CN1319018C - 一种检测影像中物体移动的方法 - Google Patents

一种检测影像中物体移动的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN1319018C
CN1319018C CNB2003101148845A CN200310114884A CN1319018C CN 1319018 C CN1319018 C CN 1319018C CN B2003101148845 A CNB2003101148845 A CN B2003101148845A CN 200310114884 A CN200310114884 A CN 200310114884A CN 1319018 C CN1319018 C CN 1319018C
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
absolute value
binaryzation
pixel number
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CNB2003101148845A
Other languages
English (en)
Other versions
CN1614623A (zh
Inventor
吴坤荣
郑伯顺
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chunghwa Telecom Co Ltd
Original Assignee
Chunghwa Telecom Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chunghwa Telecom Co Ltd filed Critical Chunghwa Telecom Co Ltd
Priority to CNB2003101148845A priority Critical patent/CN1319018C/zh
Publication of CN1614623A publication Critical patent/CN1614623A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN1319018C publication Critical patent/CN1319018C/zh
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Abstract

一种检测影像中物体移动的方法，是由一计算目前影像对背景影像的差异影像;从差异影像的所有像素数值的绝对值分布中找到一个二值化临界值；利用差异影像中绝对值小于或等于二值化临界值的所有或部分像素数值来修正因光线变化所造成的影像差异；修正差异以得到目前影像对背景影像的修正后差异影像；修正后差异影像经二值化后呈现高值的像素，即为有物体移动的像素等步骤。

