[发明专利]判断改变区域的内容的方法和装置

说明书

技术领域

本发明主要涉及图像处理和视频分析领域，尤其涉及一种用于判断视频中的改变区域的内容的方法。

背景技术

在现在的安全监控系统中广泛使用视频照相机。因此，当今视频内容的自动分析变得日益重要。它们通常寻找不是正常预期的场景的一部分的异常活动。在许多情况下，异常活动涉及诸如人跑步、人的古怪行为等运动事件。常用的检测运动事件的方法是背景减法。其能够分割运动前景和静态背景。但是，在一些实际应用中，还需要对运动前景的内容进行分析和处置。例如，诸如机场或者咖啡厅的公共场所中的丢弃的物体是需要尽可能快地检测和解决的潜在威胁。另外，无人看管的场所中的财产盗窃是现在的安全系统的另一个重要任务。

图1示出了两个视频场景。在图1A中，物体被丢弃。在图1B中，物体被移除。丢弃物体事件和移除物体事件可能产生相同的改变区域(ROC)。背景减法方法无法区分这两种情况。通过背景减法得到的检测是相同的。

为了应对这种情形，美国专利第8422791号公报提出了一种检测丢弃物体和移除物体的方法。在该现有技术中，公开了一种将检测到的视频帧的ROC分类为丢弃物体事件和物体移除事件的方法，其中，多个边界块限定ROC的边界。对于一组边界块中的每一个，该方法确定所述边界块的预测边缘特性和观察边缘特性。然后，该方法基于所述边界块的所述预测边缘特性和所述边界块的所述观察边缘特性，确定所述边界块的单个块分数。一旦对该组边界块中的全部进行了处理，则该方法基于所述边界块的所述单个块分数，确定所述ROC的全局分数。然后，该方法基于所述全局分数与阈值如何相关来将ROC分类为丢弃物体事件和物体移除事件。然而，上述方法高度依赖于检测到的ROC的边界。如果例如由于噪声、阴影或者照明的改变，边界未正确地勾勒出物体边界的轮廓，则现有技术仍然需要进一步的改进。

下面的示例示出了导致现有技术将移除的物体错误地分类为丢弃的物体的不准确地检测到的边界。

图2A示出了照相机位于背景框架中的支架上。图2B示出了在当前框架中移除了照相机，仅留下支架。图2中的形状21和22指示通过现有技术检测到的ROC的边界。图2中的矩形23指示ROC的地面真实位置。由于在照相机后面的支架上存在阴影区域，因此检测到的ROC的边界未被正确地检测到。反而，检测到的ROC的边界包围比真实的改变区域大得多的区域。检测ROC的边界时的误差传播到边缘特性的计算和ROC的内容判断。

因此，期望能够提供一种对于阴影和噪声稳健的、用于判断检测到的ROC的内容是丢弃的物体还是移除的物体的方法及其装置。

发明内容

鉴于上述问题中的至少一个提出了本发明。

在一个方面，提供了一种判断检测到的改变区域的内容的方法，其中，基于视频序列的当前帧和场景模型检测所述改变区域，并且所述方法包括：区域对确定步骤，用于确定来自所述ROC的内部和外部的至少一个区域对；第一差分计算步骤，用于计算所述场景模型中所述至少一个区域对的至少一个特征的第一差分；第二差分计算步骤，用于计算所述当前帧中所述至少一个区域对的所述至少一个特征的第二差分；判断步骤，用于根据所述第一差分和所述第二差分，判断所述ROC是否是丢弃的物体，或者判断所述ROC是否是移除的物体。

在一个实施方式中，使用背景减法来获取所述ROC。

在一个实施方式中，所述视频序列由彩色图像帧或者灰色图像帧构成。

在一个实施方式中，在所述第一差分计算步骤之前添加对所述场景模型和/或所述当前帧的预处理步骤，其中，所述预处理步骤是离散余弦变换、傅立叶变换或小波变换。

在一个实施方式中，所述至少一个区域对中的各个由图像像素或者图像块构成。

在一个实施方式中，所述区域对确定步骤还包括：提取所述ROC的边界；获得沿所述ROC的所述边界的候选区域对；从所述候选区域对中移除至少一个无效区域对。

在一个实施方式中，所述至少一个特征表示亮度和/或颜色和/或纹理。

在一个实施方式中，在所述区域对确定步骤中，其中，所述至少一个区域对满足以下标准：要配对的内部区域和外部区域与所检测到的ROC的同一边界区域相邻。

在一个实施方式中，在所述第一差分计算步骤和所述第二差分计算步骤中，对所述至少一个特征中的至少一部分进行加权。

在一个实施方式中，所述判断步骤还包括：在从所述第一差分到所述第二差分的转变是从较小差分到较大差分的情况下，判断所述改变区域为丢弃的物体；或者在从所述第一差分到所述第二差分的转变是从较大差分到较小差分的情况下，判断所述改变区域是移除的物体。