[发明专利]一种基于视频图像背景匹配的财物保护方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像视频处理领域，特别涉及一种基于视频图像背景匹配的财物保护方法。

背景技术

目前已经有利用传感器技术实现的商业财产保护技术和产品，但由于其布置较复杂、应用场合有限、成本较昂贵等原因没有在日常生活中大范围使用。

另一方面，监控摄像头是我们在我们日常生活中已经随处可见，而目前大部分监控摄像头的作用仅仅是人工监视或者保存数据供必要时查阅。这样一方面没有充分利用资源，另一方面要从庞大的视频数据中查阅相关信息要耗费大量的人力物力。

现有的一些利用视频图像实现财物保护的方法，都是基于“前景-前景”匹配的模式，即先在初始图像中检测所保护对象的特征并保存，在后面的每一帧图像中检测相同区域的特征并与初始特征比较，如果能匹配判定财物还在，如果匹配失败则判定财物失窃。这种模式的财物保护方法有以下不足：(1)当所保护对象特征不明显时，或者特征过于普通时无法取得满意的效果；(2)当环境中存在光线变化，或者所保护的物体会被遮挡时经常误报。

综上所述，需要一种新的财物保护方法来满足人们的需求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于视频图像背景匹配的财物保护方法。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于视频图像背景匹配的财物保护方法，包含以下顺序的步骤：

S1.由安防摄像头获取含有保护对象的视频帧；

S2.对初始视频帧图像初始化后，将视频帧图像分为前景区域、背景区域和参考区域，并分别提取背景区域、参考区域的特征向量F_bk、F_ct；

S3.计算F_bk和F_ct的匹配率阈值T_*作为最后决策的参考阈值；

S4.当收到下一帧图像时，初始化后提取下一帧图像的前景区域的特征向量F_fg，计算F_fg和F_bk的匹配率λ；

S5.由匹配率λ与匹配率阈值T_*的大小关系，作出报警决策：当λ大于T_*表明此时前景区域的特征跟背景区域的特征匹配，即保护对象已丢失；反之保护对象未遗失。

步骤S2中，所述的初始化为通过高斯函数对视频帧图像进行滤波处理。该处理能够减少噪声干扰，平滑图像。

步骤S2和步骤S4中，所述的特征向量F_fg、F_bk和F_ct具体通过以下步骤得到：

(1)对视频帧图像，设置三个感兴趣区域ROI，分别为前景区域、背景区域和参考区域，其中前景区域即保护对象所处区域；

(2)由ROI生成操作掩码，分别记为FG_mask、BK_mask和CT_mask；

(3)利用FG_mask、BK_mask和CT_mask分别提取初始帧中前景区域、背景区域和参考区域的特征，提取方法为取该区域灰度直方图的六个统计量构建成特征向量，即：

F＝[u m v_max v_min n_mor n_les]’，

式中，u为灰度均值，m为灰度中值，v_max、v_min分别为最大、最小灰度值，n_mor、n_les分别为灰度值大于和小于均值u的像素个数，得到前景区域、背景区域和参考区域的特征分别记为F_fg、F_bk和F_ct。

步骤S3中，所述的匹配率阈值T_*通过下式计算：

T_*＝σ_*|(F_ct-F_bk)./F_bk|₂，

其中，./表示点除，即向量中对应元素相除，σ_*是权重系数。

步骤S4中，所述的匹配率λ通过下式计算：

λ＝|(F_fg-F_bk)./F_bk|₂，

其中，./表示点除，即向量中对应元素相除。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：