场景变化检测方法及其装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理领域，特别涉及场景变化检测方法及其装置。
【背景技术】
[0002] 目前的场景变换检测方法大多基于灰度直方图或亮度变化，其准确率不是很高。 《一种检测场景变换的方法与系统》（申请号201210437502. 1)公开了一种检测场景变换的 方法，包括以下步骤：获取监控场景的两幅图像；采用快速鲁棒特征算法提取两幅图像的 特征点；采用k维数据空间树算法对两幅图像的特征点进行匹配；采用改进的随机抽样一 致性算法对两幅图像匹配到的特征点进行透视变换矩阵的估计；根据估计的透视变换矩阵 计算出两幅图像的空间偏移量，从而得到场景变换的程度。此外还公开了一种检测场景变 换的系统，包括图像获取模块、图像特征提取模块、图像特征匹配模块、透视变换矩阵估计 模块和场景变换程度计算模块。
[0003] 但是本发明的发明人发现，上述方法和系统存在如下缺点：
[0004] 1、对于非常缓慢的场景变更，由于算法精度局限，存在较大漏检的风险。
[0005] 2、对于存在局部运动物体的两幅同一场景图像，所叙述的方法不能很好地排除局 部运动物体对全局运动估计的影响，存在误检的风险。
[0006] 3、假设由不同的摄像机采集到不同的图像，输入此系统中进行场景变换分析，势 必判定为场景变化，这与普通用户的感受不相符。通常的场景变化指的是同一个摄像头拍 摄的图像场景发生了变化。但上述系统无法区分图像是否来自同一摄像头或图像采集设 备。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的在于提供一种场景变化检测方法及其装置，削弱了局部运动的干 扰，提高了检测准确率。
[0008] 为解决上述技术问题，本发明的实施方式公开了一种场景变化检测方法，包括以 下步骤：
[0009] 获取视频段数据；
[0010] 将视频段数据的一帧或多帧图像分块，提取每块的特征点和相应信息并存储；
[0011] 根据当前提取的特征点信息与相应的历史特征点信息，判断场景是否有变化。
[0012] 本发明的实施方式还公开了一种场景变化检测装置，包括：
[0013] 视频采集模块，用于获取视频段数据；
[0014] 数据存储模块，用于存储特征点信息；
[0015] 分析处理模块，用于将视频段数据的一帧或多帧图像分块，提取每块的特征点和 相应信息，存储当前提取的特征点信息于数据存储模块中，并根据当前提取的特征点信息 与数据存储模块存储的相应的历史特征点信息，判断场景是否有变化。
[0016] 本发明实施方式与现有技术相比，主要区别及其效果在于：
[0017] 在本发明的场景变化检测方法中，将获取的视频段数据中的一帧或多帧图像分 块，提取每块的特征点和相应信息，并根据当前提取的特征点信息与相应的历史特征点信 息来判断场景是否有变化，分块提取特征点确保了特征点均匀地散布于整个检测区域，最 大程度地使特征点落于背景物体上，从而削弱局部运动物体的干扰，提高检测准确率。
[0018] 进一步地，根据历史特征点信息，计算运动矢量并进行一致性筛选，将一致性最高 的运动矢量作为全局运动矢量，进一步排除局部运动物体对全局运动估计的影响，降低误 检的风险。
[0019] 进一步地，按时段存储特征点信息，可通过调取其中的任意历史时期的特征数据 用于特征比对，检测当前场景与历史场景之间的场景变化程度；这样，对于一些非常缓慢的 场景变化现象就可以通过当前场景与较早前的历史场景比对检测出变化。
[0020] 进一步地，通过根据视频线路划分存储区域，可确保每一路视频都有独立的空间 存放数据而不会相互干扰，排除了由于设备不同、视频源不同所造成的无效检测。
[0021] 进一步地，将各模块设置于同一个装置中并用于单路视频检测，可对每一帧图像 进行检测，能及时反馈场景变化的情况。
