基于视频监控的图像存储方法及其系统与流程

本发明涉及一种多媒体技术领域，特别涉及一种基于视频监控的图像存储方法及其系统。

背景技术：

监控系统是安防系统中应用最多的系统之一，现在市面上视频监控是主流。随着科学技术的不断发展，从最早模拟监控到前些年火热数字监控再到现在方兴未艾网络视频监控，发生了翻天覆地变化。

在视频监控系统中，通常需要将视频监控图像帧进行保存，这样就使得视频数据的存储量非常大。但在实际使用过程中，人们关注的往往只是视频帧中的某些重点区域，也即只对部分区域内的图像变化比较关注，如家庭楼道监控系统的门口及楼梯口、酒店的大堂和走廊、住宅小区的门口等。因此，采用整幅图像进行保存的做法使得存储数据量过大，保存的视频图像缺少针对性，从而造成了资源的浪费。

技术实现要素：

因此，为解决现有技术存在的技术缺陷和不足，本发明提出一种基于视频监控的图像存储方法及其系统。

具体地，本发明一个实施例提出的一种基于视频监控的图像存储方法，包括：

设置视频监控图像的目标区域；

获取视频监控图像的当前帧并与前一帧进行比较；

判断所述目标区域内的图像是否发生变化；如果发生变化，则将当前帧中所述目标区域内的图像保存至对应存储区域。

在本发明的一个实施例中，获取视频监控图像的当前帧并与前一帧进行比较之前，还包括：

如果当前帧是第一帧，则将当前帧中所有目标区域的图像保存至对应存储区域。

在本发明的一个实施例中，其特征在于，判断所述目标区域内的图像是否发生变化，包括：

将视频监控图像的当前帧与前一帧中所述目标区域内的图像转换为灰度图像；

比较转换的所述灰度图像，判断所述目标区域内的图像是否发生变化。

在本发明的一个实施例中，将当前帧中所述目标区域内的图像保存至对应存储区域，包括：

将当前帧中所述目标区域内的图像按照设定编码方式进行编码；

将编码后的图像码流进行存储。

在本发明的一个实施例中，所述设定编码方式，包括：第一设定编码方式或第二设定编码方式；其中，所述第一设定编码方式为利用图像多个像素分量获取参考值的编码方式，所述第二设定编码方式为利用图像多个重建像素分量获取参考像素分量的编码方式。

在本发明的一个实施例中，所述第一设定编码方式包括：

设定当前像素的多个像素分量；

获取每个像素分量的多个纹理方向梯度值；

根据所述纹理方向梯度值获取每个像素分量的参考值；

根据所述参考值获取每个像素分量的预测残差；

编码所述预测残差并传输。

在本发明的一个实施例中，所述第二设定编码方式包括：

设定当前像素分量的多个重建像素分量；

获取所述当前像素分量的多个差异度权重和多个位置权重；

根据所述多个重建像素分量、所述多个多个差异度权重和多个位置权重获取所述当前像素分量的参考像素分量；

根据所述参考像素分量获取所述当前像素分量的预测残差；

编码所述预测残差并传输

在本发明的另一个实施例提出的一种基于视频监控的图像存储系统，包括：

设置模块，用于设置视频监控图像的目标区域；

比较模块，用于获取视频监控图像的当前帧并与前一帧进行比较；

存储模块，用于判断所述目标区域内的图像是否发生变化；如果发生变化，则将当前帧中所述目标区域内的图像保存至对应存储区域。

在本发明的一个实施例中，所述存储模块包括：

编码单元，用于将当前帧中所述目标区域内的图像按照设定编码方式进行编码；

存储单元，用于将编码后的图像码流进行存储。

在本发明的一个实施例中，所述设定编码方式包括：第一设定编码方式或第二设定编码方式；其中，所述第一设定编码方式为利用图像多个像素分量获取参考值的编码方式，所述第二设定编码方式为利用图像多个重建像素分量获取参考像素分量的编码方式。

基于此，本发明具备如下优点：

本发明通过在视频监控图像中设置目标区域，对用户关注的目标区域进行存储，节省了大量的存储空间，有利于成本的降低以及管理的便捷。

通过以下参考附图的详细说明，本发明的其它方面和特征变得明显。但是应当知道，该附图仅仅为解释的目的设计，而不是作为本发明的范围的限定，这是因为其应当参考附加的权利要求。还应当知道，除非另外指出，不必要依比例绘制附图，它们仅仅力图概念地说明此处描述的结构和流程。

