一種干擾目標(biāo)的檢測方法和設(shè)備的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種干擾目標(biāo)的檢測方法和設(shè)備，其主要內(nèi)容包括：通過將當(dāng)前幀圖像中的第一像素點與參考幀圖像中的第二像素點進行比較，確定出滿足條件的第一像素點和第二像素點，針對第一像素點，得到第一灰度值；以及在當(dāng)前幀圖像中查找第三像素點，并得到在第三灰度值；針對第二像素點，得到在參考幀圖像中的第二灰度值，分別計算第一灰度值與第二灰度值之間的第一差值，以及第一灰度值與第三灰度值之間的第二差值，在第一差值與第二差值都小于設(shè)定第一閾值時，確定所述第一像素點為干擾目標(biāo)的像素點，并根據(jù)確定的干擾目標(biāo)的像素點檢測得到干擾目標(biāo)；與現(xiàn)有技術(shù)相比，從點入手，計算方法相對簡單，使得確定干擾目標(biāo)的精確度較高。
【專利說明】一種干擾目標(biāo)的檢測方法和設(shè)備
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域，尤其涉及一種干擾目標(biāo)的檢測方法和設(shè)備。
【背景技術(shù)】
[0002]運動目標(biāo)檢測是智能視頻監(jiān)控技術(shù)的基礎(chǔ)技術(shù)環(huán)節(jié)，它對后續(xù)目標(biāo)分類、跟蹤和行為分析處理都非常重要。運動目標(biāo)的檢測是為了去除背景，從圖像序列中把感興趣的運動區(qū)域提取出來，不僅要從背景圖像中檢測出運動區(qū)域，更重要的是提取出有效運動目標(biāo)。
[0003]但是在對監(jiān)控場景中的運動區(qū)域進行檢測時，經(jīng)常會碰到運動區(qū)域的背景內(nèi)也存在運動著的干擾目標(biāo)，例如:晃動的樹枝、雨雪，水浪等等，這樣將使得檢測出的有效運動目標(biāo)出現(xiàn)錯誤的情況，例如:將晃動的樹枝看做有效運動目標(biāo)進行檢測，使得后續(xù)分析處理結(jié)果出現(xiàn)極大的偏差，影響檢測的準(zhǔn)確性。
[0004]為了解決上述問題，在現(xiàn)有技術(shù)中出現(xiàn)了利用動態(tài)紋理對視頻圖像進行背景建模的處理方法(專利號為:201110344804.X)，該方法具體包括:
[0005]第一步:采用混合動態(tài)紋理對背景進行建模。
[0006]第二步:利用KL距離定義空時顯著性判別函數(shù)并計算顯著性圖。
[0007]第三步:對顯著性圖閾值處理得到運動分割結(jié)果。
[0008]具體地，顯著性圖S的灰度信息的圖像，為了得到運動分割結(jié)果，對其作閾值處理:低于閾值的像素點作為背景；而高于閾值的保留其值，值的大小反映其屬于運動目標(biāo)概率的大小。
[0009]由此可見，在現(xiàn)有技術(shù)中利用上述方法對采集到圖像信息進行運動目標(biāo)與干擾目標(biāo)的劃分，計算相對比較復(fù)雜。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010]本發(fā)明實施例提供了一種干擾目標(biāo)的檢測方法和設(shè)備，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中在對運動目標(biāo)檢測時出現(xiàn)誤檢機率較高的問題。
[0011]一種干擾目標(biāo)的檢測方法，所述方法包括:
[0012]將獲取的當(dāng)前幀圖像中的第一像素點與參考幀圖像中的第二像素點進行比較，確定滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點；
[0013]確定當(dāng)前幀圖像中以所述第一像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第一灰度值，其中，M為不小于3的整數(shù)，以及查找在當(dāng)前幀圖像中設(shè)定區(qū)域內(nèi)滿足第二設(shè)定條件的第三像素點，并確定當(dāng)前幀圖像中以所述第三像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第三灰度值；
[0014]確定參考幀圖像中以所述第二像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第二灰度值，其中，M為不小于3的整數(shù)；
[0015]分別計算第一灰度值與第二灰度值之間的第一差值，以及第一灰度值與第三灰度值之間的第二差值；
[0016]在第一差值與第二差值均小于設(shè)定第一閾值時，確定所述第一像素點為干擾目標(biāo)的像素點，并根據(jù)確定的干擾目標(biāo)的像素點檢測得到干擾目標(biāo)。
[0017]一種干擾目標(biāo)的檢測設(shè)備，所述設(shè)備包括:
[0018]確定模塊，用于將獲取的當(dāng)前幀圖像中的第一像素點與參考幀圖像中的第二像素點進行比較，確定滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點；
[0019]灰度值計算模塊，用于確定當(dāng)前幀圖像中以所述第一像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第一灰度值，其中，M為不小于3的整數(shù)，以及查找當(dāng)前幀圖像中設(shè)定區(qū)域內(nèi)滿足第二設(shè)定條件的第三像素點，并確定當(dāng)前幀圖像中以所述第三像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第三灰度值；確定在參考幀圖像中以所述第二像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第二灰度值，其中，M為不小于3的整數(shù)；分別計算第一灰度值與第二灰度值之間的第一差值，以及第一灰度值與第三灰度值之間的第二差值；
[0020]干擾目標(biāo)檢測模塊，用于在第一差值與第二差值都小于設(shè)定第一閾值時，確定所述第一像素點為干擾目標(biāo)的像素點，并根據(jù)確定的干擾目標(biāo)的像素點檢測得到干擾目標(biāo)。
