使用影像對比增進的移動對象檢測方法

2023-10-11 12:29:49

專利名稱：：使用影像對比增進的移動對象檢測方法
技術領域：
：本發明涉及一種使用影像對比增進的移動對象檢測方法，特別涉及一種利用直方圖(histogram)的影像對比增進方法以及使用影像對比增進的移動對象檢測方法。
背景技術：
：影像處理方法具有各種應用，例如可應用於視頻監控或是保全與安全監護服·務的用途。以視頻監控為例，過去數十年已將閉路視頻監視系統用於與安全有關的用途。然而傳統的監視系統僅能記錄影像，而無法進行對象或事件的分析。隨著數字視頻以及數字影像處理的發展，基於計算機視覺(computervision)的智能監視系統已在安全領域越來越流行。例如可在機場、地鐵站、銀行或酒店部署智能監控系統，以識別恐怖分子或嫌疑犯。智能監視系統能夠自動分析影像擷取器所擷取的影像，並識別與追蹤移動對象(motionobject),例如人、車輛、動物或是物品。然而為了分析影像，區分前景對象與背景影像是必要。對影像進行改變檢測(changedetection),可獲得影像中的靜止背景以及會移動的前景對象。但是當影像具有高噪聲、不良的影像對比、部分或全域亮度突然改變(suddenilluminationchange)、陰影、或是天候狀況改變等情形時，都容易造成分析錯誤，而導致智能監視系統出錯。傳統上為了解決這些問題，需要逐一針對可能的情形進行比對以及繁瑣且須耗費大量運算資源的補償。例如需判斷目前的影像是否有發生亮度急遽變化的情形；若有，則需嘗試對影像進行補償以得到具有一致曝光的影像。但是傳統做法可能會產生檢測失敗、補償所用的自動曝光(autoexposure,AE)方式不當以及補正基準點或是門坎值設定不當,而使得補償過的影像仍然會造成後續分析錯誤。
發明內容為了解決上述問題，本發明的目的在於提供一種使用影像對比增進的移動對象檢測方法。其中影像對比增進方法，包括接收一來源影像，其中來源影像包括多個像素，每一個像素具有一像素亮度值；產生像素亮度值的一直方圖(histogram);依據直方圖，計算來源影像的一動態分布範圍(dynamicrange)以及一累積分布函數(cumulativedistributionfunction,⑶F);執行一映像表生成程序，以依據動態分布範圍以及累積分布函數產生一映像表(mappingtable);以及依據映像表修改像素亮度值，以增進來源影像的影像對比。其中動態分布範圍的一動態分布最小值可以是最小的像素亮度值，動態分布範圍的一動態分布最大值可以是最大的該像素亮度值。根據一實施方式，映像表生成程序可以以線性直方圖等化(linearhistogramequalization)的方式擴展動態分布範圍以產生映像表。映像表可以包括一對一對應的多個輸入值以及多個輸出值，而映像表生成程序可以以下述方程式擴展動態分布範圍ΓΛ,/τ,、CDF(Yinput)-CDF(hmm)YtΛΥf)=-匕-X255ο°，八一CDF(hmJ-CDF(Hmm)其中Yinput為輸入值，Yratput為輸出值，hmin為動態分布最小值，hmax為動態分布最大值。根據另一實施方式，映像表生成程序則可以以非線性的方式擴展動態分布範圍以產生映像表。而在上述「依據直方圖，計算來源影像的動態分布範圍以及累積分布函數」產的步驟之前，影像對比增進方法還可包括對直方圖執行一去噪聲(denoise)程序。在本發明提供的使用影像對比增進的移動對象檢測方法之中，是將上述影像對比·增進方法實作為一影像對比增進程序。使用影像對比增進的移動對象檢測方法包括接收來源影像；以影像對比增進程序處理來源影像；執行一變化檢測程序，以比較一背景模型與以影像對比增進程序處理完的來源影像，並據以輸出一檢測結果；以及執行一背景與前景分類程序，以根據該檢測結果輸出至少一移動對象。其中「比較背景模型與以影像對比增進程序處理完的來源影像，並據以輸出檢測結果」的步驟可包括依據背景模型與以影像對比增進程序處理完的來源影像產生一差值影像；以及比較一變化門坎值以及差值影像，並據以輸出檢測結果。綜上所述，使用影像對比增進的移動對象檢測方法能夠以擴展直方圖的動態分布範圍並產生補償像素亮度值用的映像表的方式，取代傳統上繁瑣的比對與補償動作。因此相較於傳統做法，更具有節省運算資源、提高處理效率，以及確實地有助於進行變化檢測以及背景與前景分離的功效。