專利名稱：一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，尤其涉及運動目標檢測方法。
背景技術(shù)：
隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的普及，移動偵測技術(shù)得到了越來越多的應(yīng)用。視頻移動偵測攝像頭巧妙地將報警與監(jiān)控結(jié)合起來，它除了可以通過電視機或監(jiān)視器進行圖像監(jiān)控外， 還可以通過前端的嵌入式智能分析模塊對監(jiān)控到的視頻信號進行智能分析，一旦覺察到畫面內(nèi)容有變化，它就會發(fā)出報警音或提示音，同時還可以輸出聯(lián)動信號觸發(fā)錄像機等相關(guān)設(shè)備工作。通常情況下，視頻中運動目標檢測是一種將視頻幀圖像按一定標準分割成區(qū)域， 再從視頻序列中分割和提取運動對象的技術(shù)。目前視頻中運動目標檢測技術(shù)主要分兩類， 一類是像素域算法，另一類是壓縮域算法?；谙袼赜驒z測算法已經(jīng)比較成熟，而基于壓縮域檢測算法尚處于發(fā)展階段。由于大量的多媒體數(shù)據(jù)是以壓縮形式存儲和傳輸?shù)?，因此研究壓縮域中的視頻運動目標檢測算法有很大的實用價值。壓縮域中的目標檢測算法大致分為兩類，一類是利用離散余弦變換(DCT)系數(shù)進行檢測，另一類是利用視頻壓縮域提供的運動矢量進行檢測?；贒CT系數(shù)檢測方法利用的是運動目標所在區(qū)域即為圖像中亮度變化最明顯的區(qū)域這一特點；基于運動矢量檢測方法利用壓縮視頻中運動矢量表示出當前幀圖像與參考幀圖像在對應(yīng)位置上宏塊間的位置偏移這一特點。然而，目前無論是哪種壓縮域運動目標檢測方法均需要對壓縮域進行解壓縮，且運動目標檢測誤差較大。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種能夠解決以上問題的適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)及方法。在第一方面，本發(fā)明提供了一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括宏塊運動方向提取模塊、運動區(qū)域獲取模塊、區(qū)域運動方向提取模塊。該宏塊運動方向提取模塊用于統(tǒng)計壓縮域中宏塊運動矢量在時間窗上的運動方向概率Ητ( θ )，且在該概率Ητ( θ )大于一定閾值情況下判定該概率Ht( θ )對應(yīng)宏塊為運動宏塊，以及取該宏塊運動方向概率Ht( θ )最大值所對應(yīng)的運動方向為該宏塊主運動方向。該運動區(qū)域獲取模塊對其接收到的該運動宏塊做連通處理后得到運動連通域，并基于該連通域得到運動區(qū)域。該區(qū)域運動方向提取模塊接收該運動區(qū)域，并基于該運動區(qū)域中每個宏塊的主運動方向統(tǒng)計該運動區(qū)域中所有運動宏塊的運動方向概率Hs ( θ )，并通過該區(qū)域運動方向概率Hs ( θ )得到運動目標及該運動目標的運動方向。在第二方面，本發(fā)明提供了一種適用于壓縮域的運動目標檢測方法，該方法首先統(tǒng)計壓縮域中宏塊運動矢量在時間窗上的運動方向概率Ητ( θ )，且在該概率Ητ( θ )大于一定閾值情況下判定該概率Ητ( θ )對應(yīng)宏塊為運動宏塊，再取該宏塊運動方向概率Ht( θ )最大值所對應(yīng)的運動方向為該宏塊主運動方向。然后接收該運動宏塊再做連通處理以得到運動連通域，并基于該連通域得到運動區(qū)域。最后接收該運動區(qū)域，并基于該運動區(qū)域中每個宏塊的主運動方向統(tǒng)計該運動區(qū)域中所有運動宏塊的運動方向概率Hs ( θ )，再通過該區(qū)域運動方向概率Hs ( θ )得到運動目標及該運動目標的運動方向。在本發(fā)明的一個實施例中，區(qū)域運動方向提取模塊通過將區(qū)域方向概率扎(θ ) 代入公式& zwgfax^^0)}得到區(qū)域主運動方向編號θκ，再將該編號入公式 iK = m0d[(eK-l)+4，8]+l得到區(qū)域主運動反方向編號iK，并將該編號入公式
…得到區(qū)域主運動方向及其相鄰方向的運動宏塊數(shù)量N，然后將該編
η=-\
號Tk代入々=Σ Hs(0r - η) ·餌…得到區(qū)域主運動反方向及其相鄰方向的運動宏塊數(shù)量反。
η=-]