[0021]本發(fā)明有益效果如下:
[0022]本發(fā)明實施例通過將獲取的當(dāng)前幀圖像中的第一像素點與所述參考幀圖像中的第二像素點進行比較，確定出滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點，確定當(dāng)前幀圖像中以所述第一像素點為中心的設(shè)定區(qū)域內(nèi)的第一灰度值；以及查找當(dāng)前幀圖像中設(shè)定區(qū)域內(nèi)滿足第二設(shè)定條件的第三像素點，并得到在當(dāng)前幀圖像中以所述第三像素點為中心的設(shè)定區(qū)域內(nèi)的第三灰度值；以及確定參考幀圖像中以所述第二像素點為中心的相同大小區(qū)域內(nèi)的第二灰度值，分別計算第一灰度值與第二灰度值之間的第一差值，以及第一灰度值與第三灰度值之間的第二差值，在第一差值與第二差值都小于設(shè)定第一閾值時，確定所述第一像素點為干擾目標(biāo)的像素點，并根據(jù)確定的干擾目標(biāo)的像素點檢測得到干擾目標(biāo)；與現(xiàn)有技術(shù)相比，分別以點和區(qū)域?qū)δ繕?biāo)進行判斷，減小了出現(xiàn)誤檢的機率，提高了干擾目標(biāo)的定位精度，降低了計算的復(fù)雜度。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0023]圖1為本發(fā)明實施例一的一種干擾目標(biāo)的檢測方法的流程圖；
[0024]圖2 Ca)為獲取的當(dāng)前幀圖像信息的示意圖；
[0025]圖2 (b)為選擇的參考幀圖像信息的示意圖；
[0026]圖3 Ca)為確定的以第一像素點為中心的3*3區(qū)域內(nèi)的像素點的示意圖；
[0027]圖3 (b)為確定的以第二像素點為中心的3*3區(qū)域內(nèi)的像素點的示意圖；
[0028]圖4為5*5區(qū)域內(nèi)像素點的示意圖；
[0029]圖5為本發(fā)明實施例二檢測圖2 (a)得到的效果圖；
[0030]圖6為本發(fā)明實施例二的一種干擾目標(biāo)的檢測設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0031]為了實現(xiàn)本發(fā)明的目的，本發(fā)明實施例提供了一種干擾目標(biāo)的檢測方法和設(shè)備，通過將獲取的當(dāng)前幀圖像中的第一像素點與所述參考幀圖像中的第二像素點進行比較，確定出滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點，確定當(dāng)前幀圖像中以所述第一像素點為中心的設(shè)定區(qū)域內(nèi)的第一灰度值；以及查找當(dāng)前幀圖像中設(shè)定區(qū)域內(nèi)滿足第二設(shè)定條件的第三像素點，并得到當(dāng)前幀圖像中以所述第三像素點為中心的設(shè)定區(qū)域內(nèi)的第三灰度值；確定參考幀圖像中以所述第二像素點為中心的相同大小區(qū)域內(nèi)的第二灰度值，分別計算第一灰度值與第二灰度值之間的第一差值，以及第一灰度值與第三灰度值之間的第二差值，在第一差值與第二差值都小于設(shè)定第一閾值時，確定所述第一像素點為干擾目標(biāo)的像素點，并根據(jù)確定的干擾目標(biāo)的像素點檢測得到干擾目標(biāo)；與現(xiàn)有技術(shù)相比，分別以點和區(qū)域?qū)δ繕?biāo)進行判斷，減小了出現(xiàn)誤檢的機率，提高了干擾目標(biāo)的定位精度，降低了計算的復(fù)雜度。
[0032]下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明各個實施例進行詳細(xì)描述。
[0033]實施例一:
[0034]如圖1所示，為本發(fā)明實施例一的一種干擾目標(biāo)的檢測方法的流程圖，所述方法包括:
[0035]步驟101:將獲取的當(dāng)前幀圖像中的第一像素點與參考幀圖像中的第二像素點進行比較，確定滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點。
[0036]在步驟101中，在獲取當(dāng)前幀圖像信息時，確定針對與當(dāng)前幀圖像信息的參考幀圖像信息，選擇圖像信息中前第N幀圖像作為參考幀圖像信息。
[0037]具體地，在一組圖像信息中，設(shè)置幀數(shù)間隔N的兩幀圖像互為當(dāng)前幀圖像和參考幀圖像，其中，N是可以改變的，根據(jù)需要確定。例如:N為5，則獲取的第一幀圖像信息和第六幀圖像互為參考幀圖像和當(dāng)前幀圖像，當(dāng)?shù)谝粠瑘D像為參考幀圖像時，則第六幀圖像為當(dāng)前幀圖像。
[0038]例如:如圖2 (a)所示,為獲取的當(dāng)前巾貞圖像信息的示意圖；如2 (b)所示,為選擇的參考幀圖像信息的示意圖。
[0039]首先，建立位置信息相同的當(dāng)前幀圖像中的像素點與參考幀圖像中的像素點之間的對應(yīng)關(guān)系。
[0040]例如:假設(shè)當(dāng)前幀圖像大小為352x288，則表示該圖像有352x288個像素點，圖像上每個位置就對應(yīng)一個像素點，每個像素點的數(shù)值即為該點像素值，通常像素值大小范圍為O到255。
[0041]需要說明的是，獲取的當(dāng)前幀圖像和參考幀圖像的大小相同，當(dāng)前幀圖像中的像素點個數(shù)與參考巾貞圖像中的像素點個數(shù)相同。
[0042]其中,所述位置信息包括坐標(biāo)信息。
[0043]例如，坐標(biāo)(10，12)表示一幀圖像中第10行第12列的一個像素點。
[0044]從第二起，針對當(dāng)前幀圖像中的每一個像素點執(zhí)行以下操作:
[0045]第二，從獲取的當(dāng)前幀圖像中得到第一像素點以及第一像素點的位置信息，其中，所述位置信息為第一像素點在當(dāng)前幀圖像中的坐標(biāo)信息。
[0046]第三，根據(jù)所述位置信息在參考幀圖像中查找與該位置信息相同的第二像素點。
[0047]第四，將第一像素點的灰度值與第二像素點的灰度值進行比較，計算并得到第一像素點的灰度值與第二像素點的灰度值之間的差值。
