專利名稱：霧天條件下視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)的檢測裝置和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，特別涉及到一種霧天條件下視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)的檢測裝置和方法。
背景技術(shù)：
當(dāng)前，視頻監(jiān)控系統(tǒng)已在各行業(yè)得到大力推廣和應(yīng)用，在很多公共場合，如道路監(jiān)控、小區(qū)安防、港口物流等，需要通過對視頻監(jiān)控圖像內(nèi)容進(jìn)行智能分析，實現(xiàn)特定目標(biāo)跟蹤和識別，尤其對公安系統(tǒng)定位可疑目標(biāo)意義重大。通常，晴天天氣下戶外視頻監(jiān)控系統(tǒng)大都能清晰地顯示目標(biāo)圖像，并能借助圖像分析技術(shù)提取目標(biāo)圖像特征，但在霧天情況下，由于大氣中粒子的散射作用，場景的能見度低，監(jiān)控系統(tǒng)采集的圖像中目標(biāo)對比度下降、顏色失真偏移等，這將給圖像目標(biāo)的特征提取和識別帶來很大困難，尤其對實時交通監(jiān)控和戶外公共區(qū)域的安全監(jiān)控以及信息管理帶來隱患，以致監(jiān)管層很難針對現(xiàn)場情況做出實時有效的部署和調(diào)控。因此，迫切需要一種能對霧天條件下視頻監(jiān)控圖像中運(yùn)動目標(biāo)識別的系統(tǒng)和裝置，實現(xiàn)對霧天圖像復(fù)原和景物細(xì)節(jié)清晰化，并在去霧后能對目標(biāo)圖像進(jìn)行正確識別和分析。要實現(xiàn)霧天條件下快速、準(zhǔn)確地識別視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)，是非常困難的事情， 首先需要對霧天視頻進(jìn)行去霧處理，然后再運(yùn)用算法快速提取運(yùn)動目標(biāo)。目前圖像去霧方法主要分兩類基于圖像處理的增強(qiáng)算法和基于復(fù)原的物理模型法。前者主要通過增強(qiáng)對比度改善圖像質(zhì)量，如直方圖均衡化、同態(tài)濾波、小波融合等，只能相對提高圖像質(zhì)量，并不能實現(xiàn)真正去霧，因此效果不明顯；而后者采用物理模型沿著圖像退化的逆過程復(fù)原圖像。 對于物理去霧模型來說，當(dāng)前大多算法需要需要利用參考視頻(如晴天視頻場景)的同一場景的圖像估計深度信息來恢復(fù)圖像對比度，但這對于實時的、動態(tài)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)來說， 不可能提前獲取晴天下同一場景的標(biāo)準(zhǔn)參考視頻。最近有文獻(xiàn)采用一種基于黑色通道優(yōu)先 (Dark Channel Prior7DCP)的單幅去霧算法，采用拉普拉斯矩陣對傳輸圖進(jìn)行修補(bǔ)來改善塊狀效應(yīng)，雖然可以改善去霧效果，但在傳輸圖修補(bǔ)過程中會消耗大量的處理時間而導(dǎo)致實時性差。另外，目前基于運(yùn)動目標(biāo)的檢測方法主要有背景差分法，幀差法，光流法等。其中，背景差分法易受到光線與天氣等的影響，且需要不斷更新背景導(dǎo)致前景目標(biāo)識別效果不好；光流法計算量大且復(fù)雜，不適于實時處理；而幀差法因計算簡單在實際系統(tǒng)中應(yīng)用較廣。綜上所述，對實時、動態(tài)、不間斷工作的視頻監(jiān)控系統(tǒng)來說，由于氣候條件和運(yùn)動目標(biāo)都是隨機(jī)的，所需處理的數(shù)據(jù)量很大，因此需要一種在無任何晴天參考視頻序列的情況下，能對霧天監(jiān)控視頻序列進(jìn)行快速去霧和準(zhǔn)確識別運(yùn)動目標(biāo)的系統(tǒng)裝置和處理方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種新型的去霧方法和目標(biāo)識別方法以及相關(guān)系統(tǒng)裝置， 能實現(xiàn)霧天視頻快速去霧并準(zhǔn)確提取更多的運(yùn)動目標(biāo)細(xì)節(jié)，對霧天條件下的視頻監(jiān)控圖像目標(biāo)識別具有重要意義，而且還具有良好的可移植性，從而實現(xiàn)本發(fā)明的目的。本發(fā)明所解決的技術(shù)問題可以采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)霧天條件下視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)的檢測裝置，其特征在于，它包括攝像裝置，所述攝像裝置為用于獲取監(jiān)控現(xiàn)場真實圖像的攝像頭或攝像機(jī)，通過視頻電纜連接至圖像采集裝置；圖像采集裝置，所述圖像采集裝置為將圖像轉(zhuǎn)換成一定格式的數(shù)據(jù)流的圖像采集卡或圖像轉(zhuǎn)換芯片，通過PCI接口或656接口與圖像分析處理裝置連接；圖像分析處理裝置，所述圖像分析處理裝置為用于完成圖像算法實現(xiàn)的PC機(jī)、服務(wù)器或嵌入式CPU，包含用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)腜CI接口或656接口。