[0022] 进一步地，在多路视频检测装置中根据视频线路划分存储区域，并进而在检测特 定视频线路时，只能操作该路线频所占有的存储区域，可避免由于多路视频混淆造成的误 检。
【附图说明】
[0023] 图1是本发明第一实施方式中一种场景变化检测方法的流程示意图；
[0024] 图2是本发明第一实施方式中一种场景变化检测方法中场景变化计算的流程示 意图；
[0025] 图3是本发明第二实施方式中一种场景变化检测方法中场景变化计算的流程示 意图；
[0026] 图4是本发明第二实施方式中一种场景变化检测方法的流程示意图；
[0027] 图5是本发明第三实施方式中一种场景变化检测装置的结构示意图；
[0028] 图6、图7是本发明第三实施方式中不同形式的场景变化检测装置的结构示意图；
[0029] 图8是本发明第四实施方式中一种场景变化检测装置中分析处理模块的结构示 意图。
【具体实施方式】
[0030] 在以下的叙述中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，本 领域的普通技术人员可以理解，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化 和修改，也可以实现本申请各权利要求所要求保护的技术方案。
[0031] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施 方式作进一步地详细描述。
[0032] 本发明第一实施方式涉及一种场景变化检测方法。图1是该场景变化检测方法的 流程示意图。该场景变化检测方法包括以下步骤：
[0033] 在步骤101中，获取视频段数据。可以理解，视频段数据的长度可以是一帧图像， 也可以是多帧图像。
[0034] 此后进入步骤102,将视频段数据的一帧或多帧图像分块，提取每块的特征点和相 应信息并存储。
[0035] 可以理解，在提取视频片段中的若干帧图像的特征数据时，具体将多少帧图像进 行分块并提取特征数据依需求而定，包含但不限于提取每一帧的特征、提取首帧特征、提取 尾帧特征、抽取若干帧提取特征等等。
[0036] 下面对一帧图像的特征提取方法进行描述：
[0037] 由于视频图像中的局部运动物体会干扰全局运动估计的准确性。为了避免用于运 动估计的特征点集中在局部运动物体上，本实施方式采用了图像分块提取特征点的方法， 确保特征点均匀地散布于整个检测区域内，最大程度地使特征点落于背景物体上，削弱局 部运动物体的影响。
[0038] 在本实施方式中，特征检测方法包括但不限于Harris、SUSAN、SIFT、SURF、FAST、 MSER等。以Harris角点为例，先将图像分成MX M个小块，对每个小块进行Harris角点响 应计算，提取每个小块内角点响应值最大的N个点作为特征点，一张图最多提取MX MX N个 特征点。可以理解，除了 Harris外，鉴于其他特征检测方法都为经典特征检测算法，在此不 再赘述。
[0039] 此外，可以理解，在本发明的其他实施方式中，还可以根据实际情况对图像的特定 区域进行分块后提取特征点。例如，监控图像上通常标注有屏幕显示（On Screen Display， 简称0SD)，其应用在阴极射线管（Cathode Ray Tube，简称"CRT"）显示器/液晶显示器 (Liquid Crystal Display,简称"IXD"）上，在显示器的屏幕中产生一些特殊的字形或图 形，让使用者得到一些讯息。常见于家用电视机或个人PC电脑的显示屏幕上。当使用者操 作电视机换台或调整音量、画质等，电视屏幕就会显示目前状态让使用者知道，此控制集成 电路（Integrated Circuit,简称IC)可在屏幕上的任何位置显示一些特殊字形与图形，成 为人机界面上重要的讯息产生装置。但是，OSD信息不会随着场景的变更而变化，对于急于 提取特征点的检测方法而言，它是一个干扰因素，因此，可以只将图像中间无 OSD的那一部 分作为特征提取区域。
[0040] 接着，对每个特征点进行特征描述，特