TW201322183A - 圖像分析裝置及分析方法 - Google Patents

Abstract

一種圖像分析裝置，包括圖像獲取模組、亮度對比模組、背景模型調整模組以及背景模型生成模組。該圖像獲取模組用於獲取多個圖像。該亮度對比模組比較當前圖像亮度與前預定數量圖像的亮度平均值的變化幅度，並將亮度變化幅度與預定的第一閾值以及大於第一閾值的第二閾值進行比較，在該亮度變化幅度大於該第一閾值且小於該第二閾值時，該背景模型調整模組對當前的背景模型進行調整，在比較該亮度變化幅度大於該第二閾值時，該背景模型生成模組生成一新的背景模型。

Description

圖像分析裝置及分析方法

本發明涉及一種分析裝置，特別涉及一種圖像分析裝置及分析方法。

目前，對於特定場所的監控，通常需要將監控圖像分為固定不變的背景模型（例如固定建築物、街道等）以及前景圖像（例如人、車輛等），從而對該前景圖像進行單獨監控分析。例如，在測經過一路口的車輛的車速時，則需要將車輛作為前景圖像分離出來，而馬路則作為背景模型，從而，在後續獲取的一系列圖像中，對比該背景模型，則可將每一圖像中車輛等前景圖像分離出來，通過對比每一圖像中的車輛位置的變化以及圖像獲取的時間間隔，則可確定車輛速度。然而，現有技術中，都是將獲取到的影像與一固定不變的背景模型進行對比，而將前景圖像分離出來，當影像的亮度等參數變化時，與該固定的背景模型對比，往往無法準確地將前景圖像分離出來。

本發明提供一種圖像分析裝置及分析方法，在獲取的圖像亮度變化時，仍然可以將圖像的背景模型以及前景圖像準確地分離。

一種圖像分析裝置包括一圖像獲取模組、一亮度對比模組、一背景模型調整模組以及一背景模型生成模組。該圖像獲取模組，用於獲取多個圖像。該亮度對比模組，用於比較當前圖像亮度與前預定數量圖像的亮度平均值的變化幅度，並將亮度變化幅度與預定的第一閾值以及第二閾值進行比較，其中該第二閾值大於該第一閾值，在該亮度對比模組比較該亮度變化幅度大於該第一閾值且小於該第二閾值時，判斷該背景模型需要調整，在該亮度對比模組比較該亮度變化幅度大於該第二閾值時，確認該背景模型需要重新生成。該背景模型調整模組，用於在該亮度對比模組判斷該背景模型需要調整時對當前的背景模型進行調整。該背景模型生成模組，用於在亮度對比模組確認該背景模型需要重新生成時，生成一新的背景模型。

一種圖像分析方法，包括步驟：a）獲取多個圖像；b）計算當前圖像的亮度值以及與當前圖像前預定數量個圖像的平均亮度值；c）比較當前圖像的亮度值相對該預定數量圖像的平均亮度值的變化幅度是否大於第一閾值，如果小於第二閾值，則返回步驟b）；d）如果大於第一閾值，則繼續比較當前圖像的亮度值相對該預定數量圖像的平均亮度值的的變化幅度是否大於第二閾值；e）如果小於第二閾值，則對當前背景模型進行調整；d）如果大於第二閾值，則生成一新的背景模型。

本發明的圖像分析裝置及方法，可隨著圖像亮度的變化而改變圖像中的背景模型，從而使得背景模型能準確分離出來，以便於後續的分析。

請參閱圖1，為本發明第一實施方式中圖像分析裝置1的模組示意圖。該圖像分析裝置1與一攝像裝置2連接，用於對攝像裝置2攝取的一系列圖像進行分析，將該系列圖像中的背景模型以及前景圖像分離出來，從而通過對比該系列圖像中的前景圖像，而進行後續的分析，例如，在背景技術中介紹的分析車輛的車速等。該攝像裝置2可為攝影機、照相機等。

該圖像分析裝置1包括一圖像獲取模組10、一亮度對比模組20、一背景模型調整模組30以及一背景模型生成模組40。

該影像獲取模組10用於獲取攝像裝置2攝取的多個圖像。顯然，當該攝像裝置2為攝影機時，攝像裝置2攝取的視頻為多幀圖像組成，該影像獲取模組10獲取的為一系列的幀圖像，當攝像裝置2為照相機時，可每間隔一定時間拍攝一幅圖像，該影像獲取模組10獲取的則為一系列靜態圖像。

該亮度對比模組20用於比較當前圖像亮度與前預定數量圖像（例如，當前圖像的前100張圖像，顯然，在當前圖像的前若干圖像數量小於該預定數量時，則為當前圖像的前面的所有圖像）的亮度平均值的變化幅度，並將亮度變化幅度與預定的第一閾值以及第二閾值進行比較，其中該第二閾值大於該第一閾值。在該亮度對比模組20比較該亮度變化幅度大於該第一閾值且小於該第二閾值時，確認該背景模型需要調整，在該亮度對比模組20比較該亮度變化幅度大於該第二閾值時，確認該背景模型需要重新生成。該背景模型調整模組30在該亮度對比模組20確認該背景模型需要調整時，對當前的背景模型進行調整。該背景模型調整模組30在該亮度對比模組20確認該背景模型需要重新生成時，生成一新的背景模型。