附图说明

下面将结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细的说明。

图1为本发明实施例提供的一种基于视频监控的图像存储方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种目标区域的设定示意图；

图3为本发明实施例提供的一种当前像素分量与周围像素分量的位置示意图；

图4为本发明实施例提供的一种梯度值计算示意图；

图5为本发明实施例提供的一种重建像素分量参考示意图；

图6为本发明实施例提供的一种基于视频监控的图像存储系统示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

实施例一

请参见图1，；本实施例对本发明提供的一种基于视频监控的图像存储方法进行详细描述，该方法包括如下步骤：

步骤1、设置视频监控图像的目标区域

根据目标区域设置信息，设置视频监控图像的目标区域；

进一步地，根据用户的目标区域设置信息，在视频监控图像中设置若干个目标区域。预先拍摄视频监控区域的图像，并在图像中建立坐标系，划定用户感兴趣的目标区域，并为每个目标区域建立一个单独的存储空间，设置完目标区域之后，可以开始采集视频监控图像。

进一步地，目标区域为一个或者多个，目标区域的个数可以根据用户的需求来设定，或者根据使用场景的需求来设定。这样增加了本发明技术方案在使用过程中的灵活性，更加易于推广。

步骤2、判断目标区域内的图像是否发生变化并存储

获取视频监控图像的当前帧，并与前一帧进行比较，判断所述目标区域内的图像是否发生变化；如果发生变化，则将当前帧中所述目标区域内的图像保存至对应存储区域。

如果当前帧是第一帧，只需将所有目标区域的图像按照设定编码方式进行编码，然后存储相应的码流至对应存储区域；否则将当前帧与前一帧相同目标区域内的灰度值进行比较。由于人眼对色度的敏感度较低，因此这里只需考虑灰度值的比较，如果灰度值有变化，那么将当前目标区域图像按照设定编码方式进行编码，并存储码流，如果没有变化，则放弃当前区域的编码。

进一步地，在一个实施例中判断若干个目标区域内的图像是否发生变化具体包括：

将视频监控图像的当前帧与前一帧中所述目标区域内的图像转换为灰度图像；

比较转换的灰度图像，判断所述目标区域内的图像是否发生变化。具体地，通过比较转换的灰度图像中各个像素点的灰度值，判断所述目标区域内的图像是否发生变化。当比较的两幅图像帧中，同一个像素点的灰度值差值在阈值之内，则判断两幅图像帧中该像素点的灰度值相同，如果所述目标区域内的所有像素点的灰度值均相同，则判断两幅图像帧中所述目标区域内的图像没有发生变化。否则，则判断所述目标区域内的图像发生变化。另外，判断两幅图像帧中目标区域内的图像是否发生变化的方法还可有其它的方式，在此不再赘述。

在一个实施例中，获取视频监控图像的当前帧之后，包括以下步骤：

如果获取的视频监控图像的当前帧为初始帧，则直接将目标区域内的图像保存至对应存储区域。

可将初始拍摄的视频监控图像作为背景参考帧，这样先将初始帧进行存储，然后在采集视频监控图像的同时便可同步进行比较，根据比较结果判断图像是否产生变化以及是否进行存储。

在一个实施例中，在将当前帧中所述目标区域内的图像保存至对应存储区域的步骤，包括对待存储的图像按照设定编码方式进行编码；将编码后的图像码流进行存储。

在一个实施例中，设定编码方式为第一设定编码方式或第二设定编码方式；其中，第一设定编码方式为利用图像多个像素分量获取参考值的编码方式，第二设定编码方式为利用图像多个重建像素分量获取参考像素分量的编码方式。

在一个实施例中，将当前帧中目标区域内的图像保存至对应存储区域的步骤中，所述存储区域与所述目标区域一一对应。可以为每个目标区域划定一个单独的存储单元。

采用本发明可以对各个目标区域内的视频监控图像进行单独存储，也即针对各个目标区域中的图像，将其分别保存在对应存储区域，从而方便对目标区域进行检索，易于查询。

与一般技术相比，本发明视频监控存储方法在视频监控图像中设置目标区域，所述目标区域可以由用户来设定，仅对用户关注的区域进行存储。对视频监控图像不是整帧保存，而是选取目标区域进行保存，从而节省了存储空间。并且，采用本发明可以对所述目标区域内的视频监控图像进行单独存储，也即针对目标区域中的图像，将其分别保存在对应存储区域，从而方便对目标区域进行检索，易于查询。