以下結合附圖和具體實施例對本發明進行詳細描述，但不作為對本發明的限定。圖I為一實施範例的使用影像對比增進的移動對象檢測方法的方框示意圖；圖2為一實施範例的使用影像對比增進的移動對象檢測方法的流程圖；圖3為一實施範例的影像對比增進程序的流程圖；圖4A為一實施範例的來源影像的示意圖；圖4B為一實施範例的來源影像的直方圖；圖5A為一實施範例的以影像對比增進程序處理完的來源影像的示意圖；圖5B為一實施範例的以影像對比增進程序處理完的來源影像的直方圖；圖6A為一實施範例的來源影像的示意圖；圖6B為一實施範例的以使用影像對比增進的移動對象檢測方法處理完的來源影像。其中，附圖標記10來源影像12以影像對比增進程序處理完的來源影像20影像對比增進程序30變化檢測程序40背景模型50背景與前景分類程序60移動對象70直方圖72直方圖80累積分布函數82累積分布函數具體實施例方式以下在實施方式中詳細敘述本發明的詳細特徵以及優點，其內容足以使任何本領域技術人員了解本發明的技術內容並據以實施，且根據本說明書所揭露的內容、權利要求範圍及附圖，任何本領域技術人員可輕易地理解本發明相關的目的及優點。本發明提供一種使用影像對比增進(contrastenhancement)的移動對象檢測方法，以在亮度劇烈變化狀況等各種情況下檢測一來源影像中的至少一移動對象(motionobject)。影像對比增進方法以及使用影像對比增進的移動對象檢測方法例如可實施於一監視系統。監視系統通過一影像檢測器擷取至少一個來源影像，並通過一處理器執行影像對比增進方法或使用影像對比增進的移動對象檢測方法。但影像對比增進方法或是使用影像對比增進的移動對象檢測方法也可被實施於伺服器、個人計算機或監視器等具有處理器的硬體；且影像對比增進方法以及使用影像對比增進的移動對象檢測方法可以被分開實施。請先同時參照圖I以及圖2，其分別為一實施範例的使用影像對比增進的移動對象檢測方法的方框示意圖以及流程圖。首先處理器接收來源影像10(步驟SI10)，其中來源影像10包括多個像素，每一個像素具有一像素亮度值。處理器並以一影像對比增進程序20處理來源影像10(步驟S120)。在本發明提供的使用影像對比增進的移動對象檢測方法的中，是將上述影像對比增進方法實作為影像對比增進程序20。於使用影像對比增進的移動對象檢測方法之中，並不需額外判斷影像檢測器在擷取此來源影像10時是否有發生部分或全域亮度突然改變(suddenilluminationchange)的情況,也不需分析來源影像10的影像對比的優劣或是否具有自動曝光不佳等問題，因而能夠大幅降低所需的運算以及時間成本。換句話說，通過以影像對比增進程序20處理所有的來源影像10的做法，可取代傳統上繁複且可能不準確的檢測以及補償方法。接下來請先參照圖3、圖4A以及圖4B，其分別為一實施範例的影像對比增進程序的流程圖、一實施範例的來源影像的示意圖與來源影像的直方圖(histogram)。影像對比增進程序20由影像檢測器或一緩存器接收來源影像10之後，產生來源影像10的多個像素亮度值的一直方圖70(步驟S122)。直方圖70中累計每一個像素亮度值對應的像素個數，故直方圖70可代表此來源影像10中像素亮度值的分布情形。以圖4A以及圖4B為例，來源影像10的像素的像素亮度值集中於120到200的區間。因此其影像對比不佳，而難以辨識來源影像10的中的多個對象，也難以辨識影像的細部特徵(例如來源影像10的左下角的斜坡表面)。接著可依據直方圖70,計算來源影像10的一動態分布範圍(dynamicrange)以及一累積分布函數(cumulativedistributionfunction,CDF)80(步驟S124)。其中CDF80表示像素亮度值的累計情形。而動態分布範圍的一動態分布最小值可以是最小的像素亮度值，動態分布範圍的一動態分布最大值為最大的像素亮度值。假設由直方圖70可知最小的像素亮度值為115且最大的像素亮度值為210，便可將動態分布範圍設定為115到210。但實際上也可依來源影像10的情況調整動態分布範圍。舉例而言，可先計算落於原始的動態分布範圍中最小或是最大的20%的像素的數量。當落於原始的動態分布範圍中最小或是最大的20%的像素的數量少於一個比例(例如總像素的10%)時，表示其實像素亮度值集中於原始的動態分布範圍的中間60%的區間。因此可縮減動態分布範圍，再以縮減過的動態分布範圍進行後續步驟中的運算。