Description

一种检测影像中物体移动的方法
技术领域
本发明涉及一种检测影像中物体移动的方法，特别是应用于数字监控***、影像处理***与图形识别***。
背景技术
对于影像中物体移动的检测，一般是将目前影像减去背景影像以得到差异影像，再将差异影像中像素数值的绝对值大于预设的临界值的像素做为有物体移动的二值化临界值，另一方面亦容易将因光线变化所造成的影像差异误判为有物体移动。
由此可见，上述现有方式仍有诸多缺失，实非一良善的设计，而极待加以改良。
发明内容
本发明的目的即在提供一种检测影像中物体移动的方法，可以视影像的复杂度来自动调整判断是否有物体移动的二值化临界值。
本发明的另一目的即在提供一种检测影像中物体移动的方法，该方法不容易将因光线变化所造成的影像差异误判为有物体移动。
一种检测影像中物体移动的方法，是计算目前影像对背景影像的差异影像或修正后差异影像中所有像素数值的绝对值的出现次数以绘出像素数值的绝对值的累积柱状图(Cumulative histogram)，并从累积柱状图中计算出将像素数值二值化所需的临界值(Threshold)；因为累积柱状图是呈递增上升状态而不会有一般柱状图上下起落无迹可循的现象，较易计算出欲将像素数值二值化所需的临界值，本发明以逼近法获得累积柱状图递增上升转折或趋缓最明显的一处做为二值化的临界值，可对差异影像或修正后差异影像得到较佳的二值化结果以致更能正确的检测影像中物体移动；本发明亦利用差异影像中绝对值小于或等于二值化临界值的所有或部分像素数值来修正因光线变化所造成的影像差异，以得到目前影像对背景影像的修正后差异影像，此修正后差异影像已将光线变化因素排除。
一种检测影像中物体移动的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、计算目前影像对背景影像的差异影像；
步骤2、从差异影像的所有像素数值的绝对值分布中找出一个二值化临界值；
步骤3、利用差异影像中绝对值小于或等于二值化临界值的所有或部分像素数值来修正因光线变化所造成的影像差异，以得到目前影像对背景影像的修正后差异影像；
步骤4、从修正后差异影像的所有像素数值的绝对值分布中找出一个二值化临界值，将绝对值大于临界值的像素数值转换成高值、小于或等于临界值的像素数值转换成低值以得到二值化的修正后差异影像；以及
步骤5、二值化的修正后差异影像中呈现高值的像素即为有物体移动的像素。
附图说明
图1为本发明的实施例流程图；
图2为本发明从差异影像或修正差异影像中找出二值化临界值的实施例流程图；
图3为本发明从像素数值的绝对值的累积柱状图得出像素的二值化临界值的实施例示意图。
具体实施方式
请参考图1所示，为一种检测影像中物体移动的方法，其步骤如下：
步骤1、计算目前影像对背景影像的差异影像，计算方式可为将目前影像减去背景影像、将目前影像除去背景影像、将对数运算(Logarithmic operation)后的目前影像减去对数运算后的背景影像。
步骤2、从差异影像的所有像素数值的绝对值分布中找出一个二值化临界值，请参考图2所示是从差异影像或修正差异影像中找出二值化临界值的实施例流程图，主要是由以下步骤所组成：
2-1、计算所有像素数值的绝对值出现次数以绘出像素数值的绝对值的累积柱状图(Cumulative histogram)，该累积柱状图的横轴是所有像素的所有可能数值的绝对值由小到大依序排列，纵轴是小于或等于该绝对值的累积出现次数；
或计算所有像素数值的绝对值出现次数以绘出像素数值的绝对值的累积柱状图，该累积柱状图的横轴是所有像素的所有可能数值的绝对值由小到大依序排列，纵轴是小于或等于该绝对值的累积出现百分比。
