TWI578780B - 模糊影像偵測方法及其相關攝影機和影像處理系統 - Google Patents

模糊影像偵測方法及其相關攝影機和影像處理系統 Download PDF

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Description

模糊影像偵測方法及其相關攝影機和影像處理系統
本發明係提供一種攝影機，尤指一種具有模糊影像偵測功能的攝影機和其相關影像處理系統及模糊影像偵測方法。
監控攝影機用途十分廣泛，舉凡安裝在工廠廠房、宿舍、商店、大樓或社區住宅出入口、馬路等需監視的場合或人跡罕至之隱密處，均可藉由監控攝影機即時監看，或者錄下當時狀況，以供日後追查、存證等用途，防止漏失任何可疑事件。
為了避免不法行為被攝錄取證，可疑份子常會惡意破壞監控攝影機、遮蔽監控攝影機的鏡頭，使其無法正常拍攝影像，或者手動改變監控攝影機之鏡頭的焦距使其雖可拍攝到影像畫面，但卻因為鏡頭失焦而無法取得清晰的監視影像；此外，監控攝影機在長時間使用下也可能因周遭環境情況變化或零件失能而無法取得最清晰的監視影像，故常需要由管理員在遠端辨識哪些監控攝影機的畫面模糊不清，再由技術人員到現在進行手動調整，使監控攝影機拍攝的畫面回復到應有的影像品質。由此可知，如何可以自動且快速的判斷不論何種因素導致監控攝影機產生模糊影像的問題，並且克服人為調校監控攝影機的麻煩與不便即為相關產業的重點發展目標。
本發明係提供一種具有模糊影像偵測功能的攝影機和其相關影像處理系統及模糊影像偵測方法，以解決上述之問題。
本發明係揭露一種模糊影像偵測方法，包含有擷取一影像串流，比較該影像串流之一第N-M張影像與一第N張影像之一第一邊緣強度差是否大於一門檻值，計算該第一邊緣強度差大於該門檻值之一第一累積量，以及依據該第一邊緣強度差之比較結果與該第一累積量之計算結果判斷該第N張影像是否為模糊影像。其中N、M為正整數，且N大於M。
本發明另揭露一種具有模糊影像偵測功能的攝影機，包含有一影像感測器以及一處理器。該影像感測器用來擷取一影像串流。該處理器耦接於該影像感測器。該處理器用以執行如前述說明提及的模糊影像偵測方法。
本發明另揭露一種影像處理系統，用以判斷自至少一攝影機傳來的至少一影像串流中是否具有一模糊影像。該影像處理系統用以執行如前述說明提及的模糊影像偵測方法。
本發明的具有模糊影像偵測功能的攝影機和其相關影像處理系統及模糊影像偵測方法係利用影像的邊緣強度來判斷其是否為模糊影像，例如邊緣強度值高表示影像銳利，該影像是清晰畫面；邊緣強度值低代表影像失焦，該影像是模糊不清的。因此，模糊影像偵測方法會在系統啟動時建立學習資訊(對應於影像之邊緣強度而產生)以供模糊影像偵測使用。在偵測到模糊影像後可發出警示，由使用者自行決定採用自動或手動調校攝影機的鏡頭之焦距，並觸發系統重新更新學習資訊。相較先前技術，本發明的模糊影像偵測方法能夠判斷攝影機偵測影像的各種模糊可能性，包含快速調整的大範圍失焦現象、持續慢速微調的失焦現象、連續不斷調整的失焦現象，有效克服攝影機被人為遮蔽或刻意調整鏡頭焦距使其失焦而導致影像模糊的問題。
10‧‧‧影像處理系統
12‧‧‧中央主機
14‧‧‧攝影機
16‧‧‧影像感測器
18‧‧‧處理器
200、202、204、206、208、210、212、214、216‧‧‧步驟
300、302、304、306‧‧‧步驟
第1圖為本發明實施例之影像處理系統之功能方塊圖。
第2圖為本發明實施例之模糊影像偵測方法之流程圖。
第3圖為本發明實施例之偵測到模糊影像時所啟動之學習程序的流程圖。