例如當原始的動態分布範圍為50到250且像素亮度值集中於中間50%時，可縮減成動態分布範圍為100到200。此外，也可先計算這些像素亮度值的變異係數(coefficientofvariation)或是標準差(standarddeviation)。當變異係數或標準差小於一門坎值時,表示像素亮度值集中，而可適當縮減動態分布範圍。根據另一實施範例，在步驟124之前影像對比增進程序20還可先對直方圖70執行一去噪聲(denoise)程序，將低於一門坎值的對應數量設為零。如此一來也可避免少量過亮或過暗的像素影響影像對比增進程序20的執行結果。得到動態分布範圍以及⑶F80之後，可執行一映像表生成程序，以依據動態分布範圍以及⑶F80產生一映像表(mappingtable)(步驟S126)。接著可依據映像表修改像素亮度值，以增進來源影像10的影像對比(步驟S128)。映像表包括一對一對應的多個輸入值以及多個輸出值，輸入值為修改前的像素亮度值，而輸出值為修改後的像素亮度值。因此影像對比增進程序20根據可根據映像表修改來源影像10的每個像素的像素亮度值。為了使影像對比變的明顯，影像對比增進程序20可將集中於定區域的動態分布範圍擴展成整個亮度值域，也就是O到255。換句話說，集中於動態分布範圍的影像亮度值被分布到整個亮度值域之中，因此以影像對比增進程序20處理完的來源影像10中較均勻地具有高、中以及低亮度的部分。但在此並不將擴展後的分布範圍限定於O到255，影像對比增進程序20可將映像表的最小的輸出值設為小於或等於動態分布最小值，並把映射表的最大的輸入值設為大於或等於動態分布最大值。更詳細地說，映像表生成程序可以以線性直方圖等化(linearhistogramequalization)的方式,或是非線性的方式擴展動態分布範圍以產生映像表。根據一實施範例，映像表生成程序20可以以下述方程式擴展動態分布範圍…yαCDF(Yinput)-CDFjhmio)outputmpul-CDFu_CDFXhmjX。其中Yinput為輸入值，Yratput為輸出值，hmin為動態分布最小值，hmax為動態分布最大值。且當⑶F(Yinput)為O時，Youtput直接設為O。此線性直方圖等化方程式，目的是將直方圖70等化至均勻分布直方圖(uniformdistributionhistogram)的形狀。除了此方程式夕卜，影像對比增進程序20可使用非線性的直方圖等化方式，例如將直方圖70等化至高斯分布直方圖(Gaussiandistributionhistogram)或具有其它分布特性的直方圖。請參照圖5A以及圖5B，其分別為一實施範例的以影像對比增進程序處理完的來源影像的示意圖以及直方圖。如圖5A以及圖5B所示，以影像對比增進程序處理完的來源影像12具有鮮明的亮度對比，因此影像中的對象以及細節均清晰可見。由以影像對比增進程序20處理完的來源影像12的直方圖72可見，修改後的像素亮度值較平均地分配在O到255的亮度值域中。而以影像對比增進程序20處理完的來源影像12的⑶F82中整個曲線的上升幅度接近一致，而非如原始的來源影像10的⑶F80在極小的區間內急速增加。得到以影像對比增進程序20處理完的來源影像12之後，對其執行一變化檢測(changedetection)程序30,以比較一背景模型(backgroundmodel)40與以影像對比增進程序20處理完的來源影像12，並據以輸出一檢測結果(步驟S130)。接下來對檢測結果執行一背景與前景分類程序50，以根據檢測結果輸出至少一移動對象60(步驟S140)。其中背景模型40可以是事先已建立好，也可根據多個來源影像10實時建立。背景模型40的像點可以以單一高斯模型或混合式高斯模型來描述。一般來說，一像素彩色值或像素亮度值與背景模型40呈現較大差異的像點會有較小的高斯模型數值，而像素彩色值或像素灰階值與背景模型40呈現較小差異的像點會有較大的高斯模型數值。步驟S130可以包括以下步驟依據背景模型40與以影像對比增進程序20處理完的來源影像12產生一差值影像；以及比較一變化門坎值以及差值影像，並據以輸出檢測結果。換句話說，變化檢測程序30可以將以影像對比增進程序20處理完的來源影像12與背景模型40相減以得到差值影像，再依差值的大小判斷影像的畫面中是否有發生變化。除此之外，變化檢測程序30也可以針對事先決定的任意畫面區域進行變化檢測，或是以其它方式進行變化檢測，在此並不限定。