[0048]具體地,假設(shè)第一像素點的灰度值為P1(1CU2),第二像素點的灰度值為P2 (1CU2)，其中，(10，12)分別表示第一像素點是當(dāng)前幀圖像中第10行第12列的像素點，以及表示第二像素點是參考幀圖像中第10行第12列的像素點。[0049]將第一像素點的灰度值P1(1CU2)與第二像素點的灰度值P2 atU2)進行作差運算，得到差值的絕對值，即D

(10, 12) _ I P (10, 12)-P (10,12)1°
[0050]第五，利用得到的差值的絕對值與設(shè)定的門限值進行比較。
[0051]具體地，當(dāng)所述差值大于設(shè)定的門限值時，確定第一像素點和第二像素點滿足第一設(shè)定條件；當(dāng)所述差值不大于設(shè)定的門限值時，確定第一像素點和第二像素點不滿足第一設(shè)定條件。
[0052]假設(shè)設(shè)定的門限值為Td，將得到的差的絕對值與Td進行比較，當(dāng)?shù)玫降牟畹慕^對值大于Td時，確定第一像素點和第二像素點滿足第一設(shè)定條件，將第一像素點記為I ;當(dāng)?shù)玫降牟畹慕^對值不大于Td時，確定第一像素點和第二像素點不滿足第一設(shè)定條件，將第一像素點記為O。
[0053]步驟102:確定當(dāng)前幀圖像中以所述第一像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第一灰度值。
[0054]其中，M為不小于3的整數(shù)。
[0055]在步驟102中，針對步驟101確定每一個第一像素點，在當(dāng)前幀圖像中，以該第一像素點為中心，確定M*M區(qū)域內(nèi)的所有像素點,得到所有像素點的灰度值，并計算所有像素點的灰度值的均值，將得到的所有像素點的灰度值的均值作為第一灰度值，即為mi。
[0056]假設(shè)，M為3，那么3*3區(qū)域內(nèi)的像素點個數(shù)為9個，其中，中間一個像素點為第一像素點，用坐標(biāo)信息表示為(`10，12)。
[0057]如圖3 (a)所示，為確定的以第一像素點為中心的3*3區(qū)域內(nèi)的像素點的示意圖，以第一像素點為中心的3*3區(qū)域內(nèi)的所有像素點的坐標(biāo)信息除了(10，12)之外，還有:(9，11),(9, 12),(9, 13), (10, 11),(10, 13),(11, 11), (11, 12)和(11，13)，則坐標(biāo)信息為(9，11)的像素點的灰度值為P (9，ιη、坐標(biāo)信息為(9，12)的像素點的灰度值為P (9，12)、坐標(biāo)信息為(9，13)的像素點的灰度值為P (9，13)、坐標(biāo)信息為(10，11)的像素點的灰度值為P (10；11)>坐標(biāo)信息為(10，13)的像素點的灰度值為P (1CU3)、坐標(biāo)信息為(11，11)的像素點的灰度值為Pm, 11)、坐標(biāo)信息為(11，12)的像素點的灰度值為P(11,12)和坐標(biāo)信息為(11，13)的像素點
的灰度值為P (11,13)°
[0058]計算1% 到 Hl1- (P (9，11)+P (9,12)+P (9,13)+P (ICMl)+P (1(1,12)+P (1(1,13)+P (11，11)+P (11，12)+P(11, 13)) /9。
[0059]步驟103:確定參考幀圖像中以所述第二像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第二灰度值。
[0060]其中，M為不小于3的整數(shù)。
[0061]在步驟103中，針對步驟101確定每一個第二像素點，在參考幀圖像中，以該第二像素點為中心，確定M*M區(qū)域內(nèi)的所有像素點,得到所有像素點的灰度值,并計算所有像素點的灰度值的均值，將得到的所有像素點的灰度值的均值作為第二灰度值，即為m2。
[0062]假設(shè)，M為3，那么3*3區(qū)域內(nèi)的像素點個數(shù)為9個，其中，中間一個像素點為第二像素點，用坐標(biāo)信息表示為(10，12)/。
[0063]需要說明的是，在參考幀圖像中劃定區(qū)域的范圍與當(dāng)前幀圖像劃定的范圍相同，即M的取值相同。
[0064]如圖3 (b)所示，為確定的以第二像素點為中心的3*3區(qū)域內(nèi)的像素點的示意圖，以第二像素點為中心的3*3區(qū)域內(nèi)的所有像素點的坐標(biāo)信息除了(10，12)/之外，還有:(9，11)^(9, 12)^(9, 13)'(10，11) ' (10，13) ' (11，11) ' (11，12) 7 和(11，13)《則坐標(biāo)信息為(9，Il)7的像素點的灰度值為P7 (9，ιη、坐標(biāo)信息為(9，12)'的像素點的灰度值為P7 (9，12)、坐標(biāo)信息為(9，13)7的像素點的灰度值為P7 (9，13)、坐標(biāo)信息為(10，Il)7的像素點的灰度值為P7 (KU1)、坐標(biāo)信息為(10，13)7的像素點的灰度值為P7 (1(|，13)、坐標(biāo)信息為(11，11)7的像素點的灰度值為P7 (11，ιη、坐標(biāo)信息為(11，12) 7的像素點的灰度值為P7 (n，12)和坐標(biāo)信息為(11，13)'的像素點的灰度值為P7 (11；13)o
[0065]計算得到m2= (P7 Ο,Π)+?7 O, 12)+P7 (9,13)+?7 (10, ID+P2 (10,12)+p/ (10,13)+?7 (ll,ll)+p/ (11,12)+P (11,13)) /9。
[0066]步驟104:針對第一像素點，查找當(dāng)前幀圖像中設(shè)定區(qū)域內(nèi)滿足第二設(shè)定條件的第三像素點，并確定當(dāng)前幀圖像中以所述第三像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第三灰度值。
[0067]其中，所述設(shè)定區(qū)域是指:在當(dāng)前幀圖像中，以所述第一像素點為中心，確定N*N區(qū)域，其中，N大于M，且N為正整數(shù)。
