基于图像处理的运动区域提取方法及系统技术方案

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于图像处理的运动区域提取方法及系统，方法包括：统计当前图像帧中像素点的噪声隶属度，并对噪声隶属度最大值对应的像素点进行擦除操作以获取更新后的当前图像帧；对更新后的当前图像帧迭代地执行所述擦除操作以获取目标图像帧；获取所述目标图像帧与上一个相邻图像帧之间的帧差图，依据所述帧差图中各像素点邻域范围内的像素值对所述像素点的像素值进行修正以获取掩码图；将掩码图与目标图像帧相乘，得到当前图像帧中的运动区域

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的运动区域提取方法及系统


[0001]本申请一般地涉及图像处理
，尤其涉及一种基于图像处理的运动区域提取方法及系统
。

技术介绍

[0002]运动区域检测是计算机视觉的研究热点，其广泛应用于行人分析
、
智能监控
、
无人驾驶等领域；例如，在智能监控领域中，对监控区域中的运动目标进行检测，提取监控区域中的运动区域
。
在包含运动目标的场景，例如行人的移动中，部分场景的背景是动态的，例如晃动的树叶
、
纷飞的雪花等；且在运动目标运动时，由于目标运动和环境变化会使得图像中出现大量噪声，如何准确提取运动区域是一个亟待解决的问题
。
[0003]目前，公布号为
CN103971368A
的专利申请文件公开了一种基于色差的运动目标前景提取方法，使用亮度为依据提取运动物体所在的区域，之后对这些区域进一步筛选，将这些区域与色差模型进行比对，只有该区域中与色差模型差值大于阈值的部分才被认作是前景，以此来消除阴影和光照对运动目标前景提取的影响，其中色差模型是依据之前的图像序列的平均值建立的
。
[0004]然而，上述方法仅通过亮度信息对运动物体所在的区域进行进一步筛选，忽略了各像素点邻域内的图像信息，不能有效去除噪声和动态背景对运动区域提取的影响，无法准确提取图像中的运动区域
。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中的上述技术问题，本申请提供了一种基于图像处理的运动区域提取方法，从而准确提取图像帧中的运动区域
。
[0006]本专利技术提供了一种基于图像处理的运动区域提取方法，包括：统计当前图像帧中每个像素点的噪声隶属度，并对噪声隶属度最大值对应的像素点进行擦除操作以获取更新后的当前图像帧；对比所述当前图像帧和更新后的当前图像帧以获取图像变化量，所述图像变化量与所述当前图像帧和更新后当前图像帧之间的结构相似性呈负相关；响应于所述图像变化量小于设定变化量，对更新后的当前图像帧迭代地执行所述擦除操作，直至所述图像变化量不小于所述设定变化量时，将上一次擦除操作对应的更新后的当前图像帧作为目标图像帧；获取所述目标图像帧与上一个相邻图像帧之间的帧差图，依据所述帧差图中各像素点邻域范围内的像素值对所述像素点的像素值进行修正以获取掩码图；将所述掩码图与所述目标图像帧相乘，得到所述当前图像帧中的运动区域；其中，统计所述当前图像帧中每个像素点的噪声隶属度包括：获取目标像素点，所述目标像素点为所述当前图像帧中任意一个像素点；计算所述目标像素点对应连通区域的区域大小和区域偏差，其中所述连通区域中像素点的像素值等于所述目标像素点的像素值，所述区域偏差满足关系式：
[0007]其中，为所述目标像素点的像素值，为与目标像素点连通区域邻接的所有像素点数量，为与目标像素点连通区域邻接的第个像素点，为目标像素点连通区域的区域偏差；基于所述区域大小和所述区域偏差计算所述目标像素点的噪声隶属度，所述区域大小与所述噪声隶属度呈负相关，所述区域偏差与所述噪声隶属度呈正相关
。
[0008]在一些实施例中，所述噪声隶属度满足关系式：
[0009]其中，为目标像素点的区域大小，为目标像素点的区域偏差，为目标像素点的噪声隶属度
。
[0010]在一些实施例中，所述对噪声隶属度最大值对应的像素点进行擦除操作以获取更新后的当前图像帧包括：将噪声隶属度最大值对应的像素点作为待擦除像素点；获取所述待擦除像素点对应连通区域的所有邻接像素点，计算所有邻接像素点的平均像素值，并将所述平均像素值作为所述待擦除像素点对应连通区域内所有像素点的像素值，完成一次擦除操作，得到更新后的当前图像帧
。
[0011]在一些实施例中，所述图像变化量满足关系式：
[0012]其中，为所述当前图像帧和更新后当前图像帧之间的结构相似性，为图像变化量
。
