专利名称：基于实时网络的家庭智能图像监控方法与系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像处理与图像监控领域，更确切的说，涉及一种具有智能识别运动图像、并实时传输图像的监控方法，涉及一种基于实时网络的家庭智能图像监控系统。
背景技术：
图像采集设备是图像监控系统的“眼睛”，是本系统的重要组成部分之一。目前，大部分图像采集设备使用图像采集卡或者模拟摄像头，通过同轴电缆进行传输，使用BNC接口作为数据中转接口，这种设备一般采集和传输速度都比较低，是图像监控系统实时性的瓶颈。
图像监控方法方面，目前一般采用的是如下三种方法1.直接把模拟图像传送到监控室，由专职人员进行封闭式监控，这不仅侵犯了私人的隐私权，而且监控效果也受专职人员的心情、疲劳程度影响。
2.把数字视频全部通过网络方式传输给用户，视频数据量十分庞大，对于普通的CIF传输，按每秒24帧的真彩图像传输，压缩比16∶1，则要求传输带宽为352×288×24×8×3/16＝3.48Mbps(其中352×288为CIF传输分辨率，24为每秒传输率，8为传输单位由字节转为位，3为真彩图一个象素所占的字节数)，这相当占用网络资源。
3.进行简单的图像处理，由于这类图像监控系统缺乏在光线滤除算法方面的考虑，运动图像检测效果容易受到天气因素干扰，容易给不法分子抓住空档。并且这类图像监控系统在图像检测方面只对图像是否发生变化进行判断，而对于物体在图像内运动的情况没有加以考虑，这容易造成当运动对象出现时，不断的给用户发送图片的洪峰现象，这容易引起网络的拥塞，造成一定的浪费。
另外，对于进行简单图像处理的监控系统，目前采用的压缩算法压缩效率低，不仅压缩后数据量庞大，而且压缩速度慢、图像细节部分损失，不能达到向用户实时传达精确信息的目的。
在网络传输方面，当前系统倾向于使用无线传输，但是无线传输速度慢，无线信号易受环境影响，甚至有时会失去信号，传输不可靠。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于实时网络的家庭智能图像监控系统，提出解决实际问题的方法，具体如下1.开发底层接口使得本系统能够使用USB设备作为图像采集设备；2.提出滤除光线干扰方法；3.提出基于傅立叶变换时移特性的运动图像检测方法；4.开发效率更高的压缩算法；5.利用当前Internet网络比较方便的特点进行实时报警；6.允许用户通过Internet网络获得家庭当前情况的图像。
为了达到以上目的，本发明采用如下技术方案一种基于实时网络的家庭智能图像监控方法，其特征在于，包括以下步骤(1)采集图像数据，用USB摄像头采集图像数据；(2)滤除光线干扰，对光线干扰进行建模，将采集的图像数据中的光线变化带来的干扰滤除；(3)检测运动图像，利用傅立叶变换的时移特性，智能化判断图像的内容，分析图像中是否出现新物体，而对图像中原有物体的运动不予处理；(4)压缩并发送图像，对检测到出现新物体的图像进行压缩，并将压缩的图像文件发送给用户。
本发明在以上所属方法的基础上，提供一种家庭智能图像监控的系统，其特征在于，包括USB摄像头、PC机、网卡和ADSL MODEM；USB摄像头、网卡和ADSL MODEM分别与PC机相连。
本发明具有如下技术效果价格低廉、智能化、实时监控，主要应用于家庭防盗、防火等场合，让出外家庭住户更专注于工作、娱乐和享受生活上。
图1是本发明的基于实时网络的家庭智能图像监控方法框图；图2是本发明的光线干扰滤除方法流程图；图3是同一物体的傅立叶变换时移不变性示意图；图4是不同物体的傅立叶变换时移特性示意图。
具体实施例方式
下面根据附图详细说明本发明。
本发明提供一种基于实时网络的家庭智能图像监控方法，其原理如图1所示。本发明包括以下步骤一.采集图像数据USB传输速率快、误码率低、自带电，本发明利用它作为中间传输介质，不仅提高了图像采集速度，而且图像采集设备可以借用PC机的电能，便于监控系统隐藏在隐蔽处，常年无须拆卸更换电池。
