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CN101909145B - 影像杂讯过滤系统及方法 - Google Patents

影像杂讯过滤系统及方法 Download PDF

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Abstract

一种影像杂讯过滤方法，该方法包括如下步骤：获取影像摄取装置摄取的图片，以该图片作为当前图片；如果当前图片的背景列表为空，则直接将该当前图片加入背景列表；否则，计算当前图片与背景图片之间的差异图片；过滤差异图片中RGB差异值之和小于第一设定阀值的像素；过滤差异图片中面积小于第二设定阀值的差异区块；统计差异图片中面积大于等于第二设定阀值的差异区块的面积总和；如果该面积总和小于第三设定阀值，则将处理后的当前图片加入背景列表，否则，继续对其它图片过滤。利用本发明可以完全去除影像中的杂讯。

Description

影像杂讯过滤系统及方法
技术领域
本发明涉及一种影像处理系统及方法，尤其涉及一种影像杂讯过滤系统及方法。
背景技术
影像杂讯是指影像摄取装置获取的图像与真实图像的某些像素不完全相同，产生偏差。传统的去除影像杂讯的方法有：
(1)使用差异阀值过滤不相同的像素；
(2)使用模糊化加阀值过滤的方法过滤不相同的像素。
传统的方法虽然可以减少很多杂讯，但并不能完全去除影像中的杂讯。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种影像杂讯过滤系统，其可完全去除影像中的杂讯。
鉴于以上内容，还有必要提供一种影像杂讯过滤方法，其可完全去除影像中的杂讯。
一种影像杂讯过滤系统，该系统包括：获取模块，用于从存储体中获取影像摄取装置摄取的图片，以该图片作为当前图片；计算模块，用于判断当前图片的背景列表是否为空，及当背景列表不为空时，计算当前图片与背景图片之间的差异图片，所述背景列表为一种存放背景图片的数据结构；过滤模块，用于过滤差异图片中RGB差异值之和小于第一设定阀值的像素；所述过滤模块，还用于过滤差异图片中面积小于第二设定阀值的差异区块；统计模块，用于统计差异图片中面积大于等于第二设定阀值的差异区块的面积总和，并判断该面积总和是否小于第三设定阀值；添加模块，用于在当前图片的背景列表为空时，直接将当前图片加入背景列表，或者，当所述面积总和小于第三设定阀值时，将经过上述计算模块、过滤模块和统计模块处理后的当前图片加入背景列表。
一种影像杂讯过滤方法，该方法包括如下步骤：(a)从存储体中获取影像摄取装置摄取的图片，以该图片作为当前图片；(b)如果当前图片的背景列表为空，则直接将该当前图片加入背景列表，所述背景列表为一种存放背景图片的数据结构；(c)如果当前图片的背景列表不为空，则计算当前图片与背景图片之间的差异图片；(d)过滤差异图片中RGB差异值之和小于第一设定阀值的像素；(e)过滤差异图片中面积小于第二设定阀值的差异区块；(f)统计差异图片中面积大于等于第二设定阀值的差异区块的面积总和，并判断该面积总和是否小于第三设定阀值；(g)如果该面积总和大于等于第三设定阀值，则返回步骤(a)，如果该面积总和小于第三设定阀值，则将经过上述步骤(c)-(f)处理后的当前图片加入背景列表。
相较于现有技术，所述的影像杂讯过滤系统及方法，其可完全去除影像中的杂讯，极大地提高了影像的品质。
附图说明
图1是本发明影像杂讯过滤系统较佳实施例的系统架构图。
图2是本发明影像杂讯过滤方法较佳实施例的流程图。
具体实施方式
如图1所示，是本发明影像杂讯过滤系统较佳实施例的系统架构图。该影像杂讯过滤系统21运行于主机2中，所述主机2与显示设备1、影像摄取装置3和输入设备4相连。该主机2包括存储体20和中央处理器(Central Processing Unit，CPU)23。
其中，所述影像摄取装置3用于摄取图片资料22，并将摄取的图片资料22传送到主机2。在本实施例中，所述影像摄取装置3为网络摄影机(IP Camera)。
所述存储体20可以是主机2中的硬盘等，用于存储图片资料22。所述中央处理器23用于控制影像杂讯过滤系统21的执行。
所述主机2连接有显示设备1，用于显示影像摄取装置3传送给主机2的图片等。所述输入设备4可以是键盘和鼠标等，用于进行数据输入。
所述影像杂讯过滤系统21用于从存储体20中获取影像摄取装置3摄取的图片，并去除该图片中的杂讯。其中，该影像杂讯过滤系统21包括获取模块210、计算模块211、过滤模块212、统计模块213和添加模块214。本发明所称的模块是完成一特定功能的计算机程序段，比程序更适合于描述软件在计算机中的执行过程，因此在本发明以下对软件描述都以模块描述。
所述获取模块210用于从存储体20中获取影像摄取装置3摄取的图片，该图片作为当前图片。
所述计算模块211用于判断当前图片的背景列表是否为空，及当背景列表不为空时，计算当前图片与背景图片之间的差异图片。在本实施例中，所述背景列表为一种存放背景图片的数据结构，如队列。