最后在所述N與S之間差距達到一定閾值情況下，判定該區(qū)域為運動目標，且該運動目標的運動方向為該區(qū)域主運動方向編號θκ所對應(yīng)方向。其中，h(n)為濾波卷積和。在本發(fā)明的另一個實施例中，區(qū)域主運動方向及其相鄰方向的運動宏塊數(shù)量N與
_ΛΤ
N之間差距通過運動方向衡量系數(shù)γ表征，該系數(shù)Y滿足r = l_l。且在該Y值大于一定
TV
閾值情況下，判定該Y對應(yīng)區(qū)域為運動目標。在本發(fā)明的又一個實施例中，運動目標檢測系統(tǒng)包括視頻采集模塊，該視頻采集模塊用于采集其周圍視頻圖像，并將該視頻圖像轉(zhuǎn)換成視頻壓縮域。在本發(fā)明的還一個實施例中，運動目標檢測系統(tǒng)包括預(yù)處理模塊，該預(yù)處理模塊采用運動矢量提取算法獲得運動目標區(qū)域的宏塊集合S。bj。本發(fā)明通過在時間上統(tǒng)計宏塊主運動方向及在空間上統(tǒng)計區(qū)域主運動方向，從而檢測到運動目標及運動目標的運動方向。本發(fā)明適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)及方法不需要對壓縮域進行解壓縮，運動目標檢測速度快且誤差小。


下面將參照附圖對本發(fā)明的具體實施方案進行更詳細的說明，在附圖中圖1是本發(fā)明一個實施例的適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)框圖；圖2是運動方向編號示意圖；圖3是基于時間窗的宏塊運動方向統(tǒng)計示意圖。
具體實施例方式圖1是本發(fā)明一個實施例的適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)框圖，該系統(tǒng)包括視頻采集模塊110、預(yù)處理模塊120、宏塊運動方向提取模塊130、運動區(qū)域獲取模塊140、區(qū)域運動方向提取模塊150。視頻采集模塊110用于采集其周圍視頻圖像，并對該視頻圖像數(shù)字化后做壓縮處理，從而得到視頻壓縮域。
較佳地，所述壓縮域為MPEG4標準的壓縮域。預(yù)處理模塊120接收來自視頻采集模塊110的視頻壓縮域，并采用運動矢量提取算法獲得運動目標區(qū)域的宏塊集合S。bj。具體地，預(yù)處理模塊120從視頻壓縮域中獲得運動矢量，并快速標示出P、B幀中的運動宏塊。以每一幀為一宏塊，若該宏塊為不編碼宏塊或該宏塊運動矢量小于系統(tǒng)設(shè)定閾值，則該宏塊屬于背景宏塊集合。，否則該宏塊屬于運動目標區(qū)域的宏塊集合S。bj。宏塊運動方向提取模塊130接收來自預(yù)處理模塊120的運動目標區(qū)域宏塊集合 Sobj,并對該集合s。w中的每個宏塊在時間軸上做統(tǒng)計濾波，從而得到集合s。w中各宏塊的主運動方向。圖2是運動方向編號示意圖。如圖2所示，在空間平面上，運動宏塊存在8個運動方向，其運動方向編號分別為1、2……8。圖3是基于時間窗的宏塊運動方向統(tǒng)計示意圖。宏塊運動方向提取模塊130接收來自預(yù)處理模塊120中運動目標宏塊集合S。w中的各宏塊，即統(tǒng)計一段時間內(nèi)宏塊運動矢量在時間窗上的概率分布，再根據(jù)圖3中的時間窗統(tǒng)計每個宏塊各運動方向(共8個運動方向)概率Ητ( θ )，并判斷該宏塊運動方向最大概率是否達到系統(tǒng)設(shè)定閾值，然后將該運動方向最大概率大于系統(tǒng)設(shè)定閾值的宏塊作為運動宏塊，將該運動方向概率Ητ( θ )最大值所對應(yīng)運動方向作為該宏塊主運動方向，且該宏塊主運動方向編號θτ滿足，θτ = arS max{//r (θ)}( 1 )
θ其中，maX{HT( θ)}為宏塊運動方向概率最大值，argm嚴{^(0)}為max恥(θ )丨對應(yīng)的宏塊運動方向編號，其取值范圍為從1到8。運動區(qū)域獲取模塊140接收來自宏塊運動方向提取模塊130的所有運動宏塊，并將其做連通處理后得到運動連通域，再計算每個連通域中的宏塊數(shù)NMgi。n，若連通域中的宏塊數(shù)lgi。n小于系統(tǒng)設(shè)定的連通域宏塊數(shù)閾值THn,_η，即NMgi。n < THNregion,則說明該連通域為噪聲域，否則為運動區(qū)域。在本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例中，運動區(qū)域獲取模塊140采用形態(tài)學(xué)膨脹和腐蝕方法填充運動連通域中的中空。區(qū)域運動方向提取模塊150接收來自運動區(qū)域獲取模塊140的運動區(qū)域，并統(tǒng)計該運動區(qū)域中所有運動宏塊的運動方向概率Hs ( θ )，該區(qū)域運動方向概率Hs( θ )為該運動區(qū)域所有運動宏塊的各運動方向的概率分布，再通過公式( 得到區(qū)域主運動方向編號 θκ，該編號Q1^iM
