專利名稱：一種檢測場景變換的方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域，尤其是一種檢測場景變換的方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
在目前的視頻監(jiān)控應(yīng)用中，攝像機(jī)由于受到某種外力的影響(如人為移動攝像機(jī)、 攝像機(jī)固定架的位移、刮風(fēng)或攝像機(jī)焦距發(fā)生變化等)，會使實(shí)際監(jiān)控到的視頻場景偏離原來想要監(jiān)控的場景。另外，若攝像機(jī)被外物遮擋，也會使原來要監(jiān)控的場景丟失。由于上述的種種原因，攝像機(jī)監(jiān)控的場景發(fā)生了部分或完全的變換，丟失了原來想要監(jiān)控的場景，這可能會嚴(yán)重影響整個(gè)視頻監(jiān)控系統(tǒng)。因此，我們需要及時(shí)準(zhǔn)確地檢測到這種異常情況并提示報(bào)警，以便工作人員對異常情況做出快速的響應(yīng)。
目前場景變換的檢測方法大多基于灰度直方圖或亮度變化的方法，這些方法在場景光照變化比較大或場景中運(yùn)動目標(biāo)比較多的情況下，準(zhǔn)確率會嚴(yán)重受到影響。另外，這些方法也無法檢測到場景的微小變換(如攝像機(jī)的小角度旋轉(zhuǎn))，也無法準(zhǔn)確的評估出場景變換的程度。發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述的技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是提供一種檢測場景變換的方法。
本發(fā)明的另一目的是提供一種檢測場景變換的系統(tǒng)。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是
—種檢測場景變換的方法，該方法包括以下步驟
A.獲取監(jiān)控場景的兩幅圖像；
B.采用快速魯棒特征算法提取所述兩幅圖像的特征點(diǎn)；
C.采用k維數(shù)據(jù)空間樹算法對所述兩幅圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配；
D.采用改進(jìn)的隨機(jī)抽樣一致性算法對所述兩幅圖像匹配到的特征點(diǎn)進(jìn)行透視變換矩陣的估計(jì)；
E.根據(jù)估計(jì)的透視變換矩陣計(jì)算出所述兩幅圖像的空間偏移量，從而得到場景變換的程度。
優(yōu)選地,所述步驟B包括
BI.計(jì)算圖像的Soble邊緣總灰度值G ;
B2.計(jì)算圖像特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)K，計(jì)算的公式(I)如下
K=w*log(G) (I)
其中，W為一系數(shù),且K的值應(yīng)滿足
其中，Tl和T2均為常數(shù)；
B3.取海賽矩陣中響應(yīng)最大的前K個(gè)特征點(diǎn)作為最終提取出來的特征點(diǎn)。
優(yōu)選地，所述步驟C，其具體為，以所述兩幅圖像的其中一幅圖像作為參考圖像，另一圖像作為實(shí)時(shí)視頻圖像，在實(shí)時(shí)視頻圖像的特征點(diǎn)中使用k維數(shù)據(jù)空間樹算法找到與參考圖像每一個(gè)特征點(diǎn)最匹配的特征點(diǎn)，從而得到數(shù)對特征點(diǎn)匹配對。
優(yōu)選地,所述步驟D包括
Dl.將當(dāng)前最佳估計(jì)內(nèi)點(diǎn)數(shù)目設(shè)置為0，并將所述參考圖像分割為32*32個(gè)子塊， 然后在所有子塊中隨機(jī)抽取4個(gè)至少含有一個(gè)特征點(diǎn)的子塊，跟著在每個(gè)抽取出的子塊中隨機(jī)抽取一個(gè)特征點(diǎn)，從而得到4個(gè)初始點(diǎn)；
D2.采用最小二乘法對所述4個(gè)初始點(diǎn)對應(yīng)的透視變換矩陣進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)而根據(jù)該透視變換矩陣統(tǒng)計(jì)所述特征點(diǎn)匹配對的內(nèi)點(diǎn)數(shù)目；
D3.比較當(dāng)前內(nèi)點(diǎn)數(shù)目與當(dāng)前最佳估計(jì)內(nèi)點(diǎn)數(shù)目，若當(dāng)前內(nèi)點(diǎn)數(shù)目大于當(dāng)前最佳估計(jì)內(nèi)點(diǎn)數(shù)目，則將當(dāng)前的透視變換矩陣作為當(dāng)前最佳估計(jì)，并更新當(dāng)前最佳估計(jì)內(nèi)點(diǎn)數(shù)目，同時(shí)動態(tài)估測所需迭代次數(shù)；若當(dāng)前迭代次數(shù)達(dá)到所需迭代次數(shù)，則保留當(dāng)前的透視變換矩陣作為最終的透視變換矩陣，反之，則重新執(zhí)行步驟Dl。
優(yōu)選地,所述步驟E包括
El.根據(jù)估計(jì)的透視變換矩陣把矩形的實(shí)時(shí)視頻圖像的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)變換到參考圖像上，從而得到變換后的圖像與參考圖像的重合區(qū)域；
E2.統(tǒng)計(jì)所述重合區(qū)域的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，進(jìn)而計(jì)算場景變換的程度。
