本發(fā)明涉及視頻檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種視頻圖像遮擋檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

在進行視頻拍攝時，理論上只有靜止或者非常緩慢移動的像素點才允許更新到背景圖中，但實際情況中，有可能存在某些物體遮擋住拍攝設(shè)備，在視頻圖像中形成遮擋，此時由于物體在某個時刻之后會長時間出現(xiàn)在背景中，會導(dǎo)致該物體被更新到背景圖中，從而影響視頻圖像的質(zhì)量。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足之處，本發(fā)明提供一種視頻圖像遮擋檢測方法。該方法通過對視頻圖像分析，實時檢測視頻圖像有無遮擋，解決了長時間的遮擋慢慢變?yōu)橐曨l圖像背景的問題。

該視頻圖像遮擋檢測方法包括：建立待檢測視頻圖像的背景圖像模型；計算當前幀圖像和所述背景圖像模型的幀差；

當所述當前幀圖像與所述背景圖像模型不存在幀差時，將所述當前幀圖像更新為所述背景圖像模型，繼續(xù)檢測下一幀圖像；當所述當前幀圖像與所述背景圖像模型存在幀差時，將所述當前幀圖像與所述背景圖像模型存在幀差區(qū)域定義為前景區(qū)域；計算所述前景區(qū)域的圖像邊緣信息；判斷所述圖像邊緣信息與預(yù)設(shè)邊緣閾值的關(guān)系；當所述圖像邊緣信息低于所述預(yù)設(shè)邊緣閾值時，確定所述待檢測視頻圖像存在遮擋；當所述圖像邊緣信息不低于所述預(yù)設(shè)邊緣閾值時，確定所述待檢測視頻圖像不存在遮擋，將所述當前幀圖像更新為所述背景圖像模型，繼續(xù)檢測下一幀圖像。

可選地，所述建立待檢測視頻圖像的背景圖像模型包括：統(tǒng)計及計算所述待檢測視頻圖像中連續(xù)多幀的圖像參數(shù)，獲得所述圖像參數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)；根據(jù)所述統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立所述待檢測視頻圖像的背景圖像模型。

可選地，所述統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括但不限于圖像參數(shù)的平均值、平均差分、標準差和均值漂移值。

可選地，所述計算所述前景區(qū)域的圖像邊緣信息，具體為：通過sobel算子邊緣檢測方式計算所述前景區(qū)域的圖像邊緣信息。

相應(yīng)地，本發(fā)明還提供一種視頻圖像遮擋檢測系統(tǒng)，該視頻圖像遮擋檢測系統(tǒng)包括建模模塊，用于建立待檢測視頻圖像的背景圖像模型；計算模塊，用于計算當前幀圖像和所述背景圖像模型的幀差；當所述當前幀圖像與所述背景圖像模型不存在幀差時，將所述當前幀圖像更新為所述背景圖像模型，繼續(xù)檢測下一幀圖像；當所述當前幀圖像與所述背景圖像模型存在幀差時，將所述當前幀圖像與所述背景圖像模型存在幀差區(qū)域定義為前景區(qū)域；計算所述前景區(qū)域的圖像邊緣信息；判斷模塊，用于判斷所述圖像邊緣信息與預(yù)設(shè)邊緣閾值的關(guān)系；當所述圖像邊緣信息低于所述預(yù)設(shè)邊緣閾值時，確定所述待檢測視頻圖像存在遮擋；當所述圖像邊緣信息不低于所述預(yù)設(shè)邊緣閾值時，確定所述待檢測視頻圖像不存在遮擋，將所述當前幀圖像更新為所述背景圖像模型，繼續(xù)檢測下一幀圖像。

可選地，建模模塊包括：統(tǒng)計單元，用于統(tǒng)計及計算所述待檢測視頻圖像中連續(xù)多幀的圖像參數(shù)，獲得所述圖像參數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)；建模單元，用于根據(jù)所述統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立所述待檢測視頻圖像的背景圖像模型。

可選地，計算模塊用于：通過sobel算子邊緣檢測方式計算所述前景區(qū)域的圖像邊緣信息。

本發(fā)明的視頻圖像遮擋檢測方法及系統(tǒng)，通過確定待檢測視頻圖像中的前景區(qū)域；計算前景區(qū)域的圖像邊緣信息；當圖像邊緣信息低于預(yù)設(shè)邊緣閾值時，確定待檢測視頻圖像存在遮擋；當圖像邊緣信息不低于預(yù)設(shè)邊緣閾值時，確定待檢測視頻圖像不存在遮擋。從而實現(xiàn)了實時檢測視頻圖像有無遮擋的效果，解決了長時間的遮擋慢慢變?yōu)橐曨l圖像背景的問題。

附圖說明

圖1為本發(fā)明第一實施例中視頻圖像遮擋檢測方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明第二實施例中視頻圖像遮擋檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明的一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

第一實施例

請參閱圖1，圖1示出了本發(fā)明第一實施例的視頻圖像遮擋檢測方法的流程圖，具體步驟如下：

s101，建立待檢測視頻圖像的背景圖像模型。

需要說明的是，步驟101中具體通過以下步驟建立背景圖像模型，統(tǒng)計及計算待檢測視頻圖像中連續(xù)多幀的圖像參數(shù)，獲得圖像參數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)；根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立待檢測視頻圖像的背景圖像模型。其中統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括但不限于圖像參數(shù)的平均值、平均差分、標準差和均值漂移值。圖像參數(shù)代表了圖像的特征信息，例如色相，飽和度，明度，分辨力等。根據(jù)具體需求確定需要獲取哪些特征參數(shù)即可。