權(quán)利要求
1.一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)，包括宏塊運動方向提取模塊(130)、運動區(qū)域獲取模塊(140)、區(qū)域運動方向提取模塊(150)；所述宏塊運動方向提取模塊(130)用于統(tǒng)計壓縮域中宏塊運動矢量在時間窗上的各運動方向概率Ητ( θ )，并在該宏塊運動方向最大概率大于一定閾值情況下判定該宏塊為運動宏塊，以及取該宏塊各運動方向中具有最大概率的運動方向為該宏塊主運動方向；所述運動區(qū)域獲取模塊(140)對其接收到的所述運動宏塊做連通處理后得到運動連通域，并基于該連通域得到運動區(qū)域；所述區(qū)域運動方向提取模塊(150)接收所述運動區(qū)域，并基于該運動區(qū)域中每個宏塊的主運動方向統(tǒng)計該運動區(qū)域中所有運動宏塊的運動方向概率Hs( θ )，并通過該區(qū)域運動方向概率Hs ( θ )得到運動目標及該運動目標的運動方向。
2.如權(quán)利要求1所述的一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述區(qū)域運動方向提取模塊(150)根據(jù)所述區(qū)域方向概率氏(9)判定該概率最大值對應(yīng)的方向為該區(qū)域主運動方向；再將該區(qū)域主運動方向及其相鄰方向通過權(quán)重配比的方式得到具有一定權(quán)重的區(qū)域主運動方向及其相鄰方向運動宏塊數(shù)量；以及根據(jù)該區(qū)域主運動方向得到該區(qū)域主運動反方向，并將該區(qū)域主運動反方向及其相鄰方向通過權(quán)重配比方式得到具有一定權(quán)重的區(qū)域主運動反方向及其相鄰方向的運動宏塊數(shù)量；在該區(qū)域主運動方向及其相鄰方向運動宏塊數(shù)量，與該區(qū)域主運動反方向及其相鄰方向運動宏塊數(shù)量之間的差距達到一定閾值情況下，判定該區(qū)域為運動目標，且該運動目標的運動方向為該區(qū)域主運動方向。
3.如權(quán)利要求2所述的一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述區(qū)域主運動方向及其相鄰方向運動宏塊數(shù)量為， 其中，h(n)為區(qū)域主運動方向及其相鄰方向權(quán)重配比，θ κ為區(qū)域主運動方向編號，且滿足& =￡^『欣{代(的}；所述區(qū)域主運動反方向及其相鄰方法運動宏塊數(shù)量為， 其中，K(n)為區(qū)域主運動反方向及其相鄰方向權(quán)重配比向量，iK為區(qū)域主運動反方向編號，且滿足 Tk = mod [ ( θ E-l) +4，8] +1。
4.如權(quán)利要求3所述的一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述N與_λ7N之間差距通過運動方向衡量系數(shù)γ表征，該系數(shù)Y滿足/ = 在該Y值大于一定閾N值情況下，判定該Y對應(yīng)區(qū)域為運動目標。
5.如權(quán)利要求4所述的一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述運動方向衡量系數(shù)Y的閾值取值為0. 5到1。
6.如權(quán)利要求1所述的一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述壓縮域為MPEG4標準的壓縮域。
7.如權(quán)利要求1所述的一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括視頻采集模塊(110)，該視頻采集模塊(110)用于采集其周圍視頻圖像，并將該視頻圖像轉(zhuǎn)換成視頻壓縮域。