本發(fā)明所采用的另一方案是一種檢測場景變換的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括以下模塊
圖像獲取模塊，用于獲取監(jiān)控場景的兩幅圖像；
圖像特征提取模塊，用于采用快速魯棒特征算法提取所述兩幅圖像的特征點(diǎn)；
圖像特征匹配模塊，用于采用k維數(shù)據(jù)空間樹算法對所述兩幅圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配；
透視變換矩陣估計(jì)模塊，用于采用改進(jìn)的隨機(jī)抽樣一致性算法對所述兩幅圖像匹配到的特征點(diǎn)進(jìn)行透視變換矩陣的估計(jì)；
場景變換程度計(jì)算模塊，用于根據(jù)估計(jì)的透視變換矩陣計(jì)算出所述兩幅圖像的空間偏移量，從而得到場景變換的程度。
優(yōu)選地，所述圖像特征提取模塊包括
Soble邊緣總灰度值計(jì)算單元,用于計(jì)算圖像的Soble邊緣總灰度值G ；
特征點(diǎn)個(gè)數(shù)計(jì)算單元，用于計(jì)算圖像特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)K，計(jì)算的公式(I)如下
K=w*Iog(G) (I)
其中，W為一系數(shù),且K的值應(yīng)滿足
權(quán)利要求
1.一種檢測場景變換的方法，其特征在于，該方法包括以下步驟 A.獲取監(jiān)控場景的兩幅圖像； B.采用快速魯棒特征算法提取所述兩幅圖像的特征點(diǎn)； C.采用k維數(shù)據(jù)空間樹算法對所述兩幅圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配； D.采用改進(jìn)的隨機(jī)抽樣一致性算法對所述兩幅圖像匹配到的特征點(diǎn)進(jìn)行透視變換矩陣的估計(jì)； E.根據(jù)估計(jì)的透視變換矩陣計(jì)算出所述兩幅圖像的空間偏移量，從而得到場景變換的程度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種檢測場景變換的方法，其特征在于，所述步驟B包括 B1.計(jì)算圖像的Soble邊緣總灰度值G ; B2.計(jì)算圖像特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)K，計(jì)算的公式(I)如下K=w*log(G) (I) 其中，W為一系數(shù)，且K的值應(yīng)滿足
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種檢測場景變換的方法，其特征在于，所述步驟C，其具體為，以所述兩幅圖像的其中一幅圖像作為參考圖像，另一圖像作為實(shí)時(shí)視頻圖像，在實(shí)時(shí)視頻圖像的特征點(diǎn)中使用k維數(shù)據(jù)空間樹算法找到與參考圖像每一個(gè)特征點(diǎn)最匹配的特征點(diǎn)，從而得到數(shù)對特征點(diǎn)匹配對。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種檢測場景變換的方法，其特征在于，所述步驟D包括 Dl.將當(dāng)前最佳估計(jì)內(nèi)點(diǎn)數(shù)目設(shè)置為0，并將所述參考圖像分割為32*32個(gè)子塊，然后在所有子塊中隨機(jī)抽取4個(gè)至少含有一個(gè)特征點(diǎn)的子塊，跟著在每個(gè)抽取出的子塊中隨機(jī)抽取一個(gè)特征點(diǎn)，從而得到4個(gè)初始點(diǎn)； D2.采用最小二乘法對所述4個(gè)初始點(diǎn)對應(yīng)的透視變換矩陣進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)而根據(jù)該透視變換矩陣統(tǒng)計(jì)所述特征點(diǎn)匹配對的內(nèi)點(diǎn)數(shù)目； D3.比較當(dāng)前內(nèi)點(diǎn)數(shù)目與當(dāng)前最佳估計(jì)內(nèi)點(diǎn)數(shù)目，若當(dāng)前內(nèi)點(diǎn)數(shù)目大于當(dāng)前最佳估計(jì)內(nèi)點(diǎn)數(shù)目，則將當(dāng)前的透視變換矩陣作為當(dāng)前最佳估計(jì)，并更新當(dāng)前最佳估計(jì)內(nèi)點(diǎn)數(shù)目，同時(shí)動態(tài)估測所需迭代次數(shù)；若當(dāng)前迭代次數(shù)達(dá)到所需迭代次數(shù)，則保留當(dāng)前的透視變換矩陣作為最終的透視變換矩陣，反之，則重新執(zhí)行步驟Dl。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種檢測場景變換的方法，其特征在于，所述步驟E包括 El.根據(jù)估計(jì)的透視變換矩陣把矩形的實(shí)時(shí)視頻圖像的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)變換到參考圖像上，從而得到變換后的圖像與參考圖像的重合區(qū)域； E2.統(tǒng)計(jì)所述重合區(qū)域的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，進(jìn)而計(jì)算場景變換的程度。
