[发明专利]一种基于立体视觉的视频场景变化检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频内容分析技术，特别是涉及一种基于立体视觉的视频场景变化的检测方法。

背景技术

检测视频场景的变化是视频监控领域中视频内容自动分析技术的一个主要内容，对于在监控环境中及时发现入侵物或异物具有重要意义。

现有的单目相机只能获得场景的二维信息，这种方式下异物目标的检测最终还是需要采用目标外观建模的方式完成，因而需要事先采集异物目标在各种情况下的图像作为异物模型的训练样本，如：不同光照条件下，不同场景下的异物等。这种方式不仅费时费力而且难以穷尽各种情况。另外，传统方法只能检测学习过的场景和目标对象，当场景或目标发生外观、姿态或光照等变化时，系统就难以准确检测到异物目标，造成漏报和误报。

为了提高检测的识别率和准确性，业内已经出现了基于双目视觉的视频场景变化检测技术。从双目相机拍摄的左眼图像和右眼图像可以获取深度信息，通过检测深度信息的变化来检测场景变化。然而，现有的获取深度信息的方法，例如立体视觉致密匹配方法，对于重复纹理区域和遮挡区域处理效果不佳，并且收敛速度较慢，不利于在实时场合下的应用。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提出一种基于立体视觉的视频场景变化检测方法。该方法将基于变分法的、通过聚焦恢复深度的方法与立体视觉致密匹配方法相结合，可以得到监控场景的深度信息，并由此实现对于视频场景变化的检测。

为了实现以上发明目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于立体视觉的视频场景变化检测方法，包括以下步骤：

(a)在当前时刻，利用变分法通过聚焦分别恢复双目相机所获取的左眼图像和右眼图像中的场景深度信息；

(b)利用双目立体匹配方法获得当前场景深度，并用(a)中得到的场景深度信息对所述当前场景深度中遮挡部分的像素对应的深度值进行插值优化，得到优化后的当前场景深度；

(c)将(b)得到的优化后的当前场景深度与前一时刻获得的场景深度进行比较，计算深度差异，得到对应的场景变化。

本发明具有以下有益的效果：计算过程收敛快速、并可减少立体视觉致密匹配方法在重复纹理区域和遮挡区域容易产生的错误。

附图说明

图1为本发明提出的基于立体视觉的视频场景变化检测方法的整体流程示意图；

图2为基于变分法的通过聚焦恢复深度信息的方法的流程示意图；

图3为基于变分法的通过聚焦恢复深度信息的方法中使用的拉普拉斯算子示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。

参见图1，本发明提出的基于立体视觉的视频场景变化检测方法包括以下三个主要步骤：

(a)在当前时刻，利用变分法通过聚焦分别恢复双目相机所获取的左眼图像和右眼图像中的场景深度信息；

(b)利用双目立体匹配方法获得当前场景深度，并用(a)中得到的场景深度信息进行插值优化；

(c)将(b)得到的当前场景深度与前一时刻获得的场景深度进行比较，得到对应的场景变化。

对于步骤(a)，在当前的t时刻，双目相机获取监控场景的左眼图像和右眼图像。利用变分法通过聚焦分别恢复双目相机所获取的左眼图像和右眼图像中的场景深度信息。物体深度信息的一个强线索是其模糊程度，它随物体表面远离摄像机焦距而增加。连续调整摄像机成像平面到透镜的距离，图像中同一点的清晰度会随之发生变化，通过选取整个对焦过程中图像中每一点达到最大清晰度时对焦点的位置，根据镜头法则1/z_0+1/z_i=1/f，就可以计算得到该点到镜头的距离(也即深度信息)。

具体方法流程图图2所示。

首先，初始设置摄像机对焦位置为摄像机可达范围的最近点。在本特定实施例中，摄像机最近对焦点位置为1.4米。连续调整摄像机对焦位置，使摄像机对焦点距离匀速增大，并以预定帧率(例如每秒30帧)的速度采集摄像机图像。