[发明专利]检测视频序列中的移动物体图像的方法以及图像处理系统

说明书

技术领域

本公开涉及一种图像处理系统，特别涉及一种检测视频序列中的移动物体的技术。

背景技术

在智能型图像监控系统应用中，移动物体图像检测是一个关系系统效能的核心重要技术。例如，在安全监控领域，移动物体检测机制使监控人员无须全天候盯着众多的摄影机画面即可掌握是否有人员入侵状况。或者，在医疗应用中，具有移动物体检测机制的监控系统得以自动检测病患是否有异常动作，以即时提醒远端照护人员做必要的处置。

在以图像相减为基础的移动物检测技术中，决定像素是否为前景物的差值临界标准扮演着影响效能的关键角色。该差值临界标准可在系统装设时由人工依现场条件设定成一固定值。然而，人工设定除了成本较高之外，且不具有适应环境照明变化的能力，使得可应用的场合受到限制。

为可随环境条件改变而自动设定该差值临界标准，目前已有文献提出利用图像切割估算临界标准的方法，以应用于移动物检测的像素差值画面切割。然而，由于一般图像像素特征分布和移动物检测的像素特征的差值分布有着明显差异，运用一般图像切割的临界标准运算方法通常会降低移动物体检测正确率。

如何使系统可自动设定临界标准但不损及移动物体的检测正确率，为此技术领域亟待解决的问题。

发明内容

本公开提供一种检测视频序列中的移动物体的方法以及采用该方法的图像处理系统。

所述的方法包括对处理中画面以及参考画面之间的一差值画面作像素差值分布分析，以计算像素差值分布的熵值，并观察该像素差值分布的峰值的水平坐标位置；将熵值以及峰值的水平坐标位置代入对应式转换规则，以得到差值临界标准；并且依照差值临界标准将像素差值画面每一像素区分为前景或背景属性，以得到处理中画面的移动物体图像位置。

本公开提供一种图像处理系统，包括：像素差值分布产生模块、熵值计算模块、峰值辨识模块、临界值转换模块，以及前景/背景判断模块。像素差值分布产生模块对处理中画面以及参考画面的像素差值画面作像素差值分布分析，以得像素差值分布。熵值计算模块计算像素差值分布的熵值。峰值辨识模块辨识像素差值分布的峰值的水平坐标位置。临界值转换模块将熵值以及峰值的水平坐标位置代入对应式转换规则，以得到差值临界标准。前景/背景判断模块依照差值临界标准将像素差值画面每一像素划分为前景或背景属性，以得到处理中画面的移动物体图像位置。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图，详细说明如下：

附图说明

图1图解本申请所公开的移动物体检测的一前景/背景辨识技术；

图2举例说明一像素差值分布(Hd_t)；

图3图解数据库训练的一种数据收集方式；

图4举例说明数据库训练的一种数据分类方式；

图5图解本申请图像处理系统的一种实施方式。

【主要元件符号说明】

102～像素特征萃取；104～像素差值运算；

106～像素差值分布分析；

108～熵值计算以及峰值位置观察；

110～临界值转换；  112～前景/背景判断；

120～方块，盖括一像素差值分布产生模块的相关程序；

502～方块，盖括像素差值分布产生模块、熵值计算模块、峰值辨识模块、临界值转换模块、以及前景/背景判断模块；

504～规则存储单元；

Bpeak_t～峰值的水平坐标位置；

Bpeak_1...Bpeak_N～训练用差值分布Hd_1...Hd_N的峰值水平坐标位置；

En_t～熵值；

En_1...En_N～训练用差值分布Hd_1...Hd_N的熵值；

Hd_t～像素差值分布；

Hd_1...Hd_N～训练用差值分布；

Id_t～像素差值画面；

Id_1...Id_N～训练用差值画面；

Iref～参考画面；            Iref_1...Iref_N～参考画面；

Iref’～参考画面Iref经像素特征萃取后的结果；

Iref’_1...Iref’_N～参考画面Iref_1...Iref_N经像素特征萃取后的结果；

I_t～处理中画面；           I_1...I_N～训练画面；

I’_t～处理中画面I_t经像素特征萃取后的结果；

I’_1...I’_N～训练画面I_1...I_N经像素特征萃取后的结果；