請參閱第1圖，第1圖為本發明實施例之影像處理系統10之功能方塊圖。影像處理系統10包含中央主機12以及攝影機14，且攝影機14還包含耦接在一起的影像感測器16與處理器18。影像感測器16用來偵測特定的監控區域以擷取影像串流(監控影像)，處理器18則可用以執行模糊影像偵測方法。另外，中央主機12也能夠藉由有線或無線傳輸的方式接收攝影機14傳來的影像串流，根據其偵測結果判斷來自攝影機14的影像串流中是否具有模糊影像，藉此決定是否要執行學習程序並啟用影像自動對焦程序，使影像處理系統10及/或攝影機14能自行排除或修復因為鏡頭被遮蔽或人為影響讓畫面失焦而產生模糊影像的問題。舉例說明，其中，攝影機14可利用其自身所包含之處理器18執行模糊影像偵測方法，而自行判斷攝影機14拍攝到的畫面是否為模糊影像，於另一種實施方式中，攝影機14可以將拍攝到的影像串流傳送到後端的中央主機12，由中央主機12執行模糊影像偵測方法，判斷攝影機14拍攝到的畫面是否為模糊影像。此外，第1圖所示之實施例僅舉一台攝影機14為例，於實際應用上，攝影機14的個數可以是複數台，並不以此為限。
請參閱第2圖，第2圖為本發明實施例之模糊影像偵測方法之流程圖。第2圖所示之模糊影像偵測方法適用在第1圖所示之影像處理系統10及攝影機14。首先執行步驟200，模糊影像偵測方法利用影像感測器16擷取影像串流。影像串流較佳為包含彼此具時間關連性的多幅連續影像串流，然不限於此。接著模糊影像偵測方法進行一系列的影像邊緣強度比較，例如步 驟202的比較影像串流中第N-M張影像與第N張影像的第一邊緣強度差(gradient magnitude)是否大於預設門檻值、步驟204的比較影像串流中首張影像與第N張影像的第二邊緣強度差是否大於門檻值、及步驟206的比較影像串流中第N-M張影像的邊緣強度是否大於第N張影像的邊緣強度。在較佳情況下，步驟202、204的順序不應調換，步驟202、204使用的門檻值是同一個參數，且步驟206的順序則不限於上述實施例，於另一實施例中，步驟206的順序可以在步驟200與步驟202之間。其中N、M是正整數，且N大於M。舉N等於6，M等於1為例進行說明，當N等於6時，代表影像串流有6張影像；M等於1時，代表每張影像與前一張影像相互比較邊緣強度，即第6張影像與第5(6-1=5)張影像相比、第5張影像與第4張影像相比，以此類推。於另一個實施例中，M可以等於2，即代表第6張影像與第4(6-2=4)張影像相互比較、第4張影像與第2張影像相互比較。以此類推。其中數值N及M的大小可以依據使用者的需求自行設定，並不以上述說明為限。
步驟202係用來克服攝影機14的鏡頭因大動作調整而造成影像失焦的現象。當第一邊緣強度差小於門檻值時，表示第N張影像未被認定是模糊的，執行步驟204以進一步克服攝影機14因慢動作微調而造成的影像失焦現象。例如：攝影機14雖在步驟202被調整，但在步驟202的時候尚不符合被認定是模糊的影像之判斷條件，且於步驟204時攝影機14被持續的調整而讓攝影機14處於持續失焦的狀態，或者於步驟204中不再調整攝影機14，而使攝影機14維持在與步驟202相同程度的失焦狀態下，導致影像在步驟204時被認定為模糊影像。若第一邊緣強度差大於門檻值時，執行步驟208去判斷第N張影像是否為影像串流的首張模糊影像。若是，執行步驟210以將第N-M張影像設定成影像串流的首張影像，接著切換到步驟204；若否，則執行步驟212以計算第一邊緣強度差大於門檻值的第一累積量，並比較第一累積量是否高於第一預設值。累積量係表示具有邊緣強度差大於門檻值之 特徵的影像之數量總和，從另一角度來看還可解釋為具有邊緣強度差大於門檻值之特徵的影像之產生時間總和，用以計算此特徵(邊緣強度差大於門檻值)的持續發生時間長度。當第一累積量低於第一預設值時，判斷第N張影像沒有模糊，可再次執行步驟200以進行下一輪的模糊影像判斷。當第一累積量高於第一預設值，代表前述特徵(邊緣強度差大於門檻值)已持續發生一段時間，此時才能夠確認該影像是模糊的，進而執行步驟214，判斷第N張影像是模糊影像並啟動學習程序。
步驟204的首張影像(步驟210取得)是影像串流中記錄了攝影機14焦距劇烈變化時最清楚的那張影像。在步驟204中，若判斷第二邊緣強度差小於門檻值，表示第N張影像未被認定是模糊的，故執行步驟206以啟動下一階的模糊判斷；若判斷第二邊緣強度差大於門檻值，切換到步驟212且另計算第二邊緣強度差大於門檻值的第二累積量，並比較第二累積量是否大於門檻值。接下來，步驟214便能夠依據第二邊緣強度差和門檻值的比較結果、第二累積量和/或第一累積量的計算結果去判斷第N張影像是否為模糊影像。例如，當第二邊緣強度差大於門檻值，且第二累積量高於第二預設值、或第一累積量與第二累積量之總和高於第三預設值時，由步驟214判斷第N張影像為模糊影像並啟動學習程序。若第二累積量低於第二預設值、或第一累積量與第二累積量之總和低於第三預設值，回復到步驟200以進行下一輪的模糊影像判斷。其中，第三預設值較佳的小於第一預設值與第二預設值之總和。