作为一个优选的实施例，可预先拍摄一幅图像，并为该图像建立坐标系，例如用户所关注的目标区域为d1、d2和d3，如图2所示，图2为本发明实施例提供的一种目标区域的设定示意图。

然后进行运动图像检测并判定。把初始拍摄的图像作为背景参考帧。

拍摄当前帧，与背景参考帧进行比较，判断当前帧的目标区域d1、d2和d3内的灰度图像是否发生变化。由于人眼对色度的敏感度较低，因此这里只需考虑灰度值的比较。

若发生变化，把变化的区域的图像保存至所对应的存储空间内。

若监控系统需要查询所关注目标区域内的图像时，直接到对应的存储空间获取即可。

实施例三

本实施例在上述实施例的基础上，对本发明提出的第一设定编码方式进行详细描述，该方式包括：

s21、定义当前像素有k(k>1)个像素分量，分别为像素分量1、像素分量2……像素分量k；

图像包括多个像素，每个像素包括多个像素分量，例如rgb像素分量或者yuv像素分量。

s22、对于当前像素的每个像素分量，通过该像素分量的周围像素分量，确定每个像素分量的n个纹理方向梯度值g1～gn；

优选地，当前像素分量的周围像素分量，可与当前像素分量相邻，也可不相邻；如图3所示，图3为本发明实施例提供的一种当前像素分量与周围像素分量的位置示意图；cur代表当前像素分量，即周围像素分量可以为ghik，也可以为abcdefj。

s23、将每个像素分量的n个纹理方向梯度值g1～gn(g1～gn既代表纹理方向梯度值的大小，也代表纹理方向梯度值的方向)进行加权得到n个纹理方向梯度值加权后的第一加权梯度值bg，加权公式如下：

bgi＝w1*g1+w2*g2+…+wn*gn(i＝1…k)

其中，w1、w2…wn为加权系数；bg1为像素分量1的第一加权梯度值，bg2为像素分量2的第一加权梯度值，依次类推，bgk为像素分量k的第一加权梯度值。

优选地，根据每个像素分量与对应的计算纹理方向梯度值的像素的位置关系，设置加权系数w1、w2…wn获得每个像素分量的第一加权梯度值的最优值bgbst。

优选地，计算当前纹理方向梯度值的像素与当前像素分量距离越近加权系数值越大，加权系数值的总和为1，具体为w1+w2+…+wn＝1。

s24、将k个像素分量的第一加权梯度值的最优值bgbst进行加权，可以得到第一加权梯度值的最优值加权后的第二加权梯度值bg"，加权公式如下：

bg"i＝t1*bgbst1+t2*bgbst2+…+tk*bgbstk(i＝1…k)

其中，t1、t2…tk为加权系数；bgbst1为像素分量1的第一加权梯度值的最优值，bgbst2为像素分量2的第一加权梯度值的最优值，依次类推，bgbstk为像素分量k的第一加权梯度值的最优值，bg"1为像素分量1的第二加权梯度值，bg"2为像素分量2的第二加权梯度值，依次类推，bg"k为像素分量k的第二加权梯度值，确定出第二加权梯度值bg"的最优值bg"bst。

优选地，根据每个像素分量与对应第一加权梯度值的最优值bgbst的关系，设置加权系数t1、t2…tk获得每个像素分量的第二加权梯度值的最优值bgbst。

优选地，当前像素分量下的第一加权梯度值的最优值bgbst加权系数值最大，与当前像素分量距离逐渐增加的其它像素分量下的第一加权梯度值的最优值bgbst加权系数值逐渐减小，加权系数值的总和为1，具体为t1+t2+…+tk＝1。

第二加权梯度值的最优值bg"bst的方向即为当前像素分量的参考方向dir。

s25、将每个像素分量的参考方向上所有可用的像素分量的像素值进行加权，得到每个像素分量的参考值ref，加权公式如下所示：

refi＝r1*cpt1+r2*cpt2+…+rn*cptn(i＝1…k)

其中，r1、r2…rn为加权系数，可以相同也可以不同；cpt1～cptn为每个像素分量的参考方向上n个可用的像素分量的像素值；ref1为像素分量1的参考值，ref2为像素分量2的参考值，依次类推，refk为像素分量k的参考值。

s26、将当前像素分量的像素值减去参考值，可以得到当前像素分量的像素的预测残差dif；公式如下：

difi＝curcpti-refi(i＝1…k)