[0068]假設(shè)N為5，則確定的N*N區(qū)域為5*5區(qū)域，以第一像素點(10，12)為中心，將得到25個像素點，其中，25個像素點的坐標(biāo)信息為:(8, 10),(8, 11)、(8，12),(8, 13),(8, 14)、(9，10)、(9，11)、(9，12)、(9，13)、(9，14)、(10，10)、(10，11)、(10，12)、(10，13)、(10，14)、(11，10)、(11，11)、(11，12)、(11，13)、(11，14)、(12，10)、(12，11)、(12，12)、(12，13)、(12，14),如圖4所示,為5*5區(qū)域內(nèi)像素點的示意圖。
[0069]具體地，在當(dāng)前幀圖像中設(shè)定區(qū)域內(nèi)查找滿足第二設(shè)定條件的第三像素點，并得到在當(dāng)前幀圖像中以所述第三像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第三灰度值，具體包括:
[0070]首先,針對N*N區(qū)域中除了第一像素點之外的每一個像素點，計算以該像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的灰度均值。
[0071]具體地,確定一個像素點，以該像素點為中心，確定M*M區(qū)域內(nèi)包含的所有像素點的灰度值，并計算這些像素點的灰度值的均值。
[0072]這樣將得到24個灰度均值。
[0073]其次，將得到的灰度均值與所述第一灰度值作差得到差值。
[0074]每一個灰度均值都與步驟102得到的所述第一灰度值作差，得到24個差值。
[0075]第三，將得到的所述差值進行比較，選擇出差值最小。
[0076]假設(shè)，滿足第二設(shè)定條件的第三像素點包括:(12，10),(12, 11)、(10，13)、(12，14)。
[0077]其中，差值最小時灰度均值對應(yīng)的中心像素點為(12，10)。
[0078]第四，將確定的最小的所述差值對應(yīng)的灰度均值作為第三灰度值。
[0079]具體地，將確定的第三像素點中差值最小的對應(yīng)的灰度均值作為第三灰度值，SP為ms。
[0080](12，10)為中心的3*3區(qū)域內(nèi)所有像素點的灰度均值為(P ai,9)+P(11，lto+P ai，m+P
(12, 9)+P (12, 10) +P (12, 11)+P (13, 9)+P (13, 10) +P (13,11)) /9，即 ms_P (11,9)+P (IljIO)+P (11, 11) +P (12,9) +P(12, 10) +P (12, 11) +P (13，9)+P (13, 10) +P (13,11)) /9。
[0081]步驟105:分別計算第一灰度值與第二灰度值之間的第一差值，以及第一灰度值與第三灰度值之間的第二差值。[0082]具體地，將步驟102中得到的第一灰度差值Hi1，將步驟103中得到的第二灰度差值m2，以及將步驟104中得到的第三灰度差值％進行作差計算，得到第一差值mdl，第二差值
md2o
[0083]步驟106:將得到的第一差值與第二差值分別與設(shè)定的第一閾值進行比較。
[0084]其中，設(shè)定的第一閾值可以根據(jù)實際需要確定，也可以是根據(jù)實踐獲取。
[0085]具體地，在所述第一差值和所述第二差值均小于設(shè)定第一閾值時，將所述第一像素點的點位置數(shù)值增加設(shè)定量；
[0086]在所述第一差值和所述第二差值均不小于設(shè)定第一閾值時，將所述第一像素點的點位置數(shù)值減少設(shè)定量。
[0087]例如:當(dāng)?shù)谝徊钪岛偷诙钪稻∮谠O(shè)定的第一閾值時，隨機擾動計數(shù)圖對應(yīng)的第一像素點的點位置數(shù)值加I ;當(dāng)?shù)谝徊钪岛偷诙钪稻恍∮谠O(shè)定的第一閾值時，隨機擾動計數(shù)對應(yīng)的第一像素點的點位置數(shù)值減I;否則隨機擾動計數(shù)對應(yīng)的第一像素點的點位置數(shù)值不變。
[0088]從步驟102?步驟106，以點為單位對步驟101確定的第一像素點進行干擾目標(biāo)的判斷，除此之外還可以以區(qū)域為單位，對步驟101確定的第一像素點所組成區(qū)域進行干擾區(qū)域的判斷，這樣通過點和區(qū)域分別進行判斷，增加干擾目標(biāo)確定的準(zhǔn)確性。
[0089]步驟107:在確定滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點之后，以區(qū)域為單位對步驟101確定的第一像素點組成的區(qū)域進行干擾區(qū)域的判斷。
[0090]步驟108:將當(dāng)前幀圖像中確定的滿足第一設(shè)定條件的所有第一像素點進行濾波膨脹處理，得到多個第一像素區(qū)域信息。
[0091]其中，所述區(qū)域信息包括位置信息。
[0092]具體地，對當(dāng)前幀圖像中確定的干擾像素點進行形態(tài)學(xué)濾波處理，濾除由于噪聲引起的散點，同時將變化點進行膨脹處理，得到處理后的第一像素區(qū)域信息。
[0093]較優(yōu)地，所述區(qū)域信息還包括區(qū)域編號信息和區(qū)域大小信息。
[0094]較優(yōu)地，根據(jù)得到的多個第一像素區(qū)域信息的位置信息，將參考幀圖像中位置信息相同的區(qū)域設(shè)定為第二像素區(qū)域。
[0095]步驟109:對第一像素區(qū)域進行干擾判斷。
[0096]具體地，在步驟109中，對第一像素區(qū)域進行干擾判斷的方法包括:
[0097]首先，將得到的每一個所述第一像素區(qū)域和每一個所述第二像素區(qū)域劃分成P*T個區(qū)域塊。
[0098]其中，P、T均為正整數(shù)。
[0099]在對第一像素區(qū)域進行劃分時，第一像素區(qū)域面積越大，劃分得到的區(qū)域塊數(shù)量越多。
[0100]針對參考幀圖像中第二像素區(qū)域的劃分方式與對第一像素區(qū)域進行劃分方式相同。
[0101]其次，針對劃分后得到的每一個區(qū)域塊執(zhí)行以下操作:
[0102]第一步，計算第一像素區(qū)域中的第一區(qū)域塊與第二像素區(qū)域中的第二區(qū)域塊的相似度，其中，所述第二區(qū)域塊是根據(jù)所述第一像素區(qū)域中的第一區(qū)域塊的位置信息映射在第二像素區(qū)域中得到的位置信息確定的。[0103]具體地，可以利用區(qū)域內(nèi)各個像素點的灰度值來確定相似度，得到的灰度值越接近，相似度越大。
[0104]第二步，計算所述第一區(qū)域塊的灰度值與所述第二區(qū)域塊的灰度值之間的差值。