所述过滤模块212用于过滤差异图片中RGB(Red，Green，Blue)差异值之和小于第一设定阀值的像素。所述RGB差异值是指差异图片中每个像素的RGB值与背景图片中每个像素的RGB值之间的差值。在本实施例中，假设第一设定阀值为24，则过滤模块212将过滤差异图片中RGB差异值之和小于24的像素，即像素(R+G+B)差异值之和小于24的像素。在其它实施例中，所述过滤模块212也可以通过其它类型的差异值(如YCbCr差异值)来过滤差异图片中的像素。
所述过滤模块212还用于过滤差异图片中面积小于第二设定阀值的差异区块。在本实施例中，假设第二设定阀值为40个像素单位，则过滤模块212将过滤差异图片中面积小于40个像素单位的差异区块。在本实施例中，所述差异区块是指差异图片中彼此相连的像素组合而成的区块。
所述统计模块213用于统计差异图片中面积大于等于第二设定阀值的差异区块的面积总和，并判断该面积总和是否小于第三设定阀值。在本实施例中，假设第三设定阀值为200个像素单位，差异图片中面积大于等于40个像素单位的差异区块有三块，记为区块A、区块B和区块C。其中，区块A、区块B和区块C的面积分别为40个像素单位、50个像素单位和60个像素单位，由于区块A、区块B和区块C的面积总和为(40+50+60)＝150个像素单位，则统计模块213判断差异图片中面积大于等于第二设定阀值的差异区块的面积总和小于第三设定阀值。
所述添加模块214用于在当前图片的背景列表为空时，直接将当前图片加入背景列表，或者，当所述面积总和小于第三设定阀值时，将处理后的当前图片(即过滤掉杂讯后的图片)加入背景列表。
所述获取模块210还用于当该面积总和大于等于第三设定阀值时，继续从存储体20中获取其它图片，并进行后续的计算、过滤和统计操作。
在其它实施例中，所述获取模块210还用于对获取的图片进行模糊化，以提高后续计算、过滤和统计操作的准确性。
如图2所示，是本发明影像杂讯过滤方法较佳实施例的流程图。
步骤S1，获取模块210从存储体20中获取影像摄取装置3摄取的图片，该图片作为当前图片。
步骤S2，计算模块211判断当前图片的背景列表是否为空。如果背景列表为空，执行步骤S8；如果背景列表不为空，执行步骤S3。
步骤S3，计算模块211计算当前图片与背景图片之间的差异图片。在本实施例中，所述背景列表为一种存放背景图片的数据结构，如队列。
步骤S4，过滤模块212过滤差异图片中RGB差异值之和小于第一设定阀值的像素。所述RGB差异值是指差异图片中每个像素的RGB值与背景图片中每个像素的RGB值之间的差值。在其它实施例中，所述过滤模块212也可以通过其它类型的差异值(如YCbCr差异值)来过滤差异图片中的像素。
步骤S5，过滤模块212过滤差异图片中面积小于第二设定阀值的差异区块。在本实施例中，假设第二设定阀值为40个像素单位，则过滤模块212将过滤差异图片中面积小于40个像素单位的差异区块。在本实施例中，所述差异区块是指差异图片中彼此相连的像素组合而成的区块。
步骤S6，统计模块213统计差异图片中面积大于等于第二设定阀值的差异区块的面积总和。
步骤S7，统计模块213判断该面积总和是否小于第三设定阀值。如果该面积总和小于第三设定阀值，执行步骤S8；如果该面积总和大于等于第三设定阀值，返回步骤S1，所述获取模块210继续从存储体20中获取其它图片，将该图片作为当前图片并进行后续的计算、过滤和统计操作。在本实施例中，假设第三设定阀值为200个像素单位，则统计模块213判断差异图片中面积大于等于第二设定阀值的差异区块的面积总和是否小于200个像素单位。
步骤S8，添加模块214在当前图片的背景列表为空时，直接将当前图片加入背景列表，或者，当所述面积总和小于第三设定阀值时，将处理后的当前图片(即过滤掉杂讯后的图片)加入背景列表。
在其它实施例中，所述方法还包括步骤：获取模块210对获取的图片进行模糊化，以提高后续计算、过滤和统计操作的准确性。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种影像杂讯过滤方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
(a)从存储体中获取影像摄取装置摄取的图片，以该图片作为当前图片；
(b)如果当前图片的背景列表为空，则直接将该当前图片加入背景列表，所述背景列表为一种存放背景图片的数据结构；
(c)如果当前图片的背景列表不为空，则计算当前图片与背景图片之间的差异图片；
(d)过滤差异图片中RGB差异值之和小于第一设定阀值的像素；
(e)过滤差异图片中面积小于第二设定阀值的差异区块；
(f)统计差异图片中面积大于等于第二设定阀值的差异区块的面积总和，并判断该面积总和是否小于第三设定阀值；及
(g)如果该面积总和大于等于第三设定阀值，则返回步骤(a)，如果该面积总和小于第三设定阀值，则将经过上述步骤(c)-(f)处理后的当前图片加入背景列表。
2.如权利要求1所述的影像杂讯过滤方法，其特征在于，所述RGB差异值是指差异图片中每个像素的RGB值与背景图片中每个像素的RGB值之间的差值。
3.如权利要求1所述的影像杂讯过滤方法，其特征在于，所述差异区块是指差异图片中彼此相连的像素组合而成的区块。
4.如权利要求1所述的影像杂讯过滤方法，其特征在于，所述步骤(a)还包括：对获取的图片进行模糊化，以该模糊化后的图片作为当前图片。
5.一种影像杂讯过滤系统，其特征在于，该系统包括：
