专利名称：基于梯度方向角的运动检测系统及方法
技术领域：
本发明涉及图像处理技术，尤其涉及运动检测系统及方法。
背景技术：
随着视频监控系统的普及，移动侦测技术得到了越来越多的应用。视频移动侦测摄像头巧妙地将报警与监控结合起来，它除了可以通过电视机或监视器进行图像监控外， 还可以通过前端嵌入式智能分析模块，对监控到的视频信号进行智能分析，一旦觉察到画面内容有变化，它就会发出报警音或提示音，同时还可以输出联动信号触发录像机等相关设备工作。然而在周围环境亮度较亮情况下，摄像头曝光时间会变短，此时获取的视频图像序列中就会引入flicker (横向滚动条纹影像)等干扰，对移动侦测效果造成影响，极容易导致误报或漏报。图像梯度方向角是一种在复杂光照环境及目标发生旋转情况下保持相对稳定的特征量，因此将梯度方向角引入到运动目标检测系统中将会有效解决抗flicker影像等干扰问题。
发明内容
本发明利用了图像梯度方向角在复杂光照环境下能够保持相对稳定的特点，解决了由flicker影像干扰等带来的移动侦测系统误报漏报问题。在第一方面，本发明提供了一种基于梯度方向角的抗横向滚动条纹影像的运动检测系统，该系统包括梯度方向角量化模块和移动侦测模块。该梯度方向角量化模块用于获取其接收到的视频帧图像中每个像素的梯度方向角，并对各梯度方向角做量化处理，从而得到该视频帧图像中每个像素的梯度方向角量化值。该移动侦测模块接收该视频帧图像中每个像素的梯度方向角量化值，并用该量化值与相应像素在前一帧图像中的梯度方向角量化值做比较，再对该比较结果做分析及统计，从而得到运动目标。在第二方面，本发明提供了一种基于梯度方向角的抗横向滚动条纹影像的运动检测方法，该方法首先获取其接收到的视频帧图像中每个像素的梯度方向角，并对各梯度方向角做量化处理，从而得到该视频帧图像中每个像素的梯度方向角量化值。然后接收该视频帧图像中每个像素的梯度方向角量化值，并用该量化值与相应像素在前一帧图像中的梯度方向角量化值做比较，再对该比较结果做分析及统计，从而得到运动目标。在本发明的一个实施例中，梯度方向角量化模块通过索贝尔边缘检测算子获取视频图像中的每个像素梯度角。在本发明的另一个实施例中，移动侦测模块用当前帧图像中每个像素梯度方向角量化值减去前一帧图像中相应像素的梯度方向角量化值，并用该差值与差值阈值 ι2比较，再统计该差值大于阈值Th2的像素数量NUMC，且在该像素数量NUMC大于数量阈值Th3情况下，判定该视频图像中存在运动目标。本发明利用了图像梯度方向角在复杂光照环境中能够保持相对稳定的特点，通过将视频图像中灰度值变化转换成梯度方向角量化值变化，从而有效地解决了复杂光照环境中存在的flicker影像干扰等问题，因此能够较准确地获取视频图像中的运动目标，以完成运动目标的检测功能，大大减小了运动检测系统误报警率。
下面将参照附图对本发明的具体实施方案进行更详细的说明，在附图中图1是本发明一个实施例的基于梯度方向角的抗fl icker影像的运动目标检测系统框图；图2是3*3区域像素分布示意图；图3是Δ θ = π/8的梯度方向角量化示意图。
具体实施例方式图1是本发明一个实施例的基于梯度方向角的抗fl icker影像的运动目标检测系统框图，该系统包括视频采集模块110、梯度方向角量化模块120、移动侦测模块130。视频采集模块110用于采集其周围的视频图像，并对该视频图像做数字化处理。梯度方向角量化模块120用于接收所述数字化视频图像，并通过S0BEL(索贝尔) 边缘检测算子获得该视频图像中每个像素的梯度方向角，再对该梯度方向角进行量化处理，从而得到该视频图像中每个像素的梯度方向角量化值。具体地，图2是3*3区域像素分布示意图，其中，每一方格代表一个像素，Al、 A2……A9分别代表相应位置像素，曰SOBEL筧子拾测樽板Si、S2为，
A9分别代表相应位置像素，且SOBEL算子检测模板Si、S2为，
权利要求