本发明的特点还在于采用任一USB摄像头作为图像采集工具采集图像数据，由于USB摄像头厂家开发的Windows流图像设备驱动程序均有标准作为参考，分别为基于WDM的流传输驱动程序标准和基于Windows视频(Video forWindows，VFW)采集卡标准，基于以上标准，本系统使用微软的DirectShow开发包对不同厂家的驱动程序进行封装，最后留出一个对上层应用程序唯一的接口，从而能够兼容所有USB摄像头。
二、滤除光线干扰光线、天气变化会对整个图像产生影响，变化均匀地分布于整个图像区域，表现在对采集图像的影响上则为对图像各像素的灰度产生一定值的升高或者降低，当这个值大到某个程度时，容易使系统产生误报现象，影响图像的检测算法精确度。本发明就光线干扰的这一特点，对干扰源进行动态建模，并从采集到的图像中滤除该模型以达到去除干扰的效果。
通过USB摄像头采集到图像数据后，首先进行滤除光线干扰，利用傅立叶变化满足比例性和可加性的特点，以获得光线自动补偿效果。下面阐述滤除光线干扰的方法。
可以认为光线干扰大部分时间都是均匀作用于采集图像的整个区域。假设l(m，n)为光线的空间域表达式(其中m为图像的行，n为图像的列)，则有
l(m，n)＝N(m，n＝任意值) (1)其中N根据光线的强弱取不同的值，下面将通过推导获得该值，从而滤去其干扰。l(m，n)的傅立叶变换为 其中M＝320×240×N(320×240为图像分辨率)。
本系统软件运行时，首先会确定背景图，光线干扰滤除算法以此背景图作为光线干扰零点，即系统认为此点不受光线干扰，系统将以此图像为基准点对实时图像进行图像光线干扰滤除操作。假设背景图像第m行、第n列的像素值为B(m，n)，当前获取图像第m行、第n列的像素值为C(m，n)，又上述假设光线干扰模型为l(m，n)，若C(m，n)为没有发生重大变化的图像，忽略因微风等原因引起的微小变化，则有C(m，n)＝B(m，n)+l(m，n) (3)对该式进行傅立叶变换，有DFS[C(m，n)]＝DFS[B(m，n)+l(m，n)]＝DFS[B(m，n)]+DFS[l(m，n)](4)＝DFS[B(m，n)]+L(j，k)将2式代入4式，有 则可得到M＝DFS[C(0，0)]-DFS[B(0，0)] (6)从而可以得到N=M320*240=DFS[C(0,0)]-DFS[B(0,0)]320*240----(7)]]>最后可以得到光线干扰模型如下l(m,n)=DFS[C(0,0)]-DFS[B(0,0)]320*240----(8)]]>根据长期的实践经验，光线干扰引起的图像灰度变化在15分钟内变化值＜1％，即在15分钟内光线模型不会发生变化，具体实现如程序流程图2所示。
如图2所示，光线干扰模型初始化为0，即l(m，n)＝0，而后每隔15分钟进行一次模型更新，若遇到更新时图像为运动图像，则程序再进行一次图像采集并检测是否运动图像，直到采集的图像不为运动图像，再进行光线干扰模型更新操作。
三、检测运动图像一般情况下，用户对图像是否出现新物体感兴趣，比如小偷的出现。在新物体出现后，用户会采取相应的处理措施，此时，物体在视野内的运动，则没有必要进行传输，一则用户已经采取了处理措施，对物体如何运动已经不感兴趣，二则物体的频繁运动会形成庞大的数据量，容易造成网络的拥塞。如果外出用户对物体在图像内的运动感兴趣，可以通过Internet发送命令来查看家里的情况。
本发明利用傅立叶变换的时移特性，提出智能检测运动图像的方法，分析图像中是否出现新物体，而对图像内物体的运动不予以处理，智能性优于以往任何系统。
傅立叶变换的时移特性表现在图像处理领域如图3和图4所示，假设图3(a)为采集设备采集到的图像，其中方块表示某物体A，则其傅立叶变换的幅频如图3(b)所示；若将图3(a)中的物体A平移到如图3(c)所示，其傅立叶变换的幅频如图3(d)所示，不难发现图3(b)和图3(d)完全一致。而对于图4所示，图4(a)、图4(b)与图3(a)、图3(b)相同，图4(c)则为一新物体B，则其傅立叶变换如图4(d)所示，比较图4(b)和图4(d)，可以发现当物体发生变化时，傅立叶变换的幅频将发生极大的变化。