[0105]具體地，區(qū)域塊的灰度值可以通過區(qū)域塊內(nèi)各個像素點的灰度值確定。
[0106]第三步，將得到的相似度與設(shè)定的第二閾值進行比較，以及將得到的差值與設(shè)定的第三閾值進行比較。
[0107]當(dāng)所述相似度大于設(shè)定的第二閾值，且所述差值小于設(shè)定的第三閾值時，將所述第一區(qū)域塊中包含的所有像素點的點位置數(shù)值增加設(shè)定量；
[0108]當(dāng)所述相似度不大于設(shè)定的第二閾值，且所述差值不小于設(shè)定的第三閾值時，將所述第一區(qū)域塊中包含的所有像素點的點位置數(shù)值減少設(shè)定量。
[0109]具體地，所有像素點的點位置數(shù)值的增加與減少是在步驟106的基礎(chǔ)上進行的。
[0110]需要說明的是，所述設(shè)定的第二閾值和設(shè)定的第三閾值可以根據(jù)實際需要確定，也可以根據(jù)實踐經(jīng)驗得到，這里不做限定。
[0111]所述設(shè)定量可以根據(jù)需要確定，也可以是I或者0，起標(biāo)識作用。
[0112]在得到每一個像素點的點位置數(shù)值之后，將當(dāng)前幀圖像中的每一個像素點的點位置數(shù)值與設(shè)定的第四閾值進行比較。
[0113]步驟110:根據(jù)確定的干擾目標(biāo)的目標(biāo)區(qū)域檢測得到干擾目標(biāo)。
[0114]具體地，當(dāng)比較結(jié)果為該點位置數(shù)值大于設(shè)定的第四閾值時，將該點位置數(shù)值與確定以該像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的每一個像素點的點位置數(shù)值進行比對，在比對結(jié)果相差數(shù)值都不大于設(shè)定數(shù)值時，則確定該像素點為干擾目標(biāo)像素點，并將確定的干擾像素點所在的區(qū)域作為干擾目標(biāo)區(qū)域。
[0115]所述設(shè)定數(shù)值可以根據(jù)實際需要確定。
[0116]需要說明的是，本發(fā)明中涉及的第一閾值、第二閾值、第三閾值以及第四閾值中的“第一”、“第二”、“第三”和“第四”沒有特殊含義，僅表示這是四個不同的閾值。
[0117]較優(yōu)地，在步驟110確定干擾目標(biāo)之后，可通過二直圖的方式將確定的干擾目標(biāo)顯示出來，這樣能夠直觀準(zhǔn)確的確定干擾目標(biāo)。如圖5所示，為本發(fā)明實施例中檢測圖2(a)得到的效果圖。
[0118]通過實施例的方案，將獲取的當(dāng)前幀圖像中的第一像素點與所述參考幀圖像中的第二像素點進行比較，確定出滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點，確定當(dāng)前幀圖像中以所述第一像素點為中心的設(shè)定區(qū)域內(nèi)的第一灰度值；以及查找當(dāng)前幀圖像中設(shè)定區(qū)域內(nèi)滿足第二設(shè)定條件的第三像素點，并確定當(dāng)前幀圖像中以所述第三像素點為中心的設(shè)定區(qū)域內(nèi)的第三灰度值；確定參考幀圖像中以所述第二像素點為中心的相同大小區(qū)域內(nèi)的第二灰度值，分別計算第一灰度值與第二灰度值之間的第一差值，以及第一灰度值與第三灰度值之間的第二差值，在第一差值與第二差值都小于設(shè)定第一閾值時，確定所述第一像素點為干擾目標(biāo)的像素點，并根據(jù)確定的干擾目標(biāo)的像素點檢測得到干擾目標(biāo)；與現(xiàn)有技術(shù)相比，從點入手，計算方法相對簡單，使得確定干擾目標(biāo)的精確度較高。
[0119]實施例二:
[0120]如圖6所示，為本發(fā)明實施例二的一種干擾目標(biāo)檢測設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖，所述設(shè)備包括:確定模塊11、灰度值計算模塊12、干擾目標(biāo)檢測模塊13，其中:[0121]確定模塊11，用于將獲取的當(dāng)前幀圖像中的第一像素點與參考幀圖像中的第二像素點進行比較，確定滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點。
[0122]灰度值計算模塊12，用于確定當(dāng)前幀圖像中以所述第一像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第一灰度值，其中，M為不小于3的整數(shù)，以及查找當(dāng)前幀圖像中設(shè)定區(qū)域內(nèi)滿足第二設(shè)定條件的第三像素點，并得到當(dāng)前幀圖像中以所述第三像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第三灰度值；確定參考幀圖像中以所述第二像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第二灰度值，其中，M為不小于3的整數(shù)；分別計算第一灰度值與第二灰度值之間的第一差值，以及第一灰度值與第三灰度值之間的第二差值。
[0123]干擾目標(biāo)檢測模塊13，用于在第一差值與第二差值都小于設(shè)定第一閾值時，確定所述第一像素點為干擾目標(biāo)的像素點，并根據(jù)確定的干擾目標(biāo)的像素點檢測得到干擾目標(biāo)。
[0124]具體地，所述確定模塊11，具體包括:
[0125]位置信息獲取單元21，用于從獲取的當(dāng)前幀圖像中得到第一像素點以及第一像素點的位置信息，其中，所述位置信息為第一像素點在當(dāng)前幀圖像中的坐標(biāo)信息。
[0126]比較單元22，用于根據(jù)所述位置信息在參考幀圖像中查找與該位置信息相同的第二像素點，以及將第一像素點的灰度值與第二像素點的灰度值進行比較，計算并得到第一像素點的灰度值與第二像素點的灰度值之間的差值。
[0127]所述灰度值計算模塊12，具體用于將比較單元22計算得到的差值與設(shè)定的門限值進行比較，當(dāng)所述差值大于設(shè)定的門限值時，確定第一像素點和第二像素點滿足第一設(shè)定條件；當(dāng)所述差值不大于設(shè)定的門限值時，確定第一像素點和第二像素點不滿足第一設(shè)定條件。
