[发明专利]一种图像处理方法及装置

说明书

本发明实施例公开一种图像处理方法及装置，其中，图像处理方法包括：获取监控视频的第一图像帧；对所述第一图像帧的图像数据进行计算，获得所述第一图像帧所包含的目标，所述目标包括前景和/或背景；查找与所述目标对应的第一参数学习率，所述第一参数学习率用于表示与所述目标关联的新增模型更新成为背景模型的速率，所述第一参数学习率为根据所述目标的属性信息确定；采用所述第一参数学习率更新所述监控视频中所述目标对应区域中像素点的背景模型。采用本发明实施例，可以提高建立的背景模型的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及多媒体技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

随着智慧城市和公共安全需求的日益增长，城市中的监控摄像头的数量也日益增多，采用人工的视频监控方式已经远远不能够满足需求，目前智能视频监控技术得到了广泛的关注和研究，也成为了当前的研究热点。对于监控视频，人们往往关注图像的前景，因此在实际处理过程中，通过建立背景模型，从监控视频中消除不感兴趣的复杂背景，提取出前景，使后续处理任务都集中到前景上，从而减少后续处理任务的计算量，节约系统资源同时提高任务准确性。而建立一个准确的背景模型，对于准确有效的提取前景尤为重要。

监控场景中建立背景模型的经典过程是：通过对监控视频每个像素点沿时间轴进行统计估计，学习每个像素点的背景模型，之后利用该背景模型识别出监控视频的前景，进而传递给后续任务进行处理。这种背景模型建立方式没有针对性，很容易将前景学习为背景，或者将背景学习为前景，准确度不高。

发明内容

本发明实施例提供一种图像处理方法及装置，可以提高建立的背景模型的准确性。

第一方面，本发明实施例提供一种图像处理方法，其中，该图像处理方法包括:获取监控视频的第一图像帧，该第一图像帧可以是监控视频中的任意图像帧。可以采用视觉任务模块对该第一图像帧的图像数据进行计算，从而获得该第一图像帧所包含的目标，需要说明的是，此处的目标可以是第一图像帧中的前景和/或背景，第一图像帧可以包括至少一个前景，比如，第一图像帧包括的前景为:行人和车辆。

进一步查找与目标对应的第一参数学习率，不同的目标可以对应不同的第一参数学习率，比如，车辆对应的第一参数学习率与行人对应的第一参数学习率不同。该第一参数学习率用于表示目标对应区域中像素点上出现的新增模型更新称为该目标对应区域中像素点的背景模型的速率。第一参数学习率可以根据目标的属性信息确定，该属性信息可以是目标的运动速度，轮廓大小等等。

采用所查找到的第一参数学习率更新监控视频中该目标对应区域中像素点的背景模型。通过使用与目标对应的第一参数学习率更新监控视频中该目标对应区域中像素点的背景模型，可以避免将监控视频中的前景学习为背景，或者背景学习为前景的情况发生，从而提高所建立的背景模型的准确性。

在一种可能的设计中，所述目标包括前景和/或背景，若目标包括前景，查找与前景对应的第一参数学习率，若目标包括背景，查找与背景对应的第一参数学习率。其中，前景对应的第一参数学习率小于背景对应的第一参数学习率。可选的，不同属性类别的前景可以对应不同的第一参数学习率，比如，行人对应的第一参数学习率和车辆对应的第一参数学习率不同。

在一种可能的设计中，采用第一参数学习率更新监控视频中的背景模型后，可以进一步对背景模型进行校正。比如，继续获取监控视频的第二图像帧，该第二图像帧在第一图像帧之后，第一图像帧与第二图像帧之间可以相隔n帧图像，n大于1。根据更新后的背景模型对第二图像帧进行前景提取处理，并确定该第二图像帧中的前景所在的预测区域；同时采用视觉任务模块对第二图像帧的图像数据进行计算，并确定该第二图像帧中的前景所在的实际区域。

若预测区域与实际区域之间的误差满足误判条件，则根据预测区域和实际区域，确定误判区域，可选的，误判条件可以是预测区域与实际区域之间的误差面积大于一定的阈值。进一步更新误判区域中像素点的背景模型。