[发明专利]图像处理装置和方法及监控系统

说明书

本发明公开了一种图像处理装置和方法及监控系统。所述图像处理装置包括：被配置为获取输入视频中的当前图像并且获取包括背景图像和视觉元素的前景/背景分类信息的背景模型的单元；被配置为确定所述当前图像中的视觉元素与所述背景模型中的视觉元素之间的第一相似性度量的单元；以及被配置为根据所述当前图像、所述背景模型中的所述背景图像及所述第一相似性度量将所述当前图像中的所述视觉元素分类为前景或背景的单元。其中，所述背景模型中的所述视觉元素是分类信息为背景并且与所述当前图像中的所述视觉元素的对应部分相邻的视觉元素。根据本发明，前景检测的准确性将得到改善。

技术领域

本发明涉及图像处理，尤其涉及例如前景检测和监控。

背景技术

在图像处理中，一方面，图像(例如，视频中的一个图像)通常由若干视觉元素构成，所述视觉元素是对图像的表现有贡献的可视特性。其中，一个视觉元素例如可以是一个像素、表示一组像素的离散余弦变换(DCT)块或表示具有相似属性(例如，相似纹理、相似颜色、相似亮度)的一组像素的超像素。另一方面，尤其是在前景检测中，现有的背景减除(background subtraction)技术通常被用于通过将视频中的当前图像与基于视频中的当前图像之前的某一持续时间内的图像获得的背景图像进行比较而将当前图像中的视觉元素分类为“前景”或“背景”。其中，“前景”是指在视频上捕获的场景中出现的瞬态对象。此类瞬态对象可包括例如运动的人或运动的汽车。场景中的其余部分被视为“背景”。

然而，在某些情形下，会出现假前景检测。例如，在一种情形下，如果当前图像中的水波或随风而动的树叶的视觉元素与背景图像中的对应视觉元素相比具有某些变化，则会将实际上为背景的水波或树叶错误地检测为前景。例如，在另一种情形下，如果使用准确性较低的图像分割算法来获得超像素(即，视觉元素)，即从当前图像中获得的视觉元素可能无法与从当前图像的先前图像中获得的对应视觉元素保持恒定不变，则当前图像中的视觉元素与背景图像中的对应视觉元素相比也将具有某些变化，因而也将导致假前景检测。

因此，为了尽可能多地消除上述假前景检测，“Moving Objects Detection andSegmentation Based on Background Subtraction and Image Over-Segmentation”(Yun-fang Zhu,<Journal of Software>VOL.6,NO.7,July,2011)中公开了一种示例性技术。对于当前图像中的一个视觉元素，该示例性技术根据该视觉元素的背景置信度将该视觉元素检测为前景或背景。更具体而言，在该视觉元素的背景置信度大于阈值的情况下，将该视觉元素检测为背景。其中，该视觉元素的背景置信度为第一数量与第二数量的比值，所述第一数量表示当前图像中与该视觉元素相邻并且与该视觉元素具有相同颜色的视觉元素的数量，而所述第二数量表示当前图像中与该视觉元素相邻并且被检测为前景的视觉元素的数量。

然而，在与一个待检测视觉元素相邻的一组视觉元素被错误地检测为前景的情况下，上述第一数量和上述第二数量都将变大，从而将使得该待检测视觉元素的背景置信度变小并且小于阈值。因此，不能尽可能多地消除上述假前景检测，从而导致不能尽可能好地改善前景检测。

发明内容

因此，鉴于上面的背景技术中的记载，本公开内容旨在解决上述问题中的至少一点。

根据本发明的一个方面，提供一种图像处理装置，所述图像处理装置包括：获取单元，被配置为获取输入视频中的当前图像并且获取包括背景图像和视觉元素的分类信息的背景模型，其中，所述视觉元素的分类信息包括前景和背景；相似性度量确定单元，被配置为确定所述当前图像中的视觉元素与所述背景模型中的视觉元素之间的第一相似性度量；以及分类单元，被配置为根据所述当前图像、所述背景模型中的所述背景图像及所述相似性度量确定单元确定的所述第一相似性度量，将所述当前图像中的所述视觉元素分类为前景或背景。其中，所述背景模型中的所述视觉元素是分类信息为背景的视觉元素，并且，其中所述背景模型中的所述视觉元素是与所述当前图像中的所述视觉元素的对应部分相邻的视觉元素。