1.一种基于梯度方向角的的运动检测系统，其特征在于，包括梯度方向角量化模块 (120)和移动侦测模块(130)；该梯度方向角量化模块(120)用于获取其接收到的视频帧图像中每个像素的梯度方向角，并对各梯度方向角做量化处理，从而得到该视频帧图像中每个像素的梯度方向角量化值；该移动侦测模块(130)接收所述视频帧图像中每个像素的梯度方向角量化值，并用该量化值与相应像素在前一帧图像中的梯度方向角量化值做比较，再对该比较结果做分析及统计，进而检测出该视频图像中是否存在运动目标。
2.如权利要求1所述的一种基于梯度方向角的运动检测系统，其特征在于，包括视频采集模块(110)，该视频采集模块(110)用于采集其周围的视频图像，并对该视频图像做数字化处理。
3.如权利要求1所述的一种基于梯度方向角的运动检测系统，其特征在于，所述梯度方向角量化模块(120)通过索贝尔边缘检测算子获取所述视频图像中的每个像素梯度方向角。
4.如权利要求3所述的一种基于梯度方向角的运动检测系统，其特征在于，灰度值为 a5的像素梯度方向角0a5为0^ = ^1^^(85)/4(85)];其中，为该像素的水平边缘值，为该像素的垂直边缘值。
5.如权利要求4所述的一种基于梯度方向角的运动检测系统，其特征在于，所述像素水平边缘值fh(a5)为，
6.如权利要求4所述的一种基于梯度方向角的运动检测系统，其特征在于，所述像素梯度方向角量化值Qa5为，
7.如权利要求6所述的一种基于梯度方向角的运动检测系统，其特征在于，所述阈值 Thl选取方法为在模板纹理明显时选用高阈值，反之则选用低阈值。
8.如权利要求6所述的一种基于梯度方向角的运动检测系统，其特征在于，所述量化步长Δ θ值小于等于π/8。
9.如权利要求1所述的一种基于梯度方向角的运动检测系统，其特征在于，所述移动侦测模块(130)用当前帧图像中每个像素梯度方向角量化值减去前一帧图像中相应像素的梯度方向角量化值，并用该差值与差值阈值Th2比较，再统计所述差值大于阈值Th2的像素数量NUMC，且在该像素数量NUMC大于数量阈值Th3情况下，判定该视频图像中存在运动目标。
10.一种基于梯度方向角的运动检测方法，其特征在于，包括，步骤a，获取其接收到的视频帧图像中每个像素的梯度方向角，并对各梯度方向角做量化处理，从而得到该视频帧图像中每个像素的梯度方向角量化值；步骤b，接收所述视频帧图像中每个像素的梯度方向角量化值，并用该量化值与相应像素在前一帧图像中的梯度方向角量化值做比较，再对该比较结果做分析及统计，进而检测出视频图像中是否存在运动目标。
11.如权利要求10所述的一种基于梯度方向角的运动检测方法，其特征在于，步骤a包括通过索贝尔边缘检测算子获取所述视频帧图像中每个像素梯度方向角的步骤。
12.如权利要求10所述的一种基于梯度方向角的运动检测方法，其特征在于，步骤b 包括用当前帧图像中每个像素梯度方向角量化值减去前一帧图像中相应像素在的梯度方向角量化值，并用该差值与差值阈值 ι2比较，再统计所述差值大于阈值Th2的像素数量 NUMC,且在该像素数量NUMC大于数量阈值Th3情况下，判定该视频图像中存在运动目标。
全文摘要
本发明涉及基于梯度方向角的运动检测系统及方法。本发明包括梯度方向角量化模块和移动侦测模块。该梯度方向角量化模块用于获取其接收到的视频帧图像中每个像素的梯度方向角，并对各梯度方向角做量化处理，从而得到该视频帧图像中每个像素的梯度方向角量化值。该移动侦测模块接收所述视频帧图像中每个像素的梯度方向角量化值，并用该量化值与相应像素在前一帧图像中的梯度方向角量化值做比较，再对该比较结果做分析及统计，进而检测出该视频图像中是否存在运动目标。本发明有效地抵抗了flicker干扰对移动侦测带来的不利影响，大大减小了系统误报警率，能够广泛应用于抗flicker干扰的运动检测系统中。
文档编号G06T7/20GK102194235SQ201010126390
公开日2011年9月21日 申请日期2010年3月16日 优先权日2010年3月16日
发明者卢晓鹏 申请人:北京中星微电子有限公司