[0013]在一些实施例中，所述掩码图中像素点的像素值为0或1，依据所述帧差图中各像素点邻域范围内的像素值对所述像素点的像素值进行修正以获取掩码图包括：对于所述帧差图中的一个像素点，计算所述像素点邻域范围内其它像素点的平均像素值，其中所述邻域范围为以所述像素点为中心点的设定尺寸的矩形框；计算所述像素点的像素值与所述平均像素值之间差值的绝对值，得到所述像素点的偏差值；基于所述偏差值和所述像素点的像素值计算所述像素点的运动幅度指标，其中所述运动幅度指标与像素点的像素值呈正相关，与所述偏差值呈负相关；响应于所述运动幅度指标大于预设指标值，将对应像素点的像素值置为1，响应于所述运动幅度指标不大于所述预设指标值，将对应像素点的像素值置为
0。
[0014]在一些实施例中，所述运动幅度指标满足关系式：
[0015]其中，为像素点的像素值，为像素点的偏差值，为像素点的像素值运动幅度指标
。
[0016]本专利技术还提供了一种基于图像处理的运动区域提取系统，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现本专利技术所述的基于图像处理的运动区域提取方法
。
[0017]本申请实施例提供的上述基于图像处理的运动区域提取方法，首先对当前图像帧
中各像素点的噪声隶属度进行精准量化，按照噪声隶属度从大到小顺序依次进行像素点的擦除操作，不断更新当前图像帧，直至得到图像变化量满足要求的目标图像帧，从而去除了当前图像帧中的噪声，以提高后续运动区域提取的准确性；进一步地，获取目标图像帧与上一个相邻图像帧之间的帧差图，并依据帧差图中各像素点像素值和邻域范围内的偏差值精准定位运动区域的掩码图，将掩码图与目标图像帧相乘即可得到当前图像帧的运动区域，从而准确提取当前图像帧中的运动区域
。
[0018]进一步地，在统计像素点的噪声隶属度的过程中，对于任意目标像素点而言，其连通区域越小，表示该目标像素点对应像素值的分布面积越小，该目标像素点为噪声的可能性越大；其连通区域与邻接像素点之间的区域偏差越大，表示该目标像素点的连通区域与周围像素点的特征差异越大，该目标像素点为噪声的可能性越大；故综合连通区域的区域大小和区域偏差，精准量化对应像素点的噪声隶属度
。
附图说明
[0019]通过参考附图阅读下文的详细描述，本申请示例性实施方式的上述以及其他目的
、
特征和优点将变得易于理解
。
在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本申请的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：图1是根据本申请实施例的基于图像处理的运动区域提取方法的流程图；图2是根据本申请实施例的获取目标像素点的连通区域的区域大小和区域偏差的示意图；图3是根据本申请实施例的基于图像处理的运动区域提取系统的框图
。
具体实施方式
[0020]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于图像处理的运动区域提取方法，其特征在于：统计当前图像帧中每个像素点的噪声隶属度，并对噪声隶属度最大值对应的像素点进行擦除操作以获取更新后的当前图像帧；对比所述当前图像帧和更新后的当前图像帧以获取图像变化量，所述图像变化量与所述当前图像帧和更新后当前图像帧之间的结构相似性呈负相关；响应于所述图像变化量小于设定变化量，对更新后的当前图像帧迭代地执行所述擦除操作，直至所述图像变化量不小于所述设定变化量时，将上一次擦除操作对应的更新后的当前图像帧作为目标图像帧；获取所述目标图像帧与上一个相邻图像帧之间的帧差图，依据所述帧差图中各像素点邻域范围内的像素值对所述像素点的像素值进行修正以获取掩码图；将所述掩码图与所述目标图像帧相乘，得到所述当前图像帧中的运动区域；其中，统计所述当前图像帧中每个像素点的噪声隶属度包括：获取目标像素点，所述目标像素点为所述当前图像帧中任意一个像素点；计算所述目标像素点对应连通区域的区域大小和区域偏差，其中所述连通区域中像素点的像素值等于所述目标像素点的像素值，所述区域偏差满足关系式：其中，为所述目标像素点的像素值，为与目标像素点连通区域邻接的所有像素点数量，为与目标像素点连通区域邻接的第个像素点，为目标像素点连通区域的区域偏差；基于所述区域大小和所述区域偏差计算所述目标像素点的噪声隶属度，所述区域大小与所述噪声隶属度呈负相关，所述区域偏差与所述噪声隶属度呈正相关
。2.
如权利要求1所述的一种基于图像处理的运动区域提取方法，其特征在于，所述噪声隶属度满足关系式：其中，为目标像素点的区域大小，为目标像素点的区域偏差，为目标像素点的噪声隶属度
。3.
如权利要求2所述的一种基于图像处理的运动区域提取方法，其特征在于，所述对噪声隶属度最大值对应的像素点进行擦除操作以获取更新后的当前图像帧包括：将噪...

【专利技术属性】
技术研发人员：王林，王维良，张海涛，邹海涛，刘斌，高思阳，张永，宋国梁，王家亮，刘栋，翟慧，
申请(专利权)人：山东通广电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：