根据上述特点，本方法首先对经过滤除光线干扰后的图像进行傅立叶变换，并取其幅频，然后对前后两幅图的幅频进行逐像素比较，由于傅立叶变换后的幅频信息主要集中在图像的中心，所以进行比较时，对各像素取不同阈值，如信息比较集中的中心取较小阈值，而其他地方取较大阈值，远离中心的像素取最大的阈值，然后对比较结果进行加权，再跟总阈值进行比较，以区分前后两幅图的变化情况。
四、压缩图像本发明采用基于离散余弦变换的JPEG方法，出于本系统对实时性和压缩比例的要求，再加上家庭监视时背景的单一性，本系统在JPEG方法的量化环节上加以创新，使用特殊的量化值组合对图像进行压缩。
五、传输图像经过运动图像检测和压缩后的图像，将通过EMAIL的方式，用网卡在局域网内，或者用ADSL MODEM通过PSTN网络，对家里出现的异常图像文件采用ESMTP协议进行编码，并发送给用户。外出用户也可以采取主动的形式来查看家里情况，通过Internet发送消息给家庭主机，主机收到信息后，先将图形文件存于本地，后通过UDP协议把图像通过文件的方式传送给远方用户，实现实时查询功能；并且EMAIL可以在用户临近区域有线收到后，通过WIFI等近距离无线局域网的方式传输到用户身上的PDA等手持便利工具，实时通知用户家里的情况变化。
上述实施例用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明作出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。
权利要求
1.一种基于实时网络的家庭智能图像监控方法，其特征在于，包括以下步骤(1)采集图像数据用USB摄像头采集图像数据。(2)滤除光线干扰对光线干扰进行建模，将采集的图像数据中的光线变化带来的干扰滤除。(3)检测运动图像利用傅立叶变换的时移特性，智能化判断图像的内容，分析图像中是否出现新物体，而对图像中原有物体的运动不予以处理。(4)压缩并发送图像对检测到出现新物体的图像进行压缩，并将压缩的图像文件发送给用户。
2.根据权利要求1所述的基于实时网络的家庭智能图像监控方法，其特征在于，所述步骤(1)中，可采用任一USB摄像头采集图像数据。
3.根据权利要求1所述的基于实时网络的家庭智能图像监控方法，其特征在于，所述步骤(4)中，以JPEG方式压缩检测到出现新物体的图像。
4.根据权利要求1所述的基于实时网络的家庭智能图像监控方法，其特征在于，所述步骤(4)中，以EMAIL的方式将压缩的图像文件发送给用户。
5.根据权利要求1所述的基于实时网络的家庭智能图像监控方法，其特征在于，用户外出时，可以通过Internet访问家庭主机，获得当前家庭情况的图像信息。
6.一种应用权利要求1所述方法的基于实时网络的家庭智能图像监控系统，其特征在于，它包括USB摄像头、PC机、网卡和ADSL MODEM；USB摄像头、网卡和ADSL MODEM分别与PC机相连。
全文摘要
本发明公开一种基于实时网络的家庭智能图像监控方法及系统，主要由USB摄像头、PC机、网卡和ADSL MODEM组成。相比于以往监控系统，本方法使用任一USB摄像头作为图像采集设备，并且它在PC机中对光线干扰进行建模，在进行运动图像检测之前先滤除光线变化带来的干扰，提高系统的兼容性和智能性。当异常发生时，系统对异常图像以JPEG格式进行压缩、储存，并由网卡或者ADSL MODEM通过EMAIL的方式通知用户对异常进行及时处理。另外，外出用户可以通过客户端对系统发送命令，主动查看家庭的当前情况。该发明具有价格低廉、智能、实时的优良性能，主要应用于家庭防盗、防火等场合，让出外家庭住户更专注于工作、娱乐和享受生活上。
文档编号G06K9/00GK1588891SQ200410053309
公开日2005年3月2日 申请日期2004年7月30日 优先权日2004年7月30日
发明者王海清, 薛弼 申请人:浙江大学