[0128]所述灰度值計算模塊12，具體用于獲取當(dāng)前幀圖像中以第一像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)每一個像素點的灰度值，并將獲取的M*M個灰度值求和取平均值作為第一灰度值。
[0129]具體地，所述設(shè)定區(qū)域是指:在當(dāng)前幀圖像中，以所述第一像素點為中心，確定N*N區(qū)域，其中，N大于M，且N為正整數(shù)；
[0130]所述灰度值計算模塊12，具體用于針對N*N區(qū)域中除了第一像素點之外的每一個像素點，計算以該像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的灰度均值，并將得到的灰度均值與所述第一灰度值作差得到差值；確定所述差值較小對應(yīng)的第三像素點為滿足第二設(shè)定條件的第三像素點；將確定的最小的所述差值對應(yīng)的灰度均值作為第三灰度值。
[0131]所述設(shè)備還包括:計數(shù)模塊18，其中:
[0132]計數(shù)模塊18，用于在計算第一灰度值與第二灰度值之間的第一差值，以及第一灰度值與第三灰度值之間的第二差值之后，確定所述第一像素點為干擾目標(biāo)的像素點之前，在所述第一差值和所述第二差值均小于設(shè)定第一閾值時，將所述第一像素點的點位置數(shù)值增加設(shè)定量，以及在所述第一差值和所述第二差值均不小于設(shè)定第一閾值時，將所述第一像素點的點位置數(shù)值減少設(shè)定量。
[0133]較優(yōu)地，所述設(shè)備還包括:區(qū)域處理模塊14，其中:
[0134]區(qū)域處理模塊14，用于在確定滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點之后，確定干擾目標(biāo)之前，將當(dāng)前幀圖像中確定的滿足第一設(shè)定條件的所有第一像素點進行濾波膨脹處理，得到多個第一像素區(qū)域信息，以及根據(jù)得到的多個第一像素區(qū)域信息的位置信息，將參考幀圖像中位置信息相同的區(qū)域設(shè)定為第二像素區(qū)域；
[0135]其中，所述區(qū)域信息包括位置信息。
[0136]較優(yōu)地，所述設(shè)備還包括:區(qū)域劃分模塊15和區(qū)域計算模塊16，其中:
[0137]區(qū)域劃分模塊15，用于將得到的每一個所述第一像素區(qū)域和每一個所述第二像素區(qū)域劃分成Ρ*τ個區(qū)域塊；
[0138]區(qū)域計算模塊16，用于針對每一個區(qū)域塊執(zhí)行以下操作:計算第一像素區(qū)域中的第一區(qū)域塊與位置信息對應(yīng)的第二像素區(qū)域中的第二區(qū)域塊的相似度，其中，所述第二區(qū)域塊是根據(jù)所述第一像素區(qū)域中的第一區(qū)域塊的位置信息映射在第二像素區(qū)域中得到的位置信息確定的；計算所述第一區(qū)域塊的灰度值與所述第二區(qū)域塊的灰度值之間的差值。
[0139]所述計數(shù)模塊18，具體用于當(dāng)所述相似度大于設(shè)定的第二閾值，且所述差值小于設(shè)定的第三閾值時，將所述第一區(qū)域塊中包含的所有像素點的點位置數(shù)值增加設(shè)定量；以及當(dāng)所述相似度不大于設(shè)定的第二閾值，且所述差值不小于設(shè)定的第三閾值時，將所述第一區(qū)域塊中包含的所有像素點的點位置數(shù)值減少設(shè)定量。
[0140]較優(yōu)地，所述設(shè)備還包括:比較模塊17，其中:
[0141]比較模塊17，用于將當(dāng)前幀圖像中的每一個像素點的點位置數(shù)值與設(shè)定的第四閾值進行比較。
[0142]所述干擾目標(biāo)檢測模塊13，具體用于當(dāng)比較結(jié)果為該點位置數(shù)值大于設(shè)定的第四閾值時，將該點位置數(shù)值與確定以該像素點為中心的Μ*Μ區(qū)域內(nèi)的每一個像素點的點位置數(shù)值進行比對，在比對結(jié)果相差數(shù)值都不大于設(shè)定數(shù)值時，則確定該像素點為干擾目標(biāo)像素點，并將確定的干擾像素點所在的區(qū)域作為干擾目標(biāo)區(qū)域。
[0143]顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種干擾目標(biāo)的檢測方法，其特征在于，所述方法包括: 將獲取的當(dāng)前幀圖像中的第一像素點與參考幀圖像中的第二像素點進行比較，確定滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點； 確定當(dāng)前幀圖像中以所述第一像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第一灰度值，其中，M為不小于3的整數(shù)，以及查找在當(dāng)前幀圖像中設(shè)定區(qū)域內(nèi)滿足第二設(shè)定條件的第三像素點，并確定當(dāng)前幀圖像中以所述第三像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第三灰度值； 確定參考幀圖像中以所述第二像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第二灰度值，其中，M為不小于3的整數(shù)； 分別計算第一灰度值與第二灰度值之間的第一差值，以及第一灰度值與第三灰度值之間的第二差值； 在第一差值與第二差值均小于設(shè)定第一閾值時，確定所述第一像素點為干擾目標(biāo)的像素點，并根據(jù)確定的干擾目標(biāo)的像素點檢測得到干擾目標(biāo)。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將獲取的當(dāng)前幀圖像中的第一像素點與參考幀圖像中的第二像素點進行比較，具體包括: 從獲取的當(dāng)前幀圖像中得到第一像素點以及第一像素點的位置信息，其中，所述位置信息為第一像素點在當(dāng)前幀圖像中的坐標(biāo)信息； 根據(jù)所述位置信息在 參考幀圖像中查找與該位置信息相同的第二像素點； 將第一像素點的灰度值與第二像素點的灰度值進行比較，計算并得到第一像素點的灰度值與第二像素點的灰度值之間的差值。