[发明专利]一种基于形态变化估计的自适应红外动态帧特征提取方法

说明书

本发明公开了一种基于形态变化估计的自适应红外动态帧特征提取方法，涉及红外图像检测技术领域，通过采集相关设备的红外图像；采用帧间差分法对红外图像进行处理，得到的红外图像监测区域的图像变化范围，根据图像变化范围自适应地调整帧间的时间间隔，当检测区域变化较大时，减少时间间隔；当检测区域变化较小时，增大时间间隔；根据图像变化范围得到检测特征图，通过自适应地调整时间间隔对后续红外图像视频进行帧间差分法处理，采用帧间差分法，并自适应调整间隔时间，能够有效的检测物体的运动，从而提高气体泄漏的检测精度和可靠度。

技术领域

本发明涉及一种红外图像检测方法，尤其涉及一种基于形态变化估计的自适应红外动态帧特征提取方法。

背景技术

帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，一般适用于运动目标检测和摄像机目标移动的场景。帧间差分法将当前每一帧图像与前一时刻获得的帧图像相减，得到两帧图像的像素绝对值，设定阈值判断当前像素是否发生运动，标记为前景或背景。帧差法其优点是获取两幅图像之间的时间间隔较短，对光线场景变化不太敏感，可以适应各种动态环境，能够有效的检测物体的运动；算法实现简单，程序设计复杂。由于目标物体内部像素往往相似度较高，只能在其边缘有较大相应，故难以准确检测出完整目标物体。

采用相邻帧间差分法，帧间时间间隔选取是关键之一，此外还依赖于监视的物体的运动速度。对检测到运动速度较慢的物体，选择较大的时间间隔，如果选择时间间隔不适当，将造成相邻两帧图像相似度较高，无法检测到物体；相反对于检测快速运动的物体时，应该减小时间间隔，如果选择得不适当，两帧图像变化较大，对检测造成较大误差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于形态变化估计的自适应红外动态帧特征提取方法，从而克服了现有相邻帧间差分法用于运动检测时，由于帧间间隔选取不当，导致检测误差等缺点。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于形态变化估计的自适应红外动态帧特征提取方法，包括：采集相关设备的红外图像；采用帧间差分法对所述红外图像进行处理，得到的红外图像监测区域的图像变化范围，根据所述图像变化范围自适应地调整帧间的时间间隔，当所述检测区域变化较大时，减少所述时间间隔；当所述检测区域变化较小时，增大所述时间间隔；根据所述图像变化范围得到检测特征图，通过自适应地调整所述时间间隔对后续红外图像视频进行帧间差分法处理。

进一步的，采用所述帧间差分法对所述红外图像进行处理包括以下步骤：

将当前采集到的红外图像与前一时刻获得的红外图像求取差值图像，根据所述差值图像处理得到差值图；

根据所述差值图遍历差值图像得到遍历差值图像，设定遍历差值图像阈值，根据所述遍历差值图像阈值将所述遍历差值图像转化为二值图像；

根据所述差值图像和二值图像确定二值图像中的连通域；

计算所述二值图像的连通域中面积最大的三个连通域，并分别记录相应的中心点像素，所述连通域为红外图像监测区域的图像变化范围。

进一步的，所述差值图为差值图像的差值的绝对值。

进一步的，所述帧间差分法多次循环执行。

进一步的，多次循环执行后，判断最大的三个所述连通域在相邻的两次循环执行后是否为同一连通域，在相邻两次二值图像中比较同一连通域的面积得到差值面积，根据所述差值面积自适应的调整所述时间间隔。

进一步的，判断最大的三个所述连通域在相邻的两次循环执行后是否为同一连通域的判据为：计算最大的三个所述连通域的中心像素之间的最小欧式距离是否小于连通域半径，若所述最小欧式距离小于相应的连通域半径，则记为相邻两帧中出现的同一连通域，并对其作进一步分析；若所述最小欧式距离大于相应的连通域半径，则记为非相邻两帧中出现同一连通域，舍去该连通域，不对其进行后续分析。