更具體地，則可以通過統(tǒng)計及計算待檢測視頻圖像中連續(xù)多幀的圖像參數(shù)的平均值；然后根據(jù)圖像參數(shù)的平均值建立待檢測視頻圖像的統(tǒng)計背景模型。

s102，計算當前幀圖像和背景圖像模型的幀差。

s103，判斷當前幀圖像與背景圖像模型是否存在幀差，若當前幀圖像與背景圖像模型不存在幀差，則進入步驟104，若當前幀圖像與背景圖像模型存在幀差，則進入步驟105。

s104，更新背景圖像模型，進入步驟101。

需要說明的是，步驟104是若當前幀圖像與背景圖像模型不存在幀差或者無遮擋時，則將該幀圖像更新為圖像背景模型，從而作為下一次檢測的依據(jù)。

s105，將當前幀圖像與背景圖像模型存在幀差區(qū)域定義為前景區(qū)域，進入步驟106。

s106，計算前景區(qū)域的圖像邊緣信息，然后進入步驟107。

需要說明的是，步驟106中計算前景區(qū)域的圖像邊緣信息，具體為：使用sobel算子邊緣檢測方式，通過3×3模板作為核與前景區(qū)域中的每個像素點做卷積和運算。從而來確定前景區(qū)域的圖像邊緣信息。

s107，判斷圖像邊緣信息是否低于預(yù)設(shè)邊緣閾值，當圖像邊緣信息低于預(yù)設(shè)邊緣閾值時進入步驟109，當圖像邊緣信息不低于預(yù)設(shè)邊緣閾值時進入步驟108。

需要說明的是，步驟107中的預(yù)設(shè)邊緣閾值根據(jù)具體需求確定即可，本實施例對此不作具體限定。

s108，確定待檢測視頻圖像不存在遮擋，進入步驟104。

需要說明的是，圖像邊緣信息越高于邊緣閾值，圖像越銳利，也就代表圖像采集設(shè)備無遮擋物，此時需要將當前幀圖像更新為背景圖像模型作為下一次檢測依據(jù)。

s109，確定待檢測視頻圖像存在遮擋。

需要說明的是，圖像邊緣信息越低于邊緣閾值，圖像越平滑，也就代表圖像采集設(shè)備有遮擋物。

本實施例的視頻圖像遮擋檢測方法，通過確定待檢測視頻圖像中的前景區(qū)域；計算前景區(qū)域的圖像邊緣信息；當圖像邊緣信息低于預(yù)設(shè)邊緣閾值時，確定待檢測視頻圖像存在遮擋；當圖像邊緣信息高于預(yù)設(shè)邊緣閾值時，確定待檢測視頻圖像不存在遮擋。從而實現(xiàn)了實時檢測視頻圖像有無遮擋的效果，解決了長時間的遮擋慢慢變?yōu)橐曨l圖像背景的問題。

第二實施例

請參閱圖2，圖2示出了本發(fā)明第二實施例的視頻圖像遮擋檢測系統(tǒng)200的結(jié)構(gòu)圖，具體結(jié)構(gòu)包括：

建模模塊201，用于建立待檢測視頻圖像的背景圖像模型。

計算模塊202，用于計算當前幀圖像和所述背景圖像模型的幀差；當所述當前幀圖像與所述背景圖像模型不存在幀差時，將所述當前幀圖像更新為所述背景圖像模型，繼續(xù)檢測下一幀圖像；當所述當前幀圖像與所述背景圖像模型存在幀差時，將所述當前幀圖像與所述背景圖像模型存在幀差區(qū)域定義為前景區(qū)域并計算所述前景區(qū)域的圖像邊緣信息。

判斷模塊203，用于判斷所述圖像邊緣信息與預(yù)設(shè)邊緣閾值的關(guān)系；當所述圖像邊緣信息低于所述預(yù)設(shè)邊緣閾值時，確定所述待檢測視頻圖像存在遮擋；當所述圖像邊緣信息不低于所述預(yù)設(shè)邊緣閾值時，確定所述待檢測視頻圖像不存在遮擋，將所述當前幀圖像更新為所述背景圖像模型，繼續(xù)檢測下一幀圖像。

進一步地，建模模塊201包括：統(tǒng)計單元2011，用于統(tǒng)計及計算所述待檢測視頻圖像中連續(xù)多幀的圖像參數(shù)，獲得所述圖像參數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)；建模單元2012，用于根據(jù)所述統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立所述待檢測視頻圖像的背景圖像模型。

該視頻圖像遮擋檢測系統(tǒng)200能夠?qū)崿F(xiàn)上述視頻圖像遮擋檢測方法中需要系統(tǒng)實現(xiàn)的功能，故在此不再贅述。

本實施例的視頻圖像遮擋檢測系統(tǒng)，通過確定待檢測視頻圖像中的前景區(qū)域；計算前景區(qū)域的圖像邊緣信息；當圖像邊緣信息低于預(yù)設(shè)邊緣閾值時，確定待檢測視頻圖像存在遮擋；當圖像邊緣信息不低于預(yù)設(shè)邊緣閾值時，確定待檢測視頻圖像不存在遮擋。從而實現(xiàn)了實時檢測視頻圖像有無遮擋的效果，解決了長時間的遮擋慢慢變?yōu)橐曨l圖像背景的問題。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、裝置、或計算機程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明實施例可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明實施例可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、cd-rom、光學(xué)存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。

本發(fā)明實施例是參照本發(fā)明的方法、終端設(shè)備(系統(tǒng))、和計算機程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合?？商峁┻@些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。

這些計算機程序指令也可存儲在能引導(dǎo)計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備上，使得在計算機或其他可編程終端設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或其他可編程終端設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。

還需要說明的是，在本文中，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者終端設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者終端設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者終端設(shè)備中還存在另外的相同要素。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。