[发明专利]飞虫检测方法、装置及终端

说明书

一种飞虫检测方法、装置及终端，所述飞虫检测方法包括：获取待检测的第一图像和第二图像；对所述第一图像和所述第二图像进行差运算，并对差运算后的结果进行二值化操作，以得到二值图像；统计所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数，以得到列像素直方图；根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫。本发明技术方案可以实现图像中的飞虫检测，以区别于图像中的其他物体，进而可以在多领域的应用场景中实现更好的监测效果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种飞虫检测方法、装置及终端。

背景技术

在图像处理领域，采用移动侦测技术能够自动检测出视频中的运动场景，因而可以降低人工监控成本，提高监控效率和监控力度。移动侦测技术已被作为运动检测录像技术的基础，是智能摄像机的重要组成部分，越来越多的智能摄像机将移动侦测技术嵌入到摄像机固件中。

传统的移动侦测方法主要有三类：光流法、帧间差分法和背景差分法。光流法通过给图像中的每一个像素点赋予一个速度矢量，形成一个图像运动场，在运动的一个特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可由投影关系得到，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析；如果图像中没有运动物体，则光流矢量在整个图像区域是连续变化的；当图像中有运动物体时，目标和图像背景存在相对运动，运动物体所形成的速度矢量必然和邻域背景速度矢量不同，从而检测出运动物体及位置。图像差分法比较简单，易于实施，因而成为目前应用最广泛的运动目标检测方法。图像差分法可分类两类：背景差分法和帧间差分法。背景差分法采用图像序列中的当前帧和背景参考模型比较，来检测运动物体的一种方法，其性能依赖于所使用的背景建模技术。帧间差分法是一种通过对视频图像序列中的两个或三个相邻帧做差分运算来获得运动目标轮廓的方法。

但是，图像差分法、背景差分法和帧间差分法对引起的画面变化等干扰因素特别敏感，例如光照、风吹绿植等。在夜视环境下，飞虫在飞行过程中也会导致画面变化。由于传统的移动侦测算法对引起画面变化的干扰因素特别敏感，因此一旦检测到画面变化，就进行移动侦测报警。但是这种报警是不被希望的，即属于误报，所以需要检测并鉴别夜视环境的飞虫以避免误报。

发明内容

本发明解决的技术问题是如何实现图像中的飞虫检测。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种飞虫检测方法，飞虫检测方法包括：

获取待检测的第一图像和第二图像；对所述第一图像和所述第二图像进行差运算，并对差运算后的结果进行二值化操作，以得到二值图像；统计所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数，以得到列像素直方图；根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫。

可选的，所述根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫包括：计算所述列像素直方图的波峰的数量；根据所述波峰的数量确定是否存在飞虫。

可选的，所述列像素直方图的纵坐标为所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数，所述列像素直方图的横坐标为所述二值图像的列；所述计算所述列像素直方图的波峰的数量包括：遍历所述列像素直方图的所有列，如果所述列像素直方图中存在纵坐标值大于波峰阈值的列，且所述纵坐标值与设定横坐标间隔数量对应列的纵坐标值的差值大于设定差阈值，则所述波峰的数量加一。

可选的，在所述列像素直方图的设定范围间隔的列数内仅保留一个波峰。

可选的，所述根据所述波峰的数量确定是否存在飞虫包括：所述波峰的数量小于最小数量阈值或大于最大数量阈值时，则确定存在飞虫。

可选的，所述列像素直方图的纵坐标为所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数；所述根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫包括：根据有效列比率确定是否存在飞虫，所述有效列比率为所述列像素直方图中纵坐标值大于波峰阈值的列的数量与纵坐标值大于噪声阈值的列的数量的比值。