其中，curcpt1为像素分量1的像素值，curcpt2为像素分量2的像素值，依次类推，curcptk为像素分量k的像素值；dif1为像素分量1的预测残差，dif2为像素分量2的预测残差，依次类推，difk为像素分量k的预测残差。

s27、当前像素的其余像素分量，重复s22～s26，即得到该像素所有像素分量的预测残差；

进一步地，将像素分量的预测残差进行编码传输至码流中。

优选地，多像素分量可以并行处理，也可以串行处理，具体应用规格场景需要。

在一个实施例中将当前像素分为y、u、v三个像素分量具体说明，具体步骤如下：

s31、定义当前像素有三个像素分量，分别为像素分量y、像素分量u、像素分量v；

s32、对于当前像素的三个像素分量，通过每个像素分量的周围像素分量，确定每个像素分量的3个纹理方向梯度值g1、g2、g3；

优选地，对于像素分量y、像素分量u、像素分量v，分别根据图4所示，图4为本发明实施例提供的一种梯度值计算示意图；abs(k-h)为45度梯度值，abs(k-g)为90度梯度值，abs(k-f)为135度梯度值，abs(k-j)为180度梯度值。其中，abs为绝对值运算。

s33、对于像素分量y、像素分量u、像素分量v的每一个像素分量，加权步骤2中的3个纹理方向梯度值g1、g2、g3，例如为45度梯度值，90度梯度值，135度梯度值，得到每一个像素分量的第一加权梯度值bg，求解每一个像素分量的第一加权梯度值的最优值。

优选地，例如对于y像素分量，45度梯度值上的像素h、90度梯度值上的像素g与135度梯度值上的像素f与y像素分量的距离逐渐增大，因此，w1选取为0.5，w2选取为0.3，w3选取为0.2，bgbsty＝0.5*g1+0.3*g2+0.2*g3。同理可以得出bgbstu和bgbstv。

s34、将3个像素分量的第一加权梯度值的最优梯度值进行加权得出第一加权梯度值最优值加权后的第二加权梯度值bg"，并选取出第二加权梯度值的最优值bg"bst。加权计算如下：

bg"bsty＝0.5*bgbsty+0.3*bgbstu+0.2*bgbstv

bg"bstu＝0.3*bgbsty+0.4*bgbstu+0.3*bgbstv

bg"bstv＝0.2*bgbsty+0.3*bgbstu+0.5*bgbstv

其中，bg"bstbsty为像素分量y第二加权梯度值的最优值，bg"bstbstu为像素分量u第二加权梯度值的最优值，bg"bstbstv为像素分量v第二加权梯度值的最优值，bgbstbsty为像素分量y第一加权梯度值的最优值，bgbstbstu为像素分量u第一加权梯度值的最优值，bgbstbstv为像素分量v第一加权梯度值的最优值。

上式中的系数选取规则为当前像素分量下的第一加权梯度值的最优值bgbst加权系数值最大，与当前像素分量距离逐渐增加的其它像素分量下的第一加权梯度值的最优值bgbst加权系数值逐渐减小，加权系数值的总和为1。

其中，bg"bst的方向为当前像素分量的参考方向dir，即diry为像素分量y的参考方向，diru为像素分量u的参考方向，dirv为像素分量v的参考方向。

s35、将3个像素分量的参考方向上2个像素分量的像素值进行加权，得到3个像素分量的参考值ref，加权公式如下所示：

refy＝r1*cpt1+r2*cpt2

refu＝r1*cpt1+r2*cpt2

refv＝r1*cpt1+r2*cpt2

其中，refy为y像素分量的参考值，refu为u像素分量的参考值，refv为v像素分量的参考值，cpt1、cpt2为每个参考方向的像素分量的像素值。

优选地，对于任意像素分量，若为45度参考，那么参考值ref为0.8*i+0.2e；若为90度参考，那么参考值为0.8*h+0.2c；若为135度参考，那么参考值为0.8*g+0.2a；若为180度参考，那么参考值为0.8*k+0.2j，像素分量像素值离当前像素越近，配置系数越大。

s36、将当前像素分量像素值减去参考值，可以得到当前像素像素分量的预测残差dif，计算如下：

dify＝curcpty-refy

difu＝curcptu-refu

difv＝curcptv-refv

其中，curcpty为像素分量y的像素值，curcptu为像素分量u的像素值，curcptv为像素分量v的像素值；dify为像素分量y的预测残差，difu为像素分量u的预测残差，difv为像素分量v的预测残差。