获取模块，用于从存储体中获取影像摄取装置摄取的图片，以该图片作为当前图片；
计算模块，用于判断当前图片的背景列表是否为空，及当背景列表不为空时，计算当前图片与背景图片之间的差异图片，所述背景列表为一种存放背景图片的数据结构；
过滤模块，用于过滤差异图片中RGB差异值之和小于第一设定阀值的像素；
所述过滤模块，还用于过滤差异图片中面积小于第二设定阀值的差异区块；
统计模块，用于统计差异图片中面积大于等于第二设定阀值的差异区块的面积总和，并判断该面积总和是否小于第三设定阀值；及
添加模块，用于在当前图片的背景列表为空时，直接将当前图片加入背景列表，或者，当所述面积总和小于第三设定阀值时，将经过上述计算模块、过滤模块和统计模块处理后的当前图片加入背景列表。
6.如权利要求5所述的影像杂讯过滤系统，其特征在于，所述RGB差异值是指差异图片中每个像素的RGB值与背景图片中每个像素的RGB值之间的差值。
7.如权利要求5所述的影像杂讯过滤系统，其特征在于，所述差异区块是指差异图片中彼此相连的像素组合而成的区块。
8.如权利要求5所述的影像杂讯过滤系统，其特征在于，所述获取模块还用于：对获取的图片进行模糊化，以该模糊化后的图片作为当前图片。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103413278B (zh) * 2013-08-22 2016-06-01 成都数之联科技有限公司 一种商品图片背景噪声的过滤方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1489112A (zh) * 2002-10-10 2004-04-14 北京中星微电子有限公司 运动图像检测方法
CN1804927A (zh) * 2005-12-28 2006-07-19 浙江工业大学 基于全方位视觉传感器的道路监控装置
CN1984236A (zh) * 2005-12-14 2007-06-20 浙江工业大学 一种交通流信息视频检测中的特征采集方法
CN100336071C (zh) * 2005-08-19 2007-09-05 清华大学 复杂背景图像中鲁棒的眼睛精确定位方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2695585B2 (ja) * 1992-12-28 1997-12-24 キヤノン株式会社 光起電力素子及びその製造方法、並びにそれを用いた発電装置
US5536600A (en) * 1994-09-23 1996-07-16 Kaun; Thomas D. Li-alloy electrode for Li-alloy/metal sulfide cells
EP1401210A4 (en) * 2001-05-10 2011-12-21 Panasonic Corp IMAGING DEVICE
US6918946B2 (en) * 2001-07-02 2005-07-19 Board Of Regents, The University Of Texas System Applications of light-emitting nanoparticles
US20030134198A1 (en) * 2001-09-28 2003-07-17 Kabushiki Kaisha Toshiba Negative electrode material, negative electrode, nonaqueous electrolyte battery and method of manufacturing a negative electrode material
KR100780948B1 (ko) * 2006-02-28 2007-12-03 삼성전자주식회사 색 잡음을 제거하는 영상 신호 처리 장치
WO2008022005A2 (en) * 2006-08-09 2008-02-21 Fotonation Vision Limited Detection and correction of flash artifacts from airborne particulates
WO2008105222A1 (ja) * 2007-02-27 2008-09-04 Nec Corporation ノイズ低減装置、ノイズ低減方法、及びノイズ低減プログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1489112A (zh) * 2002-10-10 2004-04-14 北京中星微电子有限公司 运动图像检测方法
CN100336071C (zh) * 2005-08-19 2007-09-05 清华大学 复杂背景图像中鲁棒的眼睛精确定位方法
CN1984236A (zh) * 2005-12-14 2007-06-20 浙江工业大学 一种交通流信息视频检测中的特征采集方法
CN1804927A (zh) * 2005-12-28 2006-07-19 浙江工业大学 基于全方位视觉传感器的道路监控装置

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