具體的，該亮度對比模組20根據各個圖像中每個圖元點的亮度進行平均計算得到相應圖像的亮度值，然後計算當前圖像的前預定數量圖像的平均亮度值，並將當前圖像亮度值與該前預定數量圖像的平均亮度值進行比較得到一變化幅度。同樣的，當該亮度對比模組20確定該變化幅度大於第一閾值而小於第二閾值，則確認需要對當前背景模型進行調整，當該變化幅度大於第二閾值時，則確認需要重新生成背景模型。

該背景模型調整模組30在確認當前的背景模型需要調整時，則將當前的背景模型的亮度相應的增加或減小該變化幅度，從而對當前的背景模型進行調整。該背景模型生成模組40在確認當前的背景模型需要重新生成時，則根據圖像獲取模組10獲取的先前預定數目（例如100張）的圖像，計算該預定數目圖像的亮度的平均值，並基於該亮度平均值生成一新的背景模型。

在其他實施方式中，如圖2所示，該亮度對比模組20將影像獲取模組10獲取的一系列圖像中的每一圖像IM劃分成若干區域A，並計算每一區域A的亮度，然後計算當前圖像IM前預定數量圖像的相同區域A的平均亮度，然後將當前圖像IM的每一區域A的亮度與前預定數量圖像對應區域A的平均亮度進行比較，確定當前圖像IM的每一區域A相對於前預定數量圖像對應區域的平均亮度的變化幅度。當判斷超過一預定數值（例如80%）的區域A的變化幅度大於該第一閾值，則確認當前的背景模型需要調整，當判斷超過該預定數值的區域A的平均亮度的變化幅度大於該第二閾值，則確認需要生成一新的背景模型。其中，該亮度對比模組20計算每一區域A的亮度可為計算該區域A所有圖元點亮度的平均值，眾所周知，每一圖元點由紅綠藍三個圖元單元構成，該亮度對比模組20計算每一區域A的亮度可為計算該區域A內所有紅色圖元單元的亮度平均值等。

該背景模型調整模組30在確認當前的背景模型需要調整時，則確定當前圖像IM各個區域的變化幅度的平均值而得到當前圖像的平均變化幅度，並將當前的背景模型的亮度相應的增加或減小該平均變化幅度，從而對當前的背景模型進行調整。例如，當前圖像IM相對上一圖像的平均變化幅度為增加一亮度值時，則背景模型調整模組30將當前的背景模型的亮度增加該亮度值，而若當前圖像IM相對上一圖像的變化幅度為減小一亮度值時，則背景模型調整模組30將當前的背景模型的亮度減小該亮度值。從而對當前的背景模型進行調整。

該背景模型生成模組40在確認當前的背景模型需要重新生成時，則根據圖像獲取模組獲取的前預定數目的圖像，通過每一圖像的各個區域的亮度值計算得到每一圖像的參考亮度，並根據每一圖像的參考亮度計算該預定數目圖像的亮度的平均值，並基於該亮度平均值生成一新的背景模型。其中，該新的背景模型的亮度與該亮度平均值相一致。

顯然，當亮度對比模組20確定該變化幅度小於第一閾值時，則確認不需要對背景模型進行調整或更新。

從而，本發明中，當圖像亮度變化超過預定值時，背景模型也會相應調整或變化，從而可以準確地分離出圖像中的背景模型與前景圖像。

請參閱圖3，為本發明第一實施方式中圖像分析方法的流程圖，該圖像分析方法應用於如圖1所示的圖像分析裝置。首先，圖像獲取模組10從攝像裝置2處獲取圖像（步驟S301）。

亮度對比模組20計算當前圖像的亮度值以及與當前圖像前預定數量個圖像的平均亮度值（S302）。

亮度對比模組20比較當前圖像的亮度值相對該預定數量圖像的平均亮度值的變化幅度是否大於第一閾值，如果否，則返回執行步驟S302，如果是，則執行步驟S304（S303）。

亮度對比模組20繼續比較當前圖像的亮度值相對該預定數量圖像的平均亮度值的的變化幅度是否大於第二閾值，如果否，則執行步驟S305，如果是，則執行步驟S306（S304）。

背景模型調整模組30對當前背景模型進行調整（S305），其中，該調整具體為將當前的背景模型的亮度相應的增加或減小該變化幅度，從而對當前的背景模型進行調整。

背景模型生成模組40生成一新的背景模型（S306），其中，具體為，根據圖像獲取模組10獲取的先前預定數目（例如100張）的圖像，計算該預定數目圖像的亮度的平均值，並基於該亮度平均值生成一新的背景模型。

