[发明专利]一种视频图像的稳像控制方法、系统及视频分析系统

说明书

技术领域

本发明属于监控技术领域，尤其涉及一种视频图像的稳像控制方法、系统及视频分析系统。

背景技术

视频监控系统一般使用固定的摄像机对某一场景进行连续不断的拍摄，然后对采集到的视频流进行处理和分析，检测其中的运动目标，并对运动目标进行分类、跟踪、识别等后续处理，进而对目标的行为进行判断，检测目标是否有越界、越线、物体遗留或者盗窃等事件发生，当检测到该类事件发生时，便发出报警信号并提醒监控人员注意或采取相应的措施。视频监控技术主要由运动目标检测和运动目标跟踪两个部分组成，运动目标检测对于后续的运动目标跟踪和行为识别有着很重要的作用。

目前比较经典的运动目标检测方法有背景减法、帧间差分法和光流法。由于背景减法能够比其他方法提供更多的关于运动目标的信息，所以目前被广泛应用于目标检测中。但是背景减法是通过建立背景模型，将当前帧与背景帧相减来获得运动的像素点来达到检测目的的，其中背景模型的获取是关键。

运动目标检测方法一般是在摄像机静止的前提下进行的。但是，在室外环境下，安装的摄像机不可能是绝对静止的，就某些应用领域来说(如交通行业)，有很多的因素都会造成摄像头的轻微抖动(如旁边过车，或者大风吹来)，摄像头的抖动反映在视频中即是视野的不断抖动，对基于背景建模的运动目标检测算法来说，获取的当前帧相对于背景图像存在一定的位置偏差，如果不进行位置偏差的调整补偿，场景中会出现大量的前景目标，降低检测的精度，但是当前对获取的当前帧的稳像补偿方法比较盲目，存在缺陷不合理。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种视频图像的稳像控制方法，旨在解决现有技术中获取的当前帧相对于背景图像存在一定的位置偏差，降低了检测精度，而且当前的稳像补偿方法比较盲目、存在缺陷不合理的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种视频图像的稳像控制方法，所述方法包括下述步骤：

根据对原始监控图像预先划分的图像子块中的角点信息获取稳定的图像子块；

根据选择的所述图像子块计算原始监控图像的视频图像帧相对于背景图像的运动矢量；

根据计算得到的原始监控图像的视频图像帧相对于背景图像的运动矢量，对原始监控图像进行矫正，得到矫正图像；

将所述原始监控图像、矫正图像分别与背景图像做匹配，获取进行背景建模的图像。

本发明实施例的另一目的在于提供一种视频图像的稳像控制系统，所述系统包括：

第一获取模块，用于根据对原始监控图像预先划分的图像子块中的角点信息获取稳定的图像子块；

运动矢量计算模块，用于根据所述第一获取模块获取的所述图像子块计算原始监控图像的视频图像帧相对于背景图像的运动矢量；

矫正模块，用于根据所述运动矢量计算模块计算得到的原始监控图像的视频图像帧相对于背景图像的运动矢量，对原始监控图像进行矫正，得到矫正图像；以及

匹配模块，用于将所述原始监控图像、矫正图像分别与背景图像做匹配，获取进行背景建模的图像。

本发明实施例的另一目的在于提供一种视频分析系统，所述视频分析系统包括视频图像的稳像控制系统。

在本发明实施例中，根据对原始监控图像预先划分的图像子块中的角点信息获取稳定的图像子块；根据选择的所述图像子块计算原始监控图像的视频图像帧相对于背景图像的运动矢量；根据计算得到的原始监控图像的视频图像帧相对于背景图像的运动矢量，对原始监控图像进行矫正，得到矫正图像；将所述原始监控图像、矫正图像分别与背景图像做匹配，获取进行背景建模的图像，克服了现有的稳像算法中图像子块的选择的盲目性，提高了估算的精度。

附图说明

图1是本发明第一实施例提供的视频图像的稳像控制方法的实现流程图；

图2是本发明第二实施例提供的视频图像的稳像控制方法的实现流程图；

图3是本发明实施例提供的确定图像子块中的角点信息的具体实现流程图；

图4是本发明实施例提供的视频图像的稳像控制系统的结构框图；

图5是本发明实施例提供的角点信息确认模块的结构框图；

图6是本发明实施例提供的运动矢量计算模块的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。