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點，具體包括: 將計算得到的差值與設(shè)定的門限值進行比較，當(dāng)所述差值大于設(shè)定的門限值時，確定第一像素點和第二像素點滿足第一設(shè)定條件；當(dāng)所述差值不大于設(shè)定的門限值時，確定第一像素點和第二像素點不滿足第一設(shè)定條件。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，針對所述第一像素點，得到在當(dāng)前幀圖像中以所述第一像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第一灰度值，其中，M為不小于3的整數(shù)，具體包括: 獲取當(dāng)前幀圖像中以第一像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)每一個像素點的灰度值； 將獲取的M*M個灰度值求和取平均值作為第一灰度值。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述設(shè)定區(qū)域是指:在當(dāng)前幀圖像中，以所述第一像素點為中心，確定N*N區(qū)域，其中，N大于M，且N為正整數(shù)； 在當(dāng)前幀圖像中設(shè)定區(qū)域內(nèi)查找滿足第二設(shè)定條件的第三像素點，具體包括: 針對N*N區(qū)域中除了第一像素點之外的每一個像素點，計算以該像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的灰度均值，并將得到的灰度均值與所述第一灰度值作差得到差值； 確定所述差值最小對應(yīng)的第三像素點為滿足第二設(shè)定條件的第三像素點； 得到在當(dāng)前幀圖像中以所述第三像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的第三灰度值，具體包括: 將確定的最小的所述差值對應(yīng)的灰度均值作為第三灰度值。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在計算第一灰度值與第二灰度值之間的第一差值，以及第一灰度值與第三灰度值之間的第二差值之后，確定所述第一像素點為干擾目標(biāo)的像素點之前，所述方法還包括: 在所述第一差值和所述第二差值均小于設(shè)定第一閾值時，將所述第一像素點的點位置數(shù)值增加設(shè)定量； 在所述第一差值和所述第二差值均不小于設(shè)定第一閾值時，將所述第一像素點的點位置數(shù)值減少設(shè)定量。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，在確定滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點之后，確定干擾目標(biāo)之前，所述方法還包括: 將當(dāng)前幀圖像中確定的滿足第一設(shè)定條件的所有第一像素點進行濾波膨脹處理，得到多個第一像素區(qū)域信息，其中，所述區(qū)域信息包括位置信息； 根據(jù)得到的多個第一像素區(qū)域信息的位置信息，將參考幀圖像中位置信息相同的區(qū)域設(shè)定為第二像素區(qū)域。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 將得到的每一個所述第一像素區(qū)域和每一個所述第二像素區(qū)域劃分成P*T個區(qū)域塊； 針對每一個區(qū)域塊執(zhí)行以下操作: 計算第一像素區(qū)域中的第一區(qū)域塊與第二像素區(qū)域中的第二區(qū)域塊的相似度，其中，所述第二區(qū)域塊是根據(jù)所述第一像素區(qū)域中的第一區(qū)域塊的位置信息映射在第二像素區(qū)域中得到的位置信息確定的； 計算所述第一區(qū)域塊的灰度值與所述第二區(qū)域塊的灰度值之間的差值； 當(dāng)所述相似度大于設(shè)定的第二閾值，且所述差值小于設(shè)定的第三閾值時，將所述第一區(qū)域塊中包含的所有像素點的點位置數(shù)值增加設(shè)定量； 當(dāng)所述相似度不大于設(shè)定的第二閾值，且所述差值不小于設(shè)定的第三閾值時，將所述第一區(qū)域塊中包含的所有像素點的點位置數(shù)值減少設(shè)定量。
9.如權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 將當(dāng)前幀圖像中的每一個像素點的點位置數(shù)值與設(shè)定的第四閾值進行比較。
10.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，確定干擾目標(biāo)的像素點，具體包括: 當(dāng)比較結(jié)果為該點位置數(shù)值大于設(shè)定的第四閾值時，將該點位置數(shù)值與確定以該像素點為中心的Μ*Μ區(qū)域內(nèi)的每一個像素點的點位置數(shù)值進行比對，在比對結(jié)果相差數(shù)值都不大于設(shè)定數(shù)值時，則確定該像素點為干擾目標(biāo)像素點； 根據(jù)確定的干擾目標(biāo)的像素點檢測得到干擾目標(biāo)，具體包括: 將確定的干擾像素點所在的區(qū)域作為干擾目標(biāo)區(qū)域。
11.一種干擾目標(biāo)的檢測設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備包括: 確定模塊，用于將獲取的當(dāng)前幀圖像中的第一像素點與參考幀圖像中的第二像素點進行比較，確定滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點； 灰度值計算模塊，用于確定當(dāng)前幀圖像中以所述第一像素點為中心的Μ*Μ區(qū)域內(nèi)的第一灰度值，其中，M為不小于3的整數(shù)，以及查找當(dāng)前幀圖像中設(shè)定區(qū)域內(nèi)滿足第二設(shè)定條件的第三像素點，并確定當(dāng)前幀圖像中以所述第三像素點為中心的Μ*Μ區(qū)域內(nèi)的第三灰度值；確定在參考幀圖像中以所述第二像素點為中心的Μ*Μ區(qū)域內(nèi)的第二灰度值，其中，M為不小于3的整數(shù)；分別計 算第一灰度值與第二灰度值之間的第一差值，以及第一灰度值與第三灰度值之間的第二差值； 干擾目標(biāo)檢測模塊，用于在第一差值與第二差值都小于設(shè)定第一閾值時，確定所述第一像素點為干擾目標(biāo)的像素點，并根據(jù)確定的干擾目標(biāo)的像素點檢測得到干擾目標(biāo)。