2-2、在最低绝对值与最高绝对值之间找一值，使得以最低绝对值的出现次数或百分比、小于或等于此值的累积出现次数或百分比、小于或等于最大绝对值的累积出现次数或百分比三者所构成的线性折线最逼近累积柱状图，将此定为像素数值的二值化临界值；请参考图3所示为像素数值的绝对值的累积柱状图得出像素的二值化临界值的实施例示意图，最低绝对值、中间一值、最高绝对值三者所构成的线性折线的每点座标定义为(i，Li)，累积柱状图包络线(Envelope line)的每点座标定义为(i，Ei)，则像素数值使得∑|Li-Ei|最小者即为像素数值的二值化临界值、或者像素数值使得∑(Li-Ei)2，最小者即为像素数值的二值化临界值、或者像素数值使得{Li}与{Ei}数列的相关系数(Correlationcoefficient)最大者即为像素数值的二值化临界值。
步骤3、利用差异影像中绝对值小于或等于二值化临界值的所有或部分像素数值来修正因光线变化所造成的影像差异，以得到目前影像对背景影像的修正后差异影像；修正方法是以差异影像中绝对值小于或等于二值化临界值的所有或部分像素数值的平均做为修正值，并从差异影像中减去此修正值以得到修正后差异影像、或者从差异影像中除去此修正值以得到修正后差异影像。
步骤4、从修正后差异影像的所有像素数值的绝对值分布中找出一个二值化临界值，将绝对值大于临界值的像素数值转换成高值、小于或等于临界值的像素数值转换成低值以得到二值化的修正后差异影像；请参考图2所示是从差异影像或修正差异影像中找出二值化临界值的实施例流程图，主要是由以下步骤所组成：
4-1、以所有像素数值的绝对值出现次数绘出像素数值的绝对值的累积柱状图(Cumulative histogram)，该累积柱状图的横轴是所有像素的所有可能数值的绝对值由小到大依序排列，纵轴是小于或等于该绝对值的累积出现次数；
或计算所有像素数值的绝对值出现次数以绘出像素数值的绝对值的累积柱状图，该累积柱状图的横轴是所有像素的所有可能数值的绝对值由小到大依序排列，纵轴是对每一数值而言小于或等于该数值的绝对值的累积出现百分比。
4-2、在最低绝对值与最高绝对值之间找一值，使得以最低绝对值的出现次数或百分比、小于或等于此值的累积出现次数或百分比、小于或等于最大绝对值的累积出现次数或百分比三者所构成的线性折线最逼近累积柱状图，将此定为像素数值的二值化临界值；请参考图3所示为像素数值的绝对值的累积柱状图得出像素的二值化临界值的实施例示意图，最低绝对值、中间一值、最高绝对值三者所构成的线性折线的每点座标定义为(i，Li)，累积柱状图包络线(Envelope line)的每点座标定义为(i，E1)，则像素数值使得∑|Li-Ei|最小者即为像素数值的二值化临界值、或者像素数值使得∑(Li-Ei)2最小者即为像素数值的二值化临界值、或者像素数值使得{Li}与{Ei}数列的相关系数(Correlation coefficient)最大者即为像素数值的二值化临界值。
步骤5、二值化的修正后差异影像中呈现高值的像素即为有物体移动的像素。
本发明所提供的一种检测影像中物体移动的方法，具有下列的优点：
一、本发明以逼近法获得累积柱状图递增上升转折或趋缓最明显的一处做为二值化的临界值，可就目前影像对背景影像的差异影像或修正后差异影像得到较佳的二值化结果以致更能正确的检测影像中物体移动。
二、本发明亦利用差异影像中绝对值小于或等于二值化临界值的所有或部分像素数值来修正因光线变化所造成的影像差异，以得到目前影像对背景影像的修正后差异影像，此修正后差异影像已将光线变化因素排除。