6.一種檢測場景變換的系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括以下模塊 圖像獲取模塊，用于獲取監(jiān)控場景的兩幅圖像； 圖像特征提取模塊，用于采用快速魯棒特征算法提取所述兩幅圖像的特征點(diǎn)；圖像特征匹配模塊，用于采用k維數(shù)據(jù)空間樹算法對所述兩幅圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配； 透視變換矩陣估計(jì)模塊，用于采用改進(jìn)的隨機(jī)抽樣一致性算法對所述兩幅圖像匹配到的特征點(diǎn)進(jìn)行透視變換矩陣的估計(jì)； 場景變換程度計(jì)算模塊，用于根據(jù)估計(jì)的透視變換矩陣計(jì)算出所述兩幅圖像的空間偏移量，從而得到場景變換的程度。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種檢測場景變換的系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像特征提取模塊包括 Soble邊緣總灰度值計(jì)算單元,用于計(jì)算圖像的Soble邊緣總灰度值G ； 特征點(diǎn)個(gè)數(shù)計(jì)算單元，用于計(jì)算圖像特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)K，計(jì)算的公式(I)如下 其中，W為一系數(shù)，且K的值應(yīng)滿足
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種檢測場景變換的系統(tǒng)，其特征在于，所述透視變換矩陣估計(jì)模塊包括 初始點(diǎn)獲取單元，用于將當(dāng)前最佳估計(jì)內(nèi)點(diǎn)數(shù)目設(shè)置為0，并將所述參考圖像分割為32*32個(gè)子塊，然后在所有子塊中隨機(jī)抽取4個(gè)至少含有一個(gè)特征點(diǎn)的子塊，跟著在每個(gè)抽取出的子塊中隨機(jī)抽取一個(gè)特征點(diǎn)，從而得到4個(gè)初始點(diǎn)； 特征點(diǎn)匹配對的內(nèi)點(diǎn)數(shù)目統(tǒng)計(jì)單元，用于采用最小二乘法對所述4個(gè)初始點(diǎn)對應(yīng)的透視變換矩陣進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)而根據(jù)該透視變換矩陣統(tǒng)計(jì)所述特征點(diǎn)匹配對的內(nèi)點(diǎn)數(shù)目； 透視變換矩陣獲取單元，用于比較當(dāng)前內(nèi)點(diǎn)數(shù)目與當(dāng)前最佳估計(jì)內(nèi)點(diǎn)數(shù)目，若當(dāng)前內(nèi)點(diǎn)數(shù)目大于當(dāng)前最佳估計(jì)內(nèi)點(diǎn)數(shù)目，則將當(dāng)前的透視變換矩陣作為當(dāng)前最佳估計(jì)，并更新當(dāng)前最佳估計(jì)內(nèi)點(diǎn)數(shù)目，同時(shí)動態(tài)估測所需迭代次數(shù)；若當(dāng)前迭代次數(shù)達(dá)到所需迭代次數(shù)，則保留當(dāng)前的透視變換矩陣作為最終的透視變換矩陣，反之，則重新回到初始點(diǎn)獲取單元。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種檢測場景變換的系統(tǒng)，其特征在于，所述場景變換程度計(jì)算模塊包括 圖像變換單元，用于根據(jù)估計(jì)的透視變換矩陣把矩形的實(shí)時(shí)視頻圖像的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)變換到參考圖像上，從而得到變換后的圖像與參考圖像的重合區(qū)域；場景變換程度計(jì)算單元，用于統(tǒng)計(jì)所述重合區(qū)域的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，進(jìn)而計(jì)算場景變換的程度。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種檢測場景變換的方法，包括以下步驟獲取監(jiān)控場景的兩幅圖像；采用快速魯棒特征算法提取兩幅圖像的特征點(diǎn)；采用k維數(shù)據(jù)空間樹算法對兩幅圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配；采用改進(jìn)的隨機(jī)抽樣一致性算法對兩幅圖像匹配到的特征點(diǎn)進(jìn)行透視變換矩陣的估計(jì)；根據(jù)估計(jì)的透視變換矩陣計(jì)算出兩幅圖像的空間偏移量，從而得到場景變換的程度。本發(fā)明的方法使用了快速魯棒特征算法、k維數(shù)據(jù)空間樹算法和改進(jìn)的隨機(jī)抽樣一致性算法，具有快速、穩(wěn)定性好和精度高的優(yōu)點(diǎn)。本發(fā)明還公開了一種檢測場景變換的系統(tǒng)，包括圖像獲取模塊、圖像特征提取模塊、圖像特征匹配模塊、透視變換矩陣估計(jì)模塊和場景變換程度計(jì)算模塊。本發(fā)明廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控領(lǐng)域。
文檔編號G06T7/00GK102982537SQ20121043750
公開日2013年3月20日 申請日期2012年11月5日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月5日
發(fā)明者鐘文坤, 譚哲 申請人:安維思電子科技(廣州)有限公司