[实用新型]基于JPEG图像的目标异常检测装置

说明书

技术领域

本实用新型涉及一种基于JPEG图像的目标异常检测装置。

背景技术

随着人们生活要质量的提高，监控系统发展迅速。利用图像检测技术实现监控是一种常用方法。目前，常用的图像目标异常检测方法是帧差法，例如申请号为200510001843.4的中国专利公开了一种远程监控的方法与系统，其判断监控现场是否出现异常目标的方法为：以YUV格式采集图像数据，去掉图像中的UV分量，利用边缘提取算法，提取出灰度图像边缘。比较本次灰度图像边缘与上次灰度图像边缘，判断位置之差在设定范围之外的边缘点的个数是否大于某个阈值，如果是，则认为出现了异常目标。还例如《高技术通讯》中一篇名为《数字化家庭图像监控系统》的文献介绍了作者设计实现了经济实用的数字化家庭图像监控系统，该系统以Windows Java2为开发平台，以廉价的USB摄像头为图像采集设备。针对USB摄像头采集图像效果差，提出了一种联合利用YUV颜色空间图像像素亮度和色彩分量检测运动对象方法，并能在异常发生时快速报警。

上述帧差法实现图像目标异常检测方法容易受到图像噪声的影响，结果容易失真，同时处理的数据量很大，以每帧320×240像素的非彩图像为例，每进行一次比较要读取320×240×2＝153600个灰度数值，做320×240＝76800次绝对值减法、比较转移等。尤其是当提高图像的分辨率时，算法用时将以平方速率增长。

另外还有一种块平均值比较法用于异常目标检测。这种方法在帧差法基础上改进而来，它将图像分为M个N×N的子块，并对子块求平均值。比较时，先比较前后两帧对应子块的变化情况，如果大于某一阈值T1，则认为该子块发生了变化。然后计算发生变化的子块数目，如果子块数目大于阈值T2，则认为发生了确定的异常变化。《海军工程大学学报》中公布的一篇《视频监控系统中的动目标检测新方法》文献就提出了一种新的同时考虑运动像素的时间和空间相关性的算法。算法中利用运动目标的空间相关性，将帧间差分图像分块，用图像块代替像素来进行动目标检测，实验证明该算法具有一定的抗噪性能。

但是块平均值比较法以子块的平均值做阈值比较，相当于对图像作了一次均值滤波，可以有效地抑制高斯噪声，并且阈值的选取更容易，运算量更小，在采集分辨率为320×240的情况下，每块平均后其处理的数据量为40×30，小于帧差法，因此算法实现较简单。虽然块平均值比较法的运算量得到大幅度减少，但当输入的图像格式为JPEG图像时，如果采用这种方法，必须将JPEG图像解码成点阵格式，而将JPEG图像解码成点阵格式这个步骤运算量就很大。

另外，上述现有图像监控系统中，均采用基于YUV格式的图像数据进行处理并识别判断，然后再压缩成JPEG图像进行传输。采用这种方法有两个主要问题：第一，未经压缩的YUV格式的图像数据量大，因此处理时运算量也大，从图像数据输入到结果判断结束耗时长，所需要的系统资源较多，无法适合嵌入式系统中实时性要求；第二，通过具有JPEG压缩功能的摄像头或其它接口(如：USB、网络)输入的JPEG图像数据，如果还要采用已有方法，必须先解码并获得YUV格式的图像数据，这样实现的代价大。

实用新型内容

本实用新型所要解决的技术问题是提供一种计算效率高、直接对JPEG图像数据进行分析与特征提取，从而检测出目标异常的基于JPEG图像的目标异常检测装置。

本实用新型解决上述技术问题所采用的技术方案为：该基于JPEG图像的目标异常检测装置，包括JPEG图像输入单元，JPEG图像异常检测单元，所述JPEG图像输入单元通过通信接口与所述JPEG图像异常检测单元相连，其特征在于：所述JPEG图像异常检测单元包括有：

第一存储模块，用于存储预设的JPEG图像亮度误差阈值、第一最大误差个数、JPEG图像色度误差阈值、第二最大误差个数；

一Huffman解码模块，对接收的JPEG图像进行解码，并得到JPEG图像的亮度Y分量的直流离散余弦系数组成的数组、色差U分量的直流离散余弦系数组成的数组以及色差V分量的直流离散余弦系数组成的数组；

第二存储模块，用来存储JPEG图像的亮度Y分量的直流离散余弦系数组成的数组、色差U分量的直流离散余弦系数组成的数组以及色差V分量的直流离散余弦系数组成的数组；

第一统计模块，用来统计对接收的JPEG图像中前后连续的两帧JPEG图像的亮度Y分量的直流离散余弦系数偏离JPEG图像亮度误差阈值之外的总个数；