背景與前景分類程序50可利用步驟S130輸出的檢測結果，對每一像素的鄰近區域進行分析，並判斷前景對象是否移動以輸出移動對象60。且背景與前景分類程序50可將抽取出的前景對象以及移動對象60等數據回饋給背景模型40，以實時修正及改善背景模型40。請參照圖6A以及圖6B，其分別為一實施範例的來源影像的示意圖，以及以使用影像對比增進的移動對象檢測方法處理完的來源影像的示意圖。圖6A的來源影像10整體亮度低，且移動對象60的亮度與彩度都與背景中的部分對象相近。但是經過使用影像對比增進的移動對象檢測方法處理之後，前景與背景分類程序50仍可辨識並輸出移動對象60，如圖6B。綜上所述，影像對比增進程序不需分析來源映像是否具不良的影像對比或是部分或全域亮度突然改變等情形，而直接進行直方圖等化的處理。由於擴展直方圖的動態分布範圍以產生補償像素亮度值用的映像表的運算十分簡單快速，因此能夠更有效率地解決傳統上繁瑣的比對與補償動作。再者，由於以影像對比增進程序處理完的來源影像以具有優秀的影像對比，因此後續的變化檢測程序以及背景與前景分離程序都能準確地進行檢測以及判斷，而能輸出正確的移動對象。當然，本發明還可有其它多種實施例，在不背離本發明精神及其實質的情況下，熟悉本領域的技術人員當可根據本發明作出各種相應的改變和變形，但這些相應的改變和變形都應屬於本發明所附的權利要求的保護範圍。權利要求1.一種使用影像對比增進的移動對象檢測方法，其特徵在於，包括接收一來源影像，其中該來源影像包括多個像素，每一該像素具有一像素亮度值；以一影像對比增進程序處理該來源影像，其中該影像對比增進程序包括以下步驟產生該些像素亮度值的一直方圖；依據該直方圖，計算該來源影像的一動態分布範圍以及一累積分布函數；執行一映像表生成程序，以依據該動態分布範圍以及該累積分布函數產生一映像表；以及依據該映像表修改該些像素亮度值，以增進該來源影像的影像對比；執行一變化檢測程序，以比較一背景模型與以該影像對比增進程序處理完的該來源影像，並據以輸出一檢測結果；以及執行一背景與前景分類程序，以根據該檢測結果輸出至少一移動對象。2.根據權利要求I所述的使用影像對比增進的移動對象檢測方法，其特徵在於，該動態分布範圍的一動態分布最小值為最小的該像素亮度值，動態分布範圍的一動態分布最大值為最大的該像素亮度值。3.根據權利要求2所述的使用影像對比增進的移動對象檢測方法，其特徵在於，該映像表生成程序以線性直方圖等化的方式擴展該動態分布範圍以產生該映像表。4.根據權利要求3所述的使用影像對比增進的移動對象檢測方法，其特徵在於，該映射表包括一對一對應的多個輸入值以及多個輸出值，該映像表生成程序以下述方程式擴展該動態分布範圍.其中Y一為該些輸入值，Youtput為該些輸出值，hmin為該動態分布最小值，hmax為該動態分布最大值。5.根據權利要求2所述的使用影像對比增進的移動對象檢測方法，其特徵在於，該映像表生成程序是以非線性的方式擴展該動態分布範圍以產生該映像表。6.根據權利要求I所述的使用影像對比增進的移動對象檢測方法，其特徵在於，在所述依據該直方圖，計算該來源影像的該動態分布範圍以及該累積分布函數的步驟之前，該影像對比增進程序還包括對該直方圖執行一去噪聲程序。7.根據權利要求I所述的使用影像對比增進的移動對象檢測方法，其特徵在於，所述比較該背景模型與以該影像對比增進程序處理完的該來源影像，並據以輸出該檢測結果的步驟包括依據該背景模型與以該影像對比增進程序處理完的該來源影像產生一差值影像；以及比較一變化門坎值以及該差值影像，並據以輸出該檢測結果。全文摘要一種使用影像對比增進的移動對象檢測方法，包括接收來源影像，其中每一個像素具有像素亮度值；以影像對比增進程序處理來源影像；執行變化檢測程序，以比較背景模型與以影像對比增進程序處理完的來源影像，並據以輸出檢測結果；以及執行背景與前景分類程序，以根據檢測結果輸出移動對象。其中影像對比增進程序可包括產生像素亮度值的直方圖；依據直方圖，計算來源影像的動態分布範圍以及累積分布函數；執行映像表生成程序，以依據動態分布範圍以及累積分布函數產生映像表；以及依據映像表修改像素亮度值，以增進來源影像的影像對比。文檔編號H04N7/18GK102956034SQ20111025444公開日2013年3月6日申請日期2011年8月26日優先權日2011年8月19日發明者成德鈞,盧延禎申請人:睿致科技股份有限公司