一种室内窥视摄像头的检测方法及装置与流程

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种室内窥视摄像头的检测方法及装置。

背景技术：

随着光电与通信技术的发展，针孔摄像头、微型摄像机等光电窥视设备已被越来越多的用于会场、展厅等环境，导致信息泄露。设计一套可有效探测窥视摄像头的算法与装置，保证信息不被“敌方”的光电窥视设备获取，是目前研究的热点。其原因在于：窥视摄像头一般体积较小，容易藏匿于各种角落，肉眼通常很难发现，亟需一种可对窥视摄像头进行自动检测的算法和装置，用于对重要场所场合的安全检测，排除潜在危险，确保信息安全。

技术实现要素：

本发明提供一种室内窥视摄像头的检测方法及装置，目的是对重要场合的安全检测，排除潜在危险，确保信息安全。

为了达到上述目的，本发明提供以下技术方案：

一种室内窥视摄像头的检测方法，包括以下步骤：

1)进行图像采集；

2)对采集到的图像进行自适应阈值分割；

3)对分割后的图像进行连通域提取并编目；

4)根据判别准则对提取到的连通域进行特征提取，形成检测结果图像。

优选的，步骤1)所述图像采集由ccd相机完成，所述ccd相机由激光器提供照明。

优选的，所述激光器的视角与ccd相机的视角重合。

优选的，步骤2)所述自适应阈值分割包括如下步骤：

1)对采集到的图像进行otsu自适应阈值分割；

2)对分割后的图像进行滤波和形态学操作，消除图像中的散点和空洞。

优选的，步骤3)中利用图像的连通域轮廓的周长、面积、长轴和短轴信息对所述连通域进行提取。

本发明还提供一种室内窥视摄像头的检测装置，包括：

图像获取单元，所述图像获取单元用于获取图像；

图像处理单元，所述图像处理单元用于对获取的图像进行分割、滤波和形态学操作处理；

特征提取单元，所述特征提取单元用于对处理后图像的特征进行提取，判断处理后图像中是否包含目标摄像头。

优选的，所述图像获取单元包括ccd相机和激光器。

优选的，所述图像获取单元还包括窄带滤光片。

本发明提供的室内窥视摄像头的检测装置利用图像获取单元中的ccd相机获取图像，图像获取单元中的激光器的视角与ccd相机的视角重合，为ccd相机提供光源，从而获得清晰图像。再利用图像处理单元与特征提取单元对图像进行分割、滤波和形态学操作后，提取出图像的特征，综合利用连通域轮廓的周长、面积、长轴和短轴等信息，提高了目标检测精度。

本发明的上述方案有如下的有益效果：

本发明提供的室内窥视摄像头的检测装置利用图像获取单元获取较清晰的图像，再利用图像处理单元和特征提取单元中一系列的算法将图像进行处理后将包含目标摄像头的图像提取出来，方便用于检测各类隐藏的无线和有线窥视摄像头。本发明提供的室内窥视摄像头的检测方法优势在于利用单帧图像即可进行摄像头检测，相比于现有的多帧检测方法，效率更高，且实时性强，易于在fpga(现场可编程门阵列)中实现，对于未来手持式窥视摄像头检测设备的研制具有较强的实用价值。

本发明提供的室内窥视摄像头的检测方法综合利用连通域轮廓的周长、面积、长轴和短轴等信息进行特征提取，对目标摄像头的检测精度高。

附图说明

图1为本发明的室内窥视摄像头的检测方法的流程图；

图2为本发明的室内窥视摄像头的检测装置的结构框图；

图3为本发明的室内窥视摄像头的检测方法获取的包含窥视摄像头的图像；

图4为本发明的室内窥视摄像头的检测方法获取的结果图像。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

实施例1

如图1所示，为本发明一个实施例的室内窥视摄像头检测方法，所述方法包括以下步骤：

s1，在激光器主动照明下进行图像采集；

s2，对采集到的图像进行自适应阈值分割；

s3，对分割后的图像进行连通域提取并编目；

s4，根据判别准则对各连通域进行特征提取，形成检测结果图像，完成对窥视摄像头的检测。

根据本发明提出的室内窥视摄像头检测方法，图像采集由ccd相机完成，ccd相机由激光器提供照明，激光器的视角与ccd相机的视角重合，或者接近重合，保证ccd相机获取的图像具有较高的清晰度。

室内窥视摄像头的检测方法具体如下：

在激光器主动照明下进行图像采集。

由于“猫眼效应”，摄像头所在区域的灰度值要明显高于背景灰度值，可通过对采集到的图像进行阈值分割的方法将图像分成背景和前景两部分，获得目标所在疑似区域。然后对疑似区域图像进行滤波处理，即对提取出的图像噪声进行抑制，保留图像细节特征。再进行形态学操作，即从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用处的图像分量，比如边界、骨架以及凸壳，还包括用于预处理或后处理的形态学过滤、细化和修剪等，消除图像中的散点和空洞形成分割后图像。

对分割后的图像进行连通域提取并编目，即将互相邻接的具有灰度值“1”和“255”的像素集合提取出来并编目，去除冗余数据。

根据判别准则对提取到的连通域进行特征提取。

上述判断准则表示如下：

|c_r-4π|+|a/b-1|≤η(1)

式中，c_r表示经过轮廓提取后区域的类圆度，l为轮廓提取后区域的周长，s为轮廓提取后区域的面积，a和b分别为轮廓提取后区域的最远两点距离(长轴)和最近两点距离(短轴)，η为阈值。由于摄像头的光学镜头99％以上为圆形，因此，其反射激光的光斑在理想情况下也为圆形。由于受实际成像环境、调焦虚实、探测角度等影响，摄像头在ccd上成像形状与理想的圆形会存在微小的偏差，但在室内条件下摄像头成像光斑依然可以按照圆形去检测。

连通域提取的特征值满足公式(1)时，判定为存在目标摄像头，形成检测结果图像。该过程综合利用连通域轮廓的周长、面积、长轴和短轴等信息，提高了目标检测精度。

本方法优势在于利用单帧图像即可进行摄像头检测，相比于现有的多帧检测方法，效率更高，且实时性强，易于在fpga(现场可编程门阵列)中实现，对于未来手持式窥视摄像头检测设备的研制具有较强的实用价值。

实施例2

本发明还提出了一种室内窥视摄像头检测装置，如图2所示。

室内窥视摄像头检测装置包括：图像获取单元1，图像处理单元2，和特征提取单元3。

图像获取单元1用于获取图像，图像获取单元中包括提供照明的激光器，以及窄带滤光片。图像处理单元2用于对获取的图像进行分割、滤波、形态学操作等。特征提取单元3用于提取图像特征，用以判定待检测物体是否为真实目标。

根据本发明提出的室内窥视摄像头检测装置，通过图像获取单元获取图像。然后通过图形处理单元对获取的图像进行otsu自适应阈值分割、滤波、形态学运算以及连通域提取并编目，去除冗余数据。最后通过特征提取单元对各连通域进行特征提取，综合利用连通域轮廓的周长、面积、长轴和短轴等信息，提高了目标检测精度。

本发明提供的室内窥视摄像头的检测装置利用图像获取单元获取较清晰的图像，再利用图像处理单元和特征提取单元中一系列的算法将图像进行处理后将包含目标摄像头的图像提取出来，方便用于检测各类隐藏的无线和有线窥视摄像头，图像清晰、成功率高。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。