霧天條件下視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)的檢測方法，其特征在于，所述檢測方法包括如下步驟(I)對霧天條件下的監(jiān)控視頻圖像進(jìn)行去霧處理；(2)對去霧處理完畢后的監(jiān)控視頻圖像進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的霧天條件下視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)的檢測方法，其特征在于，所述步驟(I)的具體流程如下I)獲取霧天條件下的視頻監(jiān)控圖像，并對視頻序列進(jìn)行抽幀處理；2)對每一幀視頻監(jiān)控圖像建立大氣衰減模型，估算視頻監(jiān)控圖像的黑色通道，并求得整體大氣光；3)將視頻監(jiān)控圖像變換至YCbCr空間，對亮度分量進(jìn)行多尺度Retinex變換，從而求得反亮度圖，然后采用雙邊濾波器對反亮度圖進(jìn)行優(yōu)化得到傳輸圖；4)根據(jù)大氣衰減模型，由原視頻監(jiān)控圖像、整體大氣光和傳輸圖求得去霧后的圖像。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的霧天條件下視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)的檢測方法，其特征在于，所述步驟(2)的具體流程如下a.抽取連續(xù)三幀去霧處理完畢的視頻監(jiān)控圖像；b.對抽取的視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行兩兩差分運(yùn)算獲取差分圖像；c.對差分圖像進(jìn)行進(jìn)行自適應(yīng)閾值分割處理，獲得運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域；d.對運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行二值化處理和形態(tài)學(xué)濾波；e.對后續(xù)的視頻圖像序列繼續(xù)循環(huán)檢測運(yùn)動目標(biāo)，從而實現(xiàn)霧天視頻監(jiān)控的智能化去霧和運(yùn)動目標(biāo)檢測。本發(fā)明提出了一種霧天條件下視頻監(jiān)控圖像去霧和目標(biāo)檢測的方法和裝置，在去霧處理方法中，利用雙邊濾波的非迭代性和快速保邊性估計傳輸圖，從而有效提高了去霧運(yùn)算速度；對運(yùn)動目標(biāo)檢測中采用了三幀間差法結(jié)合自適應(yīng)閾值分割，實現(xiàn)了霧天視頻監(jiān)控運(yùn)動目標(biāo)的檢測中。該發(fā)明不需借助任何參考視頻，能自動有效地實現(xiàn)霧天監(jiān)控視頻圖像的運(yùn)動目標(biāo)檢測，將具備廣闊的應(yīng)用前景。


圖I為本發(fā)明所述的檢測裝置的結(jié)構(gòu)框圖。圖2為本發(fā)明所述的去霧預(yù)處理步驟的流程示意圖。
圖3為本發(fā)明所述的運(yùn)動目標(biāo)檢測步驟的流程示意圖。
具體實施例方式為使本發(fā)明實現(xiàn)的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、達(dá)成目的與功效易于明白了解，下面結(jié)合具體實施方式
，進(jìn)一步闡述本發(fā)明。如圖I所示，本發(fā)明所述的霧天條件下視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)的檢測裝置，包括
攝像裝置部分，是指攝像頭、攝像機(jī)等圖像采集探頭，完成監(jiān)控現(xiàn)場真實圖像的獲??；圖像采集裝置，是指圖像采集卡、圖像轉(zhuǎn)換芯片等部件，將圖像轉(zhuǎn)換成一定格式的數(shù)據(jù)流；圖像分析處理裝置，是指PC機(jī)、服務(wù)器、嵌入式CPU等設(shè)備，完成圖像算法的實現(xiàn)。攝像裝置采集現(xiàn)場模擬圖像，通過視頻電纜連接至圖像采集裝置，其功能是將模擬圖像傳輸至圖像采集裝置，由圖像采集裝置將模擬圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信息，PC機(jī)或嵌入式 CPU通過PCI接口或656接口將圖像數(shù)據(jù)讀入圖像分析處理模塊進(jìn)行處理，再對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行算法處理從而實現(xiàn)本發(fā)明。本發(fā)明的所述的霧天條件下視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)的檢測方法，包括去霧預(yù)處理步驟和運(yùn)動目標(biāo)檢測步驟，其中I)去霧處理步驟如圖2所示，首先建立霧天成像模型。在霧天條件下，景物的成像機(jī)制主要有2種
