>[0048]差分图像接收模块，用于接收差分图像，并将接收的差分图像发送到分割模块； [0049]分割模块，用于通过分割阈值分割该分割阈值对应的差分图像，生成与该差分图 像对应的分割矩阵，并将分割矩阵发送到累积模块；
[0050] 累积模块，用于根据每个分割矩阵，计算累加图像矩阵，并将累加图像矩阵发送到 二值化模块；
[0051] 二值化模块，用于对累加图像矩阵进行二值化处理，并将二值化处理后的累加图 像矩阵发送到形态学处理模块；
[0052] 形态学处理模块，用于针对二值化处理后的累加图像矩阵，采用第一正方形模板 去除噪点，采用第二正方形模板填补空洞，生成该时间周期的目标图像，并将目标图像发送 到座位区域获取单元及上座率计算单元。
[0053] 本发明能够在不增加管理部门通讯系统及软件系统复杂程度的前提下，利用安放 在影院放映厅的视频监控系统，准确计算影院的上座率，为获取真实的票房信息提供判断 依据。
【附图说明】
[0054] 图1是本发明的影院上座率统计方法的第一流程图；
[0055] 图2是本发明的影院上座率统计方法及系统的背景图像示意图；
[0056] 图3是本发明的影院上座率统计方法及系统的监控图像示意图；
[0057]图4是本发明的影院上座率统计方法及系统的差分图像示意图；
[0058]图5是本发明的影院上座率统计方法及系统的目标图像示意图；
[0059] 图6是本发明的影院上座率统计方法及系统的统计结果示意图；
[0060] 图7是本发明的影院上座率统计方法的第二流程图；
[0061] 图8是本发明的影院上座率统计方法的多个时间周期统计流程图；
【具体实施方式】
[0062] 为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举出优选实 施例，对本发明进一步详细说明。然而，需要说明的是，说明书中列出的许多细节仅仅是为 了使读者对本发明的一个或多个方面有一个透彻的理解，即便没有这些特定的细节也可以 实现本发明的这些方面。
[0063] 现有的票房信息获取方法存在所需监督人员多、通讯系统及软件系统复杂程度高 等问题。本发明提供了一种影院上座率统计方法及系统，利用安放在影院放映厅的视频监 控系统，在光线昏暗的放映厅内获取清晰的监控图像，并通过对监控图像的处理及识别，准 确计算影院的上座率，为获取真实的票房信息提供判断依据。
[0064] 本发明一方面提供一种影院上座率统计方法，如图1所示，包括：
[0065] S1.采集背景图像;提取背景图像中每个座位区域的边缘，生成座位网格;上述座 位区域包含座位的上下左右边界，背景图像如图2所示。
[0066] 在本发明优选实施例中，采集背景图像具体包括:采集m帧无观众时的图像，并基 于采集的无观众时的图像，根据公式1获取背景图像；
[0068]其中，m> 1，且m e N; FB (i，j)为背景图像中（i，j)点的像素值;F0LP (i，j)为第p帧无 观众时的图像中（i，j)点的像素值;P = l、2、3-_m;i为正整数，j为正整数。
[0069]在本发明优选实施例中，m取10。
[0070] 上述步骤针对m帧无观众时的图像采用公式1所示的多帧平均法进行背景建模，得 到背景图像，上述方法能够有效地消除噪声对背景图像的影响。
[0071] 提取背景图像中每个座位区域的边缘需采用现有的模式识别及边缘提取技术，此 处不再赘述。
[0072] S2.获取至少一个时间周期的监控图像，并计算在任一时间周期内每帧监控图像 与背景图像的差分图像。监控图像如图3所示。
[0073] 在本发明优选实施例中，步骤S2具体包括：
[0074] 获取至少一个时间周期的监控图像，并根据公式2计算在任一时间周期内η帧监控 图像与背景图像的差分图像。差分图像如图4所示；
[0075] BFDk(i，j)=|Fk(i，j)-FB(i，j)| 公式 2
[0076]其中，n> 1，且neN;Fk( i，j)为第k帧监控图像中（i，j)点的像素值;BFDk( i，j)为第k 帧差分图像中（i，j)点的像素值;k= 1、2、3···η。
[0077] 在本发明优选实施例中，监控图像总数n = 500;不同时间周期的监控图像总数n可 以相同，也可以不同，根据具体情况确定。
[0078] 在本发明优选实施例中，步骤S2还包括:设置与监控图像的像素矩阵同型的零矩 阵作为初始累加矩阵，用于步骤S3中差分图像的累积。
[0079] S3.对该时间周期内所有的差分图像进行累积，生成该时间周期的目标图像;将座 位网格覆盖在目标图像上，得到目标图像的座位区域;计算目标图像中每个座位区域的面 积。
[0080] 在此步骤中，对差分图像进行分割处理获得运动目标区域，并对每一帧的运动区 域图像进行累积，得到目标图像。
[0081] 在本发明优选实施例中，对该时间周期内所有的差分图像进行累积，生成该时间 周期的目标图像具体包括：
[0082 ] S 31.分别确定每帧差分图像的分割阈值，并通过分割阈值，根据公式3分割该分割 阈值对应的差分图像，生成与该差分图像对应的分割矩阵；
[0084] 其中，Thk为与第k帧差分图像对应的分割阈值;BFSk( i，j)为第k个分割矩阵中（i， j)点的像素值;分割矩阵中的高像素点区域即为运动区域。
[0085] 在本发明优选实施例中，分别确定每帧差分图像的分割阈值具体包括:计算每帧 差分图像中所有像素值的算术平均值及标准差;针对差分图像中大于该差分图像对应的算 术平均值与标准差之和的像素值，以最大类间方差准则获取该差分图像的分割阈值。
[0086] 在此步骤中，分割阈值在大于差分图像像素值算术平均值与标准差之和的像素中 提取，能够提高运动区域分割的精确性，而采用最大类间方差选取分割阈值，能够使错分概 率最小。
[0087]所述算术平均值、标准差的计算以及最大类间方差准则都是已知的技术手段，此 处不再赘述。
[0088] S32.基于初始累加矩阵及每帧差分图像对应的分割矩阵，根据公式4计算累加图 像矩阵；
[0090]其中，max为最大值函数，得到自变量中的最大值;min为最小值函数，得到自变量 中的最小值。公式4通过max函数与min函数将每一次的运算结果限制在[0,255]范围内；
[0091 ] FSMh(i，j)为与第k-Ι个分割矩阵BFSh(i，j)对应的累加矩阵中（i，j)点的像素 值；
[0092]当k = 1时，FSMk-i (i，j) = FSM。（ i，j)，FSM。（ i，j)为步骤2设置的初始累加矩阵中（i， j)点的像素值；
[0093] FSMk(i，j)为与分割矩阵BFSk(i，j)对应的累加矩阵中（i，j)点的像素值；
[0094] 当 k = n 时，FSMk(i，j)=FSMn(i，j)，FSMn(i，j)为累加图像矩阵中（i，j)点的像素 值。
[0095] 步骤S32实现了对多帧差分图像运动区域的累积，为上座率的准确计算提供了依 据。
[0096] S33.通过预设的二值化阈值，根据公式5对累加图像矩阵进行二值化处理，生成该 时间周期的目标图像；目标图像如图5所示。
[0098]其中，th为预设的二值化阈值，根据具体情况选取;FSE(i，j)为该时间周期的目标 图像中（i，j)点的像素值。
[0099] 在本发明优选实施例中，th = 200。
[0100]在本发