[发明专利]一种电脑输出视频图像变化检测的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电脑输出视频图像变化检测的方法，属于视频处理技术领域。

背景技术

随着多媒体技术的发展，视频和图像处理技术的应用日趋广泛，而运动变化检测技术就是其中重要的一个研究方向。该技术旨在借助参考图像来判断当前图像是否存在运动变化，某些应用需要进一步检测运动变化的具体区域。该技术的应用十分广泛，比如利用变化检测技术对同一地域不同时期的遥感图像中定量分析和确定地表变化过程，来更新地理数据、评估灾难、检测土地利用情况等；比如在安防领域，可以通过对监控视频的变化检测来判断是否有非法入侵者闯入等。

视频图像的运动变化检测对算法的实时性要求较高，同时视频中对象运动（如视频场景变化、微小的人为变化等）或噪声都会引起视频图像像素值的改变。其中，对象运动引起的变化是结构性的，而噪声引起的变化是非结构性的。噪声一般来源于相机、量化、传输等，可认为是高斯噪声，并且为加性噪声，这些噪声对我们做出的判断会有很大的影响，需要将这些影响降低到最小。对于可能存在的微小的人为变化（如电脑桌面图像中的指针移动），需要较高的检测精度。总之，应用于视频图像运动变化检测的算法在保证实时性的基础上，既要抑制噪声对视频变化判断的干扰，又要保持微小变化的侦测灵敏度。

在申请于2011年1月18日，公开于2011年5月18日，公开号为CN102063722A的专利中，申请人公开了一种基于主成份广义逆变换的图像变化检测方案。该方案通过对待检测图像重新组织数据后进行两个特征空间中的变换，在变换后的特征空间中进行更新波段差分处理以获取变化成分，再通过自动阈值确定方法来提取变化区域，实现变化检测。该方案利用基于PCA（主成份分析）变换的变化检测是在主成份广义逆变换后的特征空间里对图像进行差分检测，从而有效地抑制了噪声，在图像受噪声干扰严重，图像变形扭曲，分辨率过低等情况下很好的检测效果。该方案的确可以很好地抑制噪声干扰，克服图像扭曲及分辨率较低等不利因素对变化检测的影响，但其采用的主成份分析(PCA)变换算法计算量较大，会产生较大的系统时延。

在公开于2010年1月5日，公开号为US7643703B2的美国专利中，申请人公开了一种图像变化检测系统设计方案。该方案中，首先载入原图像和目标图像，再将两幅图像变为二值化的边缘图像（在边缘图像中，每个像素标注为边缘或者非边缘），清楚地描述图像中各对象的轮廓，然后将两幅边缘图像进行比对，以此来判断两幅图像是否存在变化部分。该方案对物体轮廓较清晰图像的变化检测效果较好。该方案对边缘模糊的图像或是颜色对比度较低的图像的变化检测效果较差,另外，该方案对整张图像直接进行操作，对细小变化的漏检概率较大。

在北京理工大学学报第27卷第11期，文章编号为1001-0645（2007）11-0998-03的文章中作者提出了一种基于相关系数的图像变化检测方案。该方案基于两幅图像之间的相关系数越小，相似度越低的原理，先将参考图像和输入图像转换成灰度图像，然后对相关系数公式进行简化和迭代运算，并利用简化的相关系数公式计算参考图像和输入图像之间的相关系数，得到相关系数矩阵，通过对相关系数矩阵的分析，判断两幅图像是否有变化。该方案对含有较小噪声的图像可以得到比较准确的结果，但当噪声较大时，图像之间的相似性就会减弱，相关系数减小，即使图像没有发生变化，也会被误判为有变化。

此外，当分块相对较大时，微小的物体运动反映在相关系数上有可能相等，该方案无法判定此类变化，导致检测无变化。

综上所述，现有视频变化检测方案都有一定局限性，特别是针对视频图像中微小变化的实时检测应用，性能不佳。

发明内容

为了克服上述的不足，本发明提供一种电脑输出视频图像变化检测的方法，其能够实现视频图像中微小变化的实时检测。

本发明实现的技术方案如下：

第一步：彩色图像转成灰度图像，所述彩色图像转成灰度图像方法如下：

y＝0.114*b+0.587*g+0.299*r，

所所y为灰度值，y的范围是0≤y≤255；所述b为彩色图像的蓝色分量，b的范围是0≤b≤255；所述g为绿色分量，g的范围是0≤g≤255；所述r为红色分量，r的范围是0≤r≤255；

第二步：把第一步得到的灰度图像通过均值滤波器滤波，所述滤波器为