

图3B为本发明实施例提供的索贝尔算子提供的纵轴模板的示意图；

图3C为本发明实施例提供的索贝尔算子提供的时间轴模板的示意图；

图4为本申请实施例提供的运动区域的探测装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本申请实施例提供的一种运动区域的探测方法及装置的具体实施方式进行详细地说明。

本发明实施例提供的运动区域的探测方法，如图1所示，包括下述步骤：