Claims (8)

1.一种检测影像中物体移动的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、计算目前影像对背景影像的差异影像；
步骤2、从差异影像的所有像素数值的绝对值分布中找出一个二值化临界值；
步骤3、利用差异影像中绝对值小于或等于二值化临界值的所有或部分像素数值来修正因光线变化所造成的影像差异，以得到目前影像对背景影像的修正后差异影像；
步骤4、从修正后差异影像的所有像素数值的绝对值分布中找出一个二值化临界值，将绝对值大于临界值的像素数值转换成高值、小于或等于临界值的像素数值转换成低值以得到二值化的修正后差异影像；以及
步骤5、二值化的修正后差异影像中呈现高值的像素即为有物体移动的像素。
2.如权利要求1所述一种检测影像中物体移动的方法，其特征在于，步骤1中计算目前影像对背景影像的差异影像的方式为将目前影像减除背景影像。
3.如权利要求1所述一种检测影像中物体移动的方法，其特征在于，步骤1中计算目前影像对背景影像的差异影像的方式为将对数运算后的目前影像减去对数运算后的背景影像。
4.如权利要求1所述一种检测影像中物体移动的方法，其特征在于，步骤2中从差异影像的所有像素数值的绝对值分布中找出一个二值化临界值的方法主要包含步骤如下：
(1)计算所有像素数值的绝对值出现次数以绘出像素数值的绝对值的累积柱状图，该累积柱状图的横轴是所有像素的所有可能数值的绝对值由小到大依序排列，纵轴是小于或等于该绝对值的累积出现次数；
(2)在最低绝对值与最高绝对值之间找一值，使得以最低绝对值的出现次数、小于或等于此值的累积出现次数、小于或等于最大绝对值的累积出现次数三者所构成的线性折线最逼近累积柱状图，将此定为像素数值的二值化临界值；最低绝对值、中间一值、最高绝对值三者所构成的线性折线的每点座标定义为(i，Li)，累积柱状图包络线的每点座标定义为(i，Ei)，则像素数值使得∑|Li-Ei|最小者即为像素数值的二值化临界值、或者像素数值使得∑(Li-Ei)2最小者即为像素数值的二值化临界值、或者像素数值使得{Li}与{EI}数列的相关系数最大者即为像素数值的二值化临界值。
5.如权利要求1所述一种检测影像中物体移动的方法，其特征在于，步骤2中从差异影像的所有像素数值的绝对值分布中找出一个二值化临界值的方法主要包含以下步骤：
(1)计算所有像素数值的绝对值出现次数以绘出像素数值的绝对值的累积柱状图，该累积柱状图的横轴是所有像素的所有可能数值的绝对值由小到大依序排列，纵轴是小于或等于该绝对值的累积出现百分比；
(2)在最低绝对值与最高绝对值之间找一值，使得以最低绝对值的出现百分比、小于或等于此值的累积出现百分比、小于或等于最大绝对值的累积出现百分比三者所构成的线性折线最逼近累积柱状图，将此定为像素数值的二值化临界值；最低绝对值、中间一值、最高绝对值三者所构成的线性折线的每点座标定义为(i，Li)，累积柱状图包络线的每点座标定义为(i，Ei)，则像素数值使得∑|Li-Ei|最小者即为像素数值的二值化临界值、或者像素数值使得∑(Li-Ei)2最小者即为像素数值的二值化临界值、或者像素数值使得{Li}与{Ei}数列的相关系数最大者即为像素数值的二值化临界值。
6.如权利要求1所述一种检测影像中物体移动的方法，其特征在于，步骤3中利用差异影像中绝对值小于或等于二值化临界值的所有或部分像素数值来修正因光线变化所造成的影像差异的修正方法为以差异影像中绝对值小于或等于二值化临界值的所有或部分像素数值的平均做为修正值，并从差异影像中减除此修正值以得到修正后差异影像。
7.如权利要求1所述一种检测影像中物体移动的方法，其特征在于，步骤4中，从修正后差异影像的所有像素数值的绝对值分布中找出一个二值化临界值的方法，主要包含以下步骤：
(1)计算所有像素数值的绝对值出现次数以绘出像素数值的绝对值的累积柱状图，该累积柱状图的横轴是所有像素的所有可能数值的绝对值由小到大依序排列，纵轴是小于或等于该绝对值的累积出现次数；
(2)在最低绝对值与最高绝对值之间找一值，使得以最低绝对值的出现次数、小于或等于此值的累积出现次数、小于或等于最大绝对值的累积出现次数三者所构成的线性折线最逼近累积柱状图，将此定为像素数值的二值化临界值；最低绝对值、中间一值、最高绝对值三者所构成的线性折线的每点座标定义为(i，Li)，累积柱状图包络线的每点座标定义为(i，Ei)，则像素数值使得∑|Li-Ei|最小者即为像素数值的二值化临界值、或者像素数值使得∑(Li-Ei)2最小者即为像素数值的二值化临界值、或者像素数值使得{Li}与{Ei}数列的相关系数最大者即为像素数值的二值化临界值。
8.如权利要求1所述一种检测影像中物体移动的方法，其特征在于，步骤4中从修正后差异影像的所有像素数值的绝对值分布中找出一个二值化临界值的方法，主要包含以下步骤：
(1)计算所有像素数值的绝对值出现次数以绘出像素数值的绝对值的累积柱状图，该累积柱状图的横轴是所有像素的所有可能数值的绝对值由小到大依序排列，纵轴是对每一数值而言小于或等于该数值的绝对值的累积出现百分比；
(2)在最低数值的绝对值与最高数值的绝对值之间找一值，使得以最低数值的绝对值的出现百分比、小于或等于此值的累积出现百分比、小于或等于最大数值的绝对值的累积出现百分比三者所构成的线性折线最逼近累积柱状图，将此定为像素数值的二值化临界值；最低数值的绝对值、最高数值的绝对值，中间一值三者所构成的线性折线的每点座标定义为(i，Li)，累积柱状图包络线的每点座标定义为(i，Ei)，则像素数值使得∑|Li-Ei|最小者即为像素数值的二值化临界值、或者像素数值使得∑(Li-Ei)2最小者即为像素数值的二值化临界值、或者像素数值使得{Li}与{Ei}数列的相关系数最大者即为像素数值的二值化临界值。
CNB2003101148845A 2003-11-07 2003-11-07 一种检测影像中物体移动的方法 Expired - Fee Related CN1319018C (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CNB2003101148845A CN1319018C (zh) 2003-11-07 2003-11-07 一种检测影像中物体移动的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CNB2003101148845A CN1319018C (zh) 2003-11-07 2003-11-07 一种检测影像中物体移动的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN1614623A CN1614623A (zh) 2005-05-11
CN1319018C true CN1319018C (zh) 2007-05-30