12.如權(quán)利要求11所述的設(shè)備，其特征在于，所述確定模塊，具體包括: 位置信息獲取單元，用于從獲取的當(dāng)前幀圖像中得到第一像素點以及第一像素點的位置信息，其中，所述位置信息為第一像素點在當(dāng)前幀圖像中的坐標(biāo)信息； 比較單元，用于根據(jù)所述位置信息在參考幀圖像中查找與該位置信息相同的第二像素點，以及將第一像素點的灰度值與第二像素點的灰度值進行比較，計算并得到第一像素點的灰度值與第二像素點的灰度值之間的差值。
13.如權(quán)利要求12所述的設(shè)備，其特征在于， 所述灰度值計算模塊，具體用于將計算得到的差值與設(shè)定的門限值進行比較，當(dāng)所述差值大于設(shè)定的門限值時，確定第一像素點和第二像素點滿足第一設(shè)定條件；當(dāng)所述差值不大于設(shè)定的門限值時，確定第一像素點和第二像素點不滿足第一設(shè)定條件。
14.如權(quán)利要求11所述的設(shè)備，其特征在于， 所述灰度值計算模塊，具體用于獲取當(dāng)前幀圖像中以第一像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)每一個像素點的灰度值，并將獲取的M*M個灰度值求和取平均值作為第一灰度值。
15.如權(quán)利要求11所 述的設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)定區(qū)域是指:在當(dāng)前幀圖像中，以所述第一像素點為中心，確定N*N區(qū)域，其中，N大于M，且N為正整數(shù)； 所述灰度值計算模塊，具體用于針對N*N區(qū)域中除了第一像素點之外的每一個像素點，計算以該像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的灰度均值，并將得到的灰度均值與所述第一灰度值作差得到差值；確定所述差值最小對應(yīng)的第三像素點為滿足第二設(shè)定條件的第三像素點；將確定的最小的所述差值對應(yīng)的灰度均值作為第三灰度值。
16.如權(quán)利要求11所述的設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備還包括: 計數(shù)模塊，用于在計算第一灰度值與第二灰度值之間的第一差值，以及第一灰度值與第三灰度值之間的第二差值之后，確定所述第一像素點為干擾目標(biāo)的像素點之前，在所述第一差值和所述第二差值均小于設(shè)定第一閾值時，將所述第一像素點的點位置數(shù)值增加設(shè)定量，以及在所述第一差值和所述第二差值均不小于設(shè)定第一閾值時，將所述第一像素點的點位置數(shù)值減少設(shè)定量。
17.如權(quán)利要求16所述的設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備還包括: 區(qū)域處理模塊，用于在確定滿足第一設(shè)定條件的所述第一像素點和所述第二像素點之后，確定干擾目標(biāo)之前，將當(dāng)前幀圖像中確定的滿足第一設(shè)定條件的所有第一像素點進行濾波膨脹處理，得到多個第一像素區(qū)域信息，其中，所述區(qū)域信息包括位置信息，以及根據(jù)得到的多個第一像素區(qū)域信息的位置信息，將參考幀圖像中位置信息相同的區(qū)域設(shè)定為第二像素區(qū)域。
18.如權(quán)利要求17所述的設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備還包括: 區(qū)域劃分模塊，用于將得到的每一個所述第一像素區(qū)域和每一個所述第二像素區(qū)域劃分成P*T個區(qū)域塊； 區(qū)域計算模塊，用于針對每一個區(qū)域塊執(zhí)行以下操作:計算第一像素區(qū)域中的第一區(qū)域塊與第二像素區(qū)域中的第二區(qū)域塊的相似度，其中，所述第二區(qū)域塊是根據(jù)所述第一像素區(qū)域中的第一區(qū)域塊的位置信息映射在第二像素區(qū)域中得到的位置信息確定的；計算所述第一區(qū)域塊的灰度值與所述第二區(qū)域塊的灰度值之間的差值； 所述計數(shù)模塊，具體用于當(dāng)所述相似度大于設(shè)定的第二閾值，且所述差值小于設(shè)定的第三閾值時，將所述第一區(qū)域塊中包含的所有像素點的點位置數(shù)值增加設(shè)定量，以及當(dāng)所述相似度不大于設(shè)定的第二閾值，且所述差值不小于設(shè)定的第三閾值時，將所述第一區(qū)域塊中包含的所有像素點的點位置數(shù)值減少設(shè)定量。
19.如權(quán)利要求18所述的設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備還包括: 比較模塊，用于將當(dāng)前幀圖像中的每一個像素點的點位置數(shù)值與設(shè)定的第四閾值進行比較。
20.如權(quán)利要求19所述的設(shè)備，其特征在于， 所述干擾目標(biāo)檢測模塊，具體用于當(dāng)比較結(jié)果為該點位置數(shù)值大于設(shè)定的第四閾值時，將該點位置數(shù)值與確定以該像素點為中心的M*M區(qū)域內(nèi)的每一個像素點的點位置數(shù)值進行比對，在比對結(jié)果相差數(shù)值都不大于設(shè)定數(shù)值時，則確定該像素點為干擾目標(biāo)像素點，并將確定的干擾像素點 所在的區(qū)域作為干擾目標(biāo)區(qū)域。
【文檔編號】G06K9/00GK103810461SQ201210449475
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2012年11月9日 優(yōu)先權(quán)日:2012年11月9日
【發(fā)明者】潘華東, 潘石柱, 孫莉, 田建國, 吳良健, 周洪濤, 張興明, 傅利泉, 朱江明, 吳軍, 吳堅 申請人:浙江大華技術(shù)股份有限公司