本实施例通过每个像素分量的多方向梯度加权和同位置多分量的方向加权，可以更加合理的确定当前像素分量的预测方向，尤其是当纹理复杂时，可以起到更好的预测方向纠偏效果。并且该方法，可以均衡同位置各像素分量间和同像素分量相邻多像素间的纹理预测方向，减少单个像素分量预测误判的可能性，最终进一步降低预测的理论极限熵。

实施例四

本实施例在上述实施例的基础上，对本发明提出的第二设定编码方式进行详细描述，该方式包括：

步骤1、定义重建像素分量；

定义图像中当前像素分量为cij，选取当前像素分量周围已编码的k个重建像素分量，将已编码的k个重建像素分量进行编号，编号顺序可指定，其中k≥1。

优选地，设定当前像素分量的序号为cij，当前像素分量cij左侧的重建像素分量的序号，编号i从右至左依次递减进行排序，编号j从下到上依次递减进行排序；当前像素分量cij正上方的重建像素分量的序号，编号j从下到上依次递减进行排序，编号i不变；当前像素分量cij右侧的重建像素分量的序号，编号i从左至右依次递减进行排序，编号j从下到上依次递减进行排序，如图5所示，图5为本发明实施例提供的一种重建像素分量参考示意图。

步骤2、计算第一权重；

步骤201、分别计算当前像素分量与已编码的k个重建像素分量的差异度，计算得到k个差异度权重difij；

步骤202、已编码的k个重建像素分量位于当前像素分量的周围，根据已编码的k个重建像素分量位置的不同，分别设置不同的权重值，共得到k个位置权重posij；

步骤203、根据第一权重计算公式分别计算每个重建像素分量权重，即第一权重，第一权重计算公式为:

wij＝a*difij+b*posij

其中，a和b为加权值，且满足a+b＝1，标准情况为a＝0.5，b＝0.5，也可灵活调整；dif为所述差异度权重，即当前像素分量和周围重建像素分量的差值；pos为所述位置权重，即当前像素分量和周围重建像素分量的空间距离；ij为k个重建像素分量的索引，ij的取值为1～k的自然数，w为第一权重。

步骤3、计算第二权重；

设定每个像素含有n个分量，可以得到k*n个权重。利用公式计算最终每个重建像素分量的权重，即第二权重，计算公式为：

mijn＝p1*wij1+p2*wij2+p3*wij3+...+pn*wijn

其中，p为分量加权值，n的取值为n，m为第二权重。

进一步地，对于pn的选取，满足p1+p2+…+pn＝1，具体可平均分配，也可根据经验值任意配置，根据经验值可以认定与当前重建像素分量越近的重建像素分量权重越接近，pn的值可以根据重建像素分量与当前重建像素分量的距离远近分配大小，距离越近pn的值越大，反之，pn的越小。

步骤4、计算预测残差；

步骤401、根据计算得到的第二权重mijn，选取mijn的最优值所对应的重建像素分量为当前像素分量的参考像素分量；

优选地，最优值可以为mijn中的最小值。

步骤402、将当前像素分量的像素值与参考像素分量的像素值求差，求解预测残差。

步骤5、信息编码；

具体地，编码参考像素的位置信息和当前像素分量的预测残差，形成码流进行传输。

本实施例通过计算重建像素的权重获得参考像素的方式，计算当前预测像素的预测残差，与现有方法相比，当待压缩图像的人造纹理较为复杂时，通过定义不同的参考像素获得预测残差，所定义的参考像素为图像中的原始像素，此种方式更容易提高当前预测像素的准确率，能够进一步提高复杂纹理区域预测残差的精度，进一步降低理论极限熵，提高带宽压缩率。

实施例五

本实施例在上述实施例的基础上，对本发明提出的基于视频监控的图像存储系统进行详细描述，该系统包括：

设置模块51，用于设置视频监控图像的目标区域；

比较模块52，用于获取视频监控图像的当前帧并与前一帧进行比较；

存储模块53，用于判断所述目标区域内的图像是否发生变化；如果发生变化，则将当前帧中所述目标区域内的图像保存至对应存储区域。

其中，所述存储模块53包括：

编码单元531，用于将当前帧中所述目标区域内的图像按照设定编码方式进行编码；

存储单元532，用于将编码后的图像码流进行存储。

其中，所述设定编码方式包括：第一设定编码方式或第二设定编码方式；其中，所述第一设定编码方式为利用图像多个像素分量获取参考值的编码方式，所述第二设定编码方式为利用图像多个重建像素分量获取参考像素分量的编码方式。

综上所述，本文中应用了具体个例对本发明进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制，本发明的保护范围应以所附的权利要求为准。