步驟206用來克服攝影機14的焦距因連續不斷地被調整而造成的影像失焦現象，例如：攝影機14雖然被持續調整，但因為每次的調整幅度很小而無法符合步驟202、204的模糊影像判斷條件，此時則會在步驟206時被認定為模糊影像。若第N-M張影像的邊緣強度小於第N張影像的邊緣強度， 判斷影像串流中沒有模糊影像，不啟動學習程序且執行步驟216以刪除首張影像的邊緣強度及第一累積量、第二累積量與第三累積量之相關參數，接著重複執行步驟200去啟動下一輪的模糊判斷；若第N-M張影像的邊緣強度大於第N張影像的邊緣強度，執行步驟212並計算具有第N-M張影像之邊緣強度大於第N張影像之邊緣強度之特徵的第三累積量(意即該特徵的影像數量總和、或持續發生時間長度)。當第N-M張影像之邊緣強度大於第N張影像之邊緣強度，且第三累積量高於第四預設值、或第一累積量、第二累積量與第三累積量之總和高於第一預設值、第二預設值與第三預設值，步驟214便能判斷第N張影像為模糊影像並啟動學習程序。若第三累積量低於第四預設值、或第一累積量、第二累積量與第三累積量之總和低於第一預設值、第二預設值與第三預設值，回復到步驟200以進行下一輪的模糊影像判斷。其中第四預設值小於第一預設值、第二預設值與第三預設值之總和。
請參閱第3圖，第3圖為本發明實施例之偵測到模糊影像時所啟動之學習程序的流程圖。第3圖所示之學習程序適用於第1圖所示的影像處理系統10與攝影機14以及第2圖所示的模糊影像偵測方法。首先執行步驟300與步驟302，計算複數張影像的邊緣強度，據以判斷學習程序是仍在持續。未進行學習程序則直接轉到模糊影像偵測流程；學習程序持續中則依據該些邊緣強度選取複數張影像的其中之一作為基準影像。舉例來說，學習程序會從影像串流中取得六張連續影像，根據該些連續影像的邊緣強度大小依序排列六張影像，再從排序後的六張影像取出中間值(例如第三張或第四張影像)作為基準影像。連續影像的數量為奇數則取邊緣強度排在正中位置的影像作為基準影像，因此連續影像的張數並不限於前述的奇數或偶數，端視設計需求而定。另外，學習程序也可從複數張影像的該些邊緣強度中取其平均邊緣強度值、或加權後邊緣強度值、或最大邊緣強度值作為基準影像，然不限於此。
模糊影像偵測方法在每次偵測到模糊影像時會發出警告提示並啟動學習程序，透過學習程序將原本的基準影像替換成一幅新的基準影像。因此步驟304係將產出的基準影像的邊緣強度設為門檻值，供模糊影像偵測方法的步驟202及步驟204使用。當模糊影像偵測方法判斷影像是模糊影像時，學習程序還能進一步透過步驟306啟用影像自動對焦程序，使攝影機14及其影像處理系統10自動調校以解決影像失焦問題。攝影機14與影像處理系統10在自動或手動調焦以將影像調校到最佳清晰度後，仍會重複執行前述的模糊影像偵測方法、學習程序及影像自動對焦程序，確保影像串流始終都能夠擷取到清晰影像。
綜合來說，本發明的具有模糊影像偵測功能的攝影機和其相關影像處理系統及模糊影像偵測方法係利用影像的邊緣強度來判斷其是否為模糊影像，例如邊緣強度值高表示影像銳利，該影像是清晰畫面；邊緣強度值低代表影像失焦，該影像是模糊不清的。因此，模糊影像偵測方法會在系統啟動時建立學習資訊(對應於影像之邊緣強度而產生)以供模糊影像偵測使用。在偵測到模糊影像後可發出警示，透過自動或手動調校攝影機焦距，並觸發系統重新更新學習資訊。相較先前技術，本發明的模糊影像偵測方法能夠判斷攝影機偵測影像的各種模糊可能性，包含快速調整的大範圍失焦現象、持續慢速微調的失焦現象、連續不斷調整的失焦現象，有效克服攝影機被遮蔽或人為因素使得影像模糊的問題。