(I)景物光通過大氣傳送到攝像機(jī)過程中的光線衰減機(jī)制；(2)大氣中的粒子對環(huán)境光的散射。霧天視頻監(jiān)控系統(tǒng)采集的圖像可以表示為
權(quán)利要求
1.霧天條件下視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)的檢測裝置，其特征在于，它包括攝像裝置，所述攝像裝置為用于獲取監(jiān)控現(xiàn)場真實圖像的攝像頭或攝像機(jī)，通過視頻電纜連接至圖像采集裝置；圖像采集裝置，所述圖像采集裝置為將圖像轉(zhuǎn)換成一定格式的數(shù)據(jù)流的圖像采集卡或圖像轉(zhuǎn)換芯片，通過PCI接口或656接口與圖像分析處理裝置連接；圖像分析處理裝置，所述圖像分析處理裝置為用于完成圖像算法實現(xiàn)的PC機(jī)、服務(wù)器或嵌入式CPU，包含用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)腜CI接口或656接口。
2.霧天條件下視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)的檢測方法，其特征在于，所述檢測方法包括如下步驟(1)對霧天條件下的監(jiān)控視頻圖像進(jìn)行去霧處理；(2)對去霧處理完畢后的監(jiān)控視頻圖像進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的霧天條件下視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)的檢測方法，其特征在于，所述步驟(I)的具體流程如下1)獲取霧天條件下的視頻監(jiān)控圖像，并對視頻序列進(jìn)行抽幀處理；2)對每一幀視頻監(jiān)控圖像建立大氣衰減模型，估算視頻監(jiān)控圖像的黑色通道，并求得整體大氣光；3)將視頻監(jiān)控圖像變換至YCbCr空間，對亮度分量進(jìn)行多尺度Retinex變換，從而求得反亮度圖，然后采用雙邊濾波器對反亮度圖進(jìn)行優(yōu)化得到傳輸圖；4)根據(jù)大氣衰減模型，由原視頻監(jiān)控圖像、整體大氣光和傳輸圖求得去霧后的圖像。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的霧天條件下視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)的檢測方法，其特征在于，所述步驟(2)的具體流程如下a.抽取連續(xù)三幀去霧處理完畢的視頻監(jiān)控圖像；
b.對抽取的視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行兩兩差分運(yùn)算獲取差分圖像；c.對差分圖像進(jìn)行進(jìn)行自適應(yīng)閾值分割處理，獲得運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域；d.對運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行二值化處理和形態(tài)學(xué)濾波；e.對后續(xù)的視頻圖像序列繼續(xù)循環(huán)檢測運(yùn)動目標(biāo)，從而實現(xiàn)霧天視頻監(jiān)控的智能化去霧和運(yùn)動目標(biāo)檢測。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種適用于霧天條件下的視頻監(jiān)控圖像運(yùn)動目標(biāo)的檢測裝置和方法，所述裝置包括攝像裝置、圖像采集裝置和圖像分析處理裝置，所述方法包括去霧預(yù)處理方法和運(yùn)動目標(biāo)檢測方法。本發(fā)明所述的去霧預(yù)處理方法中，利用雙邊濾波的非迭代性和快速保邊性估計傳輸圖，從而有效提高了去霧運(yùn)算速度；對運(yùn)動目標(biāo)檢測中采用了三幀間差法結(jié)合自適應(yīng)閾值分割，實現(xiàn)了霧天視頻監(jiān)控運(yùn)動目標(biāo)的檢測中。該發(fā)明不需借助任何參考視頻，能自動有效地實現(xiàn)霧天監(jiān)控視頻圖像的運(yùn)動目標(biāo)檢測，將具備廣闊的應(yīng)用前景。
文檔編號H04N7/18GK102609704SQ20121008151
公開日2012年7月25日 申請日期2012年3月23日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月23日
發(fā)明者張璐, 徐好, 查凱龍, 武楠, 王雨, 陳淑榮 申請人:上海海事大學(xué)