8.如權(quán)利要求1所述的一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括預(yù)處理模塊(120)，該預(yù)處理模塊(120)采用運動矢量提取算法獲得運動目標區(qū)域的宏塊集合 S0bj。
9.如權(quán)利要求1所述的一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述宏塊運動方向提取模塊(130)統(tǒng)計壓縮域中宏塊運動矢量，統(tǒng)計的是該宏塊運動矢量的主運動方向編號；且該宏塊主運動方向編號θ τ滿足 =Mg^naMfirWh。
10.如權(quán)利要求1所述的一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述基于連通域得到運動區(qū)域方法為計算每個連通域中宏塊數(shù)NMgi。n，若連通域中宏塊數(shù)NMgi。n大于系統(tǒng)設(shè)定的連通域宏塊數(shù)閾值THNMgi。n，則該連通域為運動區(qū)域，否則為噪聲。
11.如權(quán)利要求1所述的一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述運動區(qū)域獲取模塊(140)采用形態(tài)學(xué)膨脹和腐蝕方法填充運動連通域中的中空。
12.一種適用于壓縮域的運動目標檢測方法，包括步驟a，統(tǒng)計壓縮域中宏塊運動矢量在時間窗上的各運動方向概率Ht ( θ )，并在該宏塊運動方向最大概率大于一定閾值情況下判定該宏塊為運動宏塊，再取該宏塊各運動方向中具有最大概率的運動方向為該宏塊主運動方向；步驟b，接收所述運動宏塊再做連通處理以得到運動連通域，并基于該連通域得到運動區(qū)域；步驟c，接收所述運動區(qū)域，并基于該運動區(qū)域中每個宏塊的主運動方向統(tǒng)計該運動區(qū)域中所有運動宏塊的運動方向概率Hs ( θ )，再通過該區(qū)域運動方向概率Hs ( θ )得到運動目標及該運動目標的運動方向。
13.如權(quán)利要求12所述的一種適用于壓縮域的運動目標檢測方法，其特征在于，步驟c 包括，步驟d，根據(jù)所述區(qū)域方向概率Hs( θ )判定該概率最大值對應(yīng)的方向為該區(qū)域主運動方向，再將該區(qū)域主運動方向及其相鄰方向通過權(quán)重配比的方式得到具有一定權(quán)重的區(qū)域主運動方向及其相鄰方向運動宏塊數(shù)量；步驟e，根據(jù)該區(qū)域主運動方向得到該區(qū)域主運動反方向，并將該區(qū)域主運動反方向及其相鄰方向通過權(quán)重配比方式得到具有一定權(quán)重的區(qū)域主運動反方向及其相鄰方向的運動宏塊數(shù)量；步驟f，在該區(qū)域主運動方向及其相鄰方向運動宏塊數(shù)量，與該區(qū)域主運動反方向及其相鄰方向運動宏塊數(shù)量之間的差距達到一定閾值情況下，判定該區(qū)域為運動目標，且該運動目標的運動方向為該區(qū)域主運動方向。
14.如權(quán)利要求13所述的一種適用于壓縮域的運動目標檢測方法，其特征在于，所述區(qū)域主運動方向及其相鄰方向運動宏塊數(shù)量為，
15.如權(quán)利要求14所述的一種適用于壓縮域的運動目標檢測方法，其特征在于，所述N與N之間差距通過運動方向衡量系數(shù)γ表征，該系數(shù)Y滿足
全文摘要
本發(fā)明涉及一種適用于壓縮域的運動目標檢測系統(tǒng)及方法。本發(fā)明包括宏塊運動方向提取模塊、運動區(qū)域獲取模塊、區(qū)域運動方向提取模塊。該宏塊運動方向提取模塊用于統(tǒng)計壓縮域中宏塊運動矢量在時間窗上的各運動方向概率HT(θ)，并在該宏塊運動方向最大概率大于一定閾值情況下判定該宏塊為運動宏塊。該運動區(qū)域獲取模塊用于對運動宏塊做連通處理以得到連通域，并基于該連通域得到運動區(qū)域。該區(qū)域運動方向提取模塊接收運動區(qū)域，統(tǒng)計該運動區(qū)域中運動宏塊的運動方向概率Hs(θ)，并通過該概率Hs(θ)得到運動目標及其運動方向。本發(fā)明不需要對壓縮域進行解壓縮就能夠完成對壓縮域的運動目標檢測，檢測速度快且誤差小。
文檔編號H04N7/26GK102196259SQ201010126388
公開日2011年9月21日 申請日期2010年3月16日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月16日
發(fā)明者盧曉鵬 申請人:北京中星微電子有限公司