以上所述僅為本發明之較佳實施例，凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾，皆應屬本發明之涵蓋範圍。
200、202、204、206、208、210、212、214、216‧‧‧步驟

Claims (12)

  1. 一種模糊影像偵測方法，包含有：擷取一影像串流；比較該影像串流之一第N-M張影像與一第N張影像之一第一邊緣強度差是否大於一門檻值，其中N、M為正整數，且N大於M；計算該第一邊緣強度差大於該門檻值之一第一累積量；依據該第一邊緣強度差之比較結果與該第一累積量之計算結果判斷該第N張影像是否為模糊影像，其中該第一邊緣強度差大於該門檻值且該第一累積量高於一第一預設值時，判斷該第N張影像為模糊影像並啟動一學習程序；以及判斷該第N張影像為該影像串流的首張模糊影像時，將該第N-M張影像設定為該影像串流之一首張影像。
  2. 如請求項1所述之模糊影像偵測方法，其中該第一累積量表示該第一邊緣強度差大於該門檻值的影像數量總和、或者該第一邊緣強度差大於該門檻值的影像之產生時間的總和。
  3. 如請求項1所述之模糊影像偵測方法，另包含有：比較該影像串流之首張影像與該第N張影像的一第二邊緣強度差是否大於該門檻值；計算該第二邊緣強度差大於該門檻值之一第二累積量；以及依據該第二邊緣強度差之比較結果與該第二累積量和/或該第一累積量之計算結果判斷該第N張影像是否為模糊影像。
  4. 如請求項3所述之模糊影像偵測方法，其中該第二邊緣強度差大於該門檻 值，且該第二累積量高於一第二預設值、或該第一累積量與該第二累積量之總和高於一第三預設值時，判斷該第N張影像為模糊影像並啟動該學習程序，其中該第三預設值小於該第一預設值與該第二預設值之總和。
  5. 如請求項3所述之模糊影像偵測方法，其另包含有：比較該第N-M張影像之邊緣強度與該第N張影像之邊緣強度；計算該第N-M張影像之該邊緣強度大於該第N張影像之該邊緣強度之一第三累積量；以及依據該邊緣強度之比較結果與該第三累積量和/或該第一累積量與該第二累積量之計算結果判斷該第N張影像是否為模糊影像。
  6. 如請求項5所述之模糊影像偵測方法，其中該第N-M張影像之該邊緣強度大於該第N張影像之該邊緣強度，且該第三累積量高於一第四預設值、或該第一累積量、該第二累積量與該第三累積量之總和高於該第一預設值、該第二預設值與該第三預設值時，判斷該第N張影像為模糊影像並啟動該學習程序，其中該第四預設值小於該第一預設值、該第二預設值與該第三預設值之總和。
  7. 如請求項5所述之模糊影像偵測方法，其中該第N-M張影像之該邊緣強度小於該第N張影像之該邊緣強度，或該第一累積量、該第二累積量與該第三累積量的至少其一或加總低於該第一預設值、該第二預設值與一第四預設值的對應其一時，不啟動該學習程序且刪除該第一累積量、該第二累積量與該第三累積量之相關參數。
  8. 如請求項1或4或7所述之模糊影像偵測方法，其中當判斷該第N張影像為模糊影像時，進一步執行一學習程序，該學習程序包含： 計算複數張影像的邊緣強度；依據該邊緣強度選取該複數張影像的其中之一作為一基準影像；以及將該基準影像之該邊緣強度設為該門檻值。
  9. 如請求項8所述之模糊影像偵測方法，其中該學習程序另包含：啟用一影像自動對焦程序後，取得該複數張影像。
  10. 如請求項8所述之模糊影像偵測方法，其中依據該邊緣強度選取該複數張影像的其中之一作為該基準影像包含有：以該邊緣強度的大小依序排列該複數張影像；以及從排序後的該複數張影像取出中間值作為該基準影像。
  11. 一種具有模糊影像偵測功能的攝影機，包含有：一影像感測器，用來擷取一影像串流；以及一處理器，耦接於該影像感測器，該處理器用以執行如請求項1至10其中任一所述的模糊影像偵測方法。
  12. 一種具有模糊影像偵測功能的影像處理系統，包含有：一攝影機，用來擷取一影像串流；以及一中央主機，電連接於該攝影機，用來接收該影像串流並執行如請求項1至10其中任一所述的模糊影像偵測方法，以判斷該影像串流中是否具有一模糊影像。
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