1．．．圖像分析裝置

2．．．攝像裝置

10．．．圖像獲取模組

20．．．亮度對比模組

30．．．背景模型調整模組

40．．．背景模型生成模組

IM．．．圖像

A．．．區域

S301~S306．．．步驟

圖1為本發明第一實施方式中圖像分析裝置的內部架構圖。

圖2為本發明其他實施方式中一圖像劃分的示意圖。

圖3為本發明第一實施方式中圖像分析方法的流程圖。

1．．．圖像分析裝置

2．．．攝像裝置

10．．．圖像獲取模組

20．．．亮度對比模組

30．．．背景模型調整模組

40．．．背景模型生成模組

Claims (9)

1. 一種圖像分析裝置，包括：
   一圖像獲取模組，用於獲取多個圖像；
   一亮度對比模組，用於比較當前圖像亮度與前預定數量圖像的亮度平均值的變化幅度，並將亮度變化幅度與預定的第一閾值以及第二閾值進行比較，其中該第二閾值大於該第一閾值，在該亮度對比模組比較該亮度變化幅度大於該第一閾值且小於該第二閾值時，確認該背景模型需要調整，在該亮度對比模組比較該亮度變化幅度大於該第二閾值時，確認該背景模型需要重新生成；
   一背景模型調整模組，用於在該亮度對比模組確認該背景模型需要調整時對當前的背景模型進行調整；以及
   一背景模型生成模組，用於在亮度對比模組確認該背景模型需要重新生成時，生成一新的背景模型。
2. 如申請專利範圍第1項所述之圖像分析裝置，其中該亮度對比模組將影像獲取模組獲取的一系列圖像中的每一圖像劃分成若干區域，並計算每一區域的亮度，然後計算當前圖像前預定數量圖像的相同區域的平均亮度，然後將當前圖像的每一區域的亮度與前預定數量圖像對應區域的平均亮度進行比較，確定當前圖像的每一區域相對於前預定數量圖像對應區域的平均亮度的變化幅度；當判斷超過一預定數值的區域的變化幅度大於該第一閾值，則確認當前的背景模型需要調整，當判斷超過該預定數值的區域的平均亮度的變化幅度大於該第二閾值，則確認需要生成一新的背景模型。
3. 如申請專利範圍第2項所述之圖像分析裝置，其中該背景模型調整模組對當前的背景模型進行調整具體為：在確認當前的背景模型需要調整時，則計算當前圖像各個區域的變化幅度的平均值而得到當前圖像的平均變化幅度，並將當前的背景模型的亮度相應的增加或減小該平均變化幅度，從而對當前的背景模型進行調整。
4. 如申請專利範圍第2項所述之圖像分析裝置，其中該背景模型生成模組在確認當前的背景模型需要重新生成時，則根據圖像獲取模組獲取的前預定數目的圖像，通過每一圖像的各個區域的亮度值計算得到每一圖像的參考亮度，並根據每一圖像的參考亮度計算該預定數目圖像的亮度的平均值，並基於該亮度平均值生成一新的背景模型。
5. 如申請專利範圍第1項所述之圖像分析裝置，其中該亮度對比模組根據各個圖像中每個圖元點的亮度進行平均計算得到相應圖像的亮度值，然後計算當前圖像的前預定數量圖像的亮度的平均值而得到一平均亮度值，並將當前圖像亮度值與該預定數量圖像的平均亮度值進行比較得到一變化幅度，當該亮度對比模組確定該該變化幅度大於第一閾值而小於第二閾值，則確認需要對當前背景模型進行調整，當該變化幅度大於第二閾值時，則確認需要重新生成背景模型。
6. 如申請專利範圍第1項所述之圖像分析裝置，其中該背景模型生成模組在確認當前的背景模型需要重新生成時，則根據圖像獲取模組獲取的前預定數目的圖像，計算該預定數目圖像的亮度的平均值，並基於該亮度平均值生成一新的背景模型。
7. 一種圖像分析方法，包括步驟：
   a）獲取多個圖像；
   b）計算當前圖像的亮度值以及與當前圖像前預定數量個圖像的平均亮度值；
   c）比較當前圖像的亮度值相對該預定數量圖像的平均亮度值的變化幅度是否大於第一閾值，如果小於第二閾值，則返回步驟b）；
   d）如果大於第一閾值，則繼續比較當前圖像的亮度值相對該預定數量圖像的平均亮度值的的變化幅度是否大於第二閾值；
   e）如果小於第二閾值，則對當前背景模型進行調整；
   d）如果大於第二閾值，則生成一新的背景模型。
8. 如申請專利範圍第7項所述之圖像分析方法，其中該步驟e）具體包括：
   將當前的背景模型的亮度相應的增加或減小該變化幅度，從而對當前的背景模型進行調整。
9. 如申請專利範圍第8項所述之圖像分析方法，其中該步驟d）具體包括：
   根據圖像獲取模組獲取的先前預定數目的圖像，計算該預定數目圖像的亮度的平均值，並基於該亮度平均值生成一新的背景模型。