[发明专利]一种基于复数可控金字塔的变化检测方法

说明书

本发明涉及一种基于复数可控金字塔的变化检测方法，对于不同时刻拍摄的同一场景的两幅图像(I_pre，I_cur)存在的差异，进行变化检测，包括下列步骤：通过复数可控金字塔把两幅图像(I_pre，I_cur)分解到不同方向尺度的子带中，每个子带包含两个成分振幅A和相位Φ；通过对两张图像不同子带之间的相位差进行调整来进行图像配准；对相位调整之后的不同子带进行重建获得最后的配准后图像；分析相位的变化，获得场景的真实变化。

技术领域

本发明属于计算机视觉、人工智能领域，是一种基于复数可控金字塔的微小变化检测方法。

背景技术

本发明涉及到的技术背景有：

(1)图像对齐：不同时刻拍摄的两幅图像对应位置存在位置差异，所以图像对齐对后续的变化检测至关重要。光流估计是与图像对齐紧密相关的领域，光流法获得一个描述两张图像之间位移的稠密的位移向量场。传统方法通过变分法解决一个优化问题，光流法的先驱工作由Horn和Schunck[1]提出，之后变分法迅速统治了光流估计领域。之后相关的拓展工作能大位移问题和变化剧烈的场景问题[2]，但是对微小位移的精确对齐处理的效果不好。最近基于学习方法的二维图像稠密对齐方法被提出，通过卷积神经网络学习一个光流的函数，但是这些方法需要已对齐的数据对网络进行训练，这些训练数据难以被获得，并且基于学习的方法对小位移的精确对齐处理效果并不好。

(2)变化检测：变化检测即通过分析不同时刻拍摄的同一场景的两幅图像，发现并定位在这段时间中产生的变化。变化检测的应用涉及视频监控，遥感图像分析，医学图像分析等领域。传统方法对变化检测采用背景建模的方法[3]，这些方法的目标是检测场景显著的变化，排除不显著的变化，但是这些方法对微小变化检测是不适用的。本发明提出了一种复数可控金字塔的方法，适合于壁画石塑等微小、缓慢变化场景。

相关文献：

[1]Berthold K.P.Horn,Brian G.Schunck.Determining optical flow[J].Artificial Intelligence,17(1-3):185-203.

[2]Brox T,Bregler C,Malik J.Large displacement optical flow[J].IEEEComputer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2009:41-48.

[3]St-Charles P L,Bilodeau G A,Bergevin R.SuBSENSE:A Universal ChangeDetection Method with Local Adaptive Sensitivity[J].IEEE Transactions onImage Processing,2014,24(1).

[4]Wadhwa N,Rubinstein M,Frédo Durand,et al.Phase-based video motionprocessing[J].Acm Transactions on Graphics,2013,32(4CD):1-10.

[5]Simoncelli E P,Freeman W T.The steerable pyramid:a flexiblearchitecture for multi-scale derivative computation[C].InternationalConference on Image Processing,1995.

发明内容

本发明提供了一种基于复数可控金字塔的微小变化检测方法，在相位域调整和分析相位的变化来对同一场景拍摄的不同时刻的图像进行微小变化检测，大幅提高了变化检测的精度。本发明是通过以下技术方案实现的：