[发明专利]一种针对图像中区域划分和自修正方法和系统

权利要求书

1.一种针对图像中区域划分和自修正方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)获取场景视频，对所述场景视频采样，获取采样帧图像；

(2)确定采样帧图像的种子点；包括：手动选择种子点：通过鼠标手动选择需要关注区域中的某一点为种子点，该点与背景颜色一致，且与区域内的图案保持一定的距离；和/或自动选择种子点：计算所述图像的灰度平均值ave，确定所述图像中像素点灰度值与所述灰度平均值ave相同的像素点为种子点；将确定种子点后的采样帧图像转化为灰度图像；

(3)以所述种子点为中心进行区域扩散，获取边界并记录；

(4)根据所述步骤(3)的边界提取二值化图像轮廓；

(5)进行边缘平滑，确定关注区域；

(6)以所述步骤(5)确定的关注区域的边缘平滑后的轮廓为标记边框，对场景视频中采样帧进行标记，并输出，确定标记后的场景区域为监控区域并突出显示；

(7)判断监测区域是否发生移动，并自适应更新；具体地：(71)由步骤(1)-(5)获取关注区域，并保存，获取当前关注区域，计算当前关注区域与保存的关注区域之间的图像相关度，若相关度小于指定阈值，则继续监测，若相关度大于等于指定阈值，则确定检测区域发生改变，关注区域内图像产生较大变化，则进行调整摄像机或桌面以精确监测；

或者

设置非关注区域为灰度图像，并设置其灰度值为统一值，并计算当前该灰度值的像素点数量m，并保存，监测当前非关注区域内该灰度值像素点数量n，若|m-n|值超过指定数量值，则确定检测区域发生改变，关注区域内图像产生较大变化，则进行调整摄像机或桌面以精确监测。

2.如权利要求1所述的针对图像中区域划分和自修正方法，其特征在于：所述步骤(2)计算所述灰度图像的灰度平均值ave，确定所述图像中像素点灰度值与所述灰度平均值ave相同的像素点为种子点，具体为：(21)计算所述灰度图像的灰度平均值ave，遍历所述图像像素点，确定所述图像中像素点灰度值与所述灰度平均值ave相同的像素点为种子点，若与灰度平均值ave相同的像素点为多个，则确定最靠近所述图像中心位置处的像素点为种子点；(22)若所述图像中不存在与所述灰度平均值ave相同的像素点，则取与所述灰度平均值ave相近的点为种子点，所述相近的点灰度值计算公式为：ave+i，所述i＝1，…，n；i逐步取值并根据步骤(21)判断直至确定种子点。

3.如权利要求1所述的针对图像中区域划分和自修正方法，其特征在于：所述步骤(3)中以所述种子点为中心进行区域扩散，具体为：(31)确定种子点的延伸方向，并在所述延伸方向上扩散，所述延伸方向扩散点为：(x，y+i)，(x，y-i)，(x+i，y)，(x-i，y)，(x-i，y+i)，(x+i，y+i)，(x-i，y-i)，(x+i，y-i)；(32)计算所述扩散点与所述种子点的灰度差值，如果该差值小于第一阈值，则确定该扩散点为区域点，继续扩散，直至第i个点灰度值与种子点灰度值差值大于等于第一阈值，则确定该点为边界点。

4.如权利要求3所述的针对图像中区域划分和自修正方法，其特征在于：所述步骤(4)根据所述步骤(3)的边界提取二值化图像轮廓，具体为：将所述扩散点置为黑色，将所述边界点置为白色，所述灰度图像转化为二值化图像，并确定其中白色边界点为轮廓。

5.如权利要求1所述的针对图像中区域划分和自修正方法，其特征在于：所述步骤(5)的进行边缘平滑，具体为：当前边界点的坐标为(x_i，y_i)，搜索与当前边界点邻近的边界点(x，y)，如果小于或等于第二阈值，则确定两点为邻接点，连接所述邻接点，其中第二阈值取1-8任意值。