Family

ID=34760238

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CNB2003101148845A Expired - Fee Related CN1319018C (zh) 2003-11-07 2003-11-07 一种检测影像中物体移动的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN1319018C (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101312524B (zh) * 2007-05-23 2010-06-23 财团法人工业技术研究院 利用光迹分析的移动物体侦测装置与方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07271985A (ja) * 1994-03-28 1995-10-20 Mitsubishi Electric Corp 動き検出装置及び方法
JP2001175959A (ja) * 1999-09-30 2001-06-29 Hitachi Kokusai Electric Inc 侵入物体検出方法及び侵入物体検出装置
EP1175088A2 (en) * 2000-07-17 2002-01-23 SANYO ELECTRIC Co., Ltd. Device for detecting a moving subject

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07271985A (ja) * 1994-03-28 1995-10-20 Mitsubishi Electric Corp 動き検出装置及び方法
JP2001175959A (ja) * 1999-09-30 2001-06-29 Hitachi Kokusai Electric Inc 侵入物体検出方法及び侵入物体検出装置
EP1175088A2 (en) * 2000-07-17 2002-01-23 SANYO ELECTRIC Co., Ltd. Device for detecting a moving subject

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
图像序列运动检测算法的研究及其应用 胡俊，苏祥芳，刘立海，沈芸，管鲍，王延平，武汉大学学报(自然科学版)，第48卷第5期 2000 *
基于差分图象的多运动目标的检测与跟踪 王栓，艾海舟，何克忠，中国图象图形学报，第4卷第6期 1999 *
基于差分图象的多运动目标的检测与跟踪 王栓，艾海舟，何克忠，中国图象图形学报，第4卷第6期 1999;基于遗传算法的指数熵在车辆运动检测中的应用 周志宇，汪亚明，黄文清，浙江工程学院学报，第20卷第3期 2003;视频图像捕获及运动检测技术的实现 张星明，计算机工程，第28卷第8期 2002;图像序列运动检测算法的研究及其应用 胡俊，苏祥芳，刘立海，沈芸，管鲍，王延平，武汉大学学报(自然科学版)，第48卷第5期 2000 *
基于遗传算法的指数熵在车辆运动检测中的应用 周志宇，汪亚明，黄文清，浙江工程学院学报，第20卷第3期 2003 *
视频图像捕获及运动检测技术的实现 张星明，计算机工程，第28卷第8期 2002 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN1614623A (zh) 2005-05-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110119728B (zh) 基于多尺度融合语义分割网络的遥感图像云检测方法
CN110084236B (zh) 一种图像的矫正方法及装置
US20010002936A1 (en) Image recognition system
CN108268830B (zh) 光学识别方法
CN103198705B (zh) 车位状态自动检测方法
CN111275040B (zh) 定位方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质
CN112861661B (zh) 图像处理方法及装置、电子设备及计算机可读存储介质
US20030026456A1 (en) White line detection apparatus and white line detection method
CN108830133A (zh) 合同影像图片的识别方法、电子装置及可读存储介质
CN112686893B (zh) 一种卫星影像区域网平差方法及装置
CN109785348A (zh) 基于图像边界近似曲率变化的新型角点检测方法及***
US7873226B2 (en) Image encoding apparatus
CN100377169C (zh) 一种图像二值化的方法
CN109767407B (zh) 一种去雾过程中大气透射率图像的二次估计方法
CN107025633B (zh) 一种图像处理方法及装置
US11530993B2 (en) Deposit detection device and deposit detection method
CN1319018C (zh) 一种检测影像中物体移动的方法
JPS62267889A (ja) 文字読取方式
CN111242051B (zh) 一种车辆识别优化方法、装置及存储介质
CN108769521A (zh) 一种拍照方法、移动终端及计算机可读存储介质
US20130251202A1 (en) Facial Features Detection
CN107274456A (zh) 一种图像格式的识别方法及装置
CN111179289A (zh) 一种适用于网页长图宽图的图像分割方法
CN103839231A (zh) 一种基于人眼视觉最小探测概率最大化的图像增强方法
CN102799880B (zh) 用于捕获滚动指纹图像的装置和方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20070530

Termination date: 20151107

EXPY Termination of patent right or utility model