飞虫检测方法、装置及终端制造方法及图纸

一种飞虫检测方法、装置及终端，所述飞虫检测方法包括：获取待检测的第一图像和第二图像；对所述第一图像和所述第二图像进行差运算，并对差运算后的结果进行二值化操作，以得到二值图像；统计所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数，以得到列像素直方图；根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫。本发明专利技术技术方案可以实现图像中的飞虫检测，以区别于图像中的其他物体，进而可以在多领域的应用场景中实现更好的监测效果。

Bug detection method, and terminal device

A bug detection method, device and terminal, including the bug detection method: first image and the second image acquisition to be detected; differential operation is performed on the first image and the second image, and the difference of the results after binarization operation, in order to get the two value image of the statistics; two value image in each row of pixel values in non pixel number zero, in order to get the pixel histogram; results to determine whether the presence of insects according to statistics of the column pixel histogram. The technical scheme of the invention can realize bug detection in the image, to other objects from the image, to achieve better monitoring application scenarios and in many areas in the.

【技术实现步骤摘要】
飞虫检测方法、装置及终端
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种飞虫检测方法、装置及终端。
技术介绍
在图像处理领域，采用移动侦测技术能够自动检测出视频中的运动场景，因而可以降低人工监控成本，提高监控效率和监控力度。移动侦测技术已被作为运动检测录像技术的基础，是智能摄像机的重要组成部分，越来越多的智能摄像机将移动侦测技术嵌入到摄像机固件中。传统的移动侦测方法主要有三类：光流法、帧间差分法和背景差分法。光流法通过给图像中的每一个像素点赋予一个速度矢量，形成一个图像运动场，在运动的一个特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可由投影关系得到，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析；如果图像中没有运动物体，则光流矢量在整个图像区域是连续变化的；当图像中有运动物体时，目标和图像背景存在相对运动，运动物体所形成的速度矢量必然和邻域背景速度矢量不同，从而检测出运动物体及位置。图像差分法比较简单，易于实施，因而成为目前应用最广泛的运动目标检测方法。图像差分法可分类两类：背景差分法和帧间差分法。背景差分法采用图像序列中的当前帧和背景参考模型比较，来检测运动物体的一种方法，其性能依赖于所使用的背景建模技术。帧间差分法是一种通过对视频图像序列中的两个或三个相邻帧做差分运算来获得运动目标轮廓的方法。但是，图像差分法、背景差分法和帧间差分法对引起的画面变化等干扰因素特别敏感，例如光照、风吹绿植等。在夜视环境下，飞虫在飞行过程中也会导致画面变化。由于传统的移动侦测算法对引起画面变化的干扰因素特别敏感，因此一旦检测到画面变化，就进行移动侦测报警。但是这种报警是不被希望的，即属于误报，所以需要检测并鉴别夜视环境的飞虫以避免误报。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是如何实现图像中的飞虫检测。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种飞虫检测方法，飞虫检测方法包括：获取待检测的第一图像和第二图像；对所述第一图像和所述第二图像进行差运算，并对差运算后的结果进行二值化操作，以得到二值图像；统计所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数，以得到列像素直方图；根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫。可选的，所述根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫包括：计算所述列像素直方图的波峰的数量；根据所述波峰的数量确定是否存在飞虫。可选的，所述列像素直方图的纵坐标为所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数，所述列像素直方图的横坐标为所述二值图像的列；所述计算所述列像素直方图的波峰的数量包括：遍历所述列像素直方图的所有列，如果所述列像素直方图中存在纵坐标值大于波峰阈值的列，且所述纵坐标值与设定横坐标间隔数量对应列的纵坐标值的差值大于设定差阈值，则所述波峰的数量加一。可选的，在所述列像素直方图的设定范围间隔的列数内仅保留一个波峰。可选的，所述根据所述波峰的数量确定是否存在飞虫包括：所述波峰的数量小于最小数量阈值或大于最大数量阈值时，则确定存在飞虫。可选的，所述列像素直方图的纵坐标为所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数；所述根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫包括：根据有效列比率确定是否存在飞虫，所述有效列比率为所述列像素直方图中纵坐标值大于波峰阈值的列的数量与纵坐标值大于噪声阈值的列的数量的比值。可选的，所述根据有效列比率确定是否存在飞虫包括：所述有效列比率小于比率阈值时，则确定存在飞虫。可选的，所述统计所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数之前还包括：对所述二值图像进行腐蚀操作，以得到腐蚀图像；计算所述腐蚀图像中像素值非零的像素总数；所述像素总数大于第一设定阈值时，则统计所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数。可选的，所述飞虫检测方法还包括：所述像素总数小于等于所述第一设定阈值时，则重新获取待检测的图像。可选的，所述对所述第一图像和所述第二图像进行像素值的差运算，并对差运算后的结果进行二值化操作包括：对所述第一图像和所述第二图像的所有像素做差并取绝对值，以形成差异图像；对于所述差异图像中的每一像素，如果像素值小于像素阈值，则将该像素的像素值赋值为0，否则赋值为预设的非零值，以形成所述二值图像。可选的，所述第一图像和所述第二图像为红外视频中的相邻两帧图像。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还公开了一种飞虫检测装置，飞虫检测装置包括：获取模块，适于获取待检测的第一图像和第二图像；差运算模块，适于对所述第一图像和所述第二图像进行差运算，并对差运算后的结果进行二值化操作，以得到二值图像；统计模块，适于统计所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数，以得到列像素直方图；第一判断模块，适于根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫。可选的，所述第一判断模块包括：波峰数量计算单元，适于计算所述列像素直方图的波峰的数量；第一判断单元，适于根据所述波峰的数量确定是否存在飞虫。可选的，所述列像素直方图的纵坐标为所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数，所述列像素直方图的横坐标为所述二值图像的列；所述波峰数量计算单元包括：遍历计算子单元，适于遍历所述列像素直方图的所有列，如果所述列像素直方图中存在纵坐标值大于波峰阈值的列，且所述纵坐标值与设定横坐标间隔数量对应列的纵坐标值的差值大于设定差阈值，则所述波峰的数量加一。可选的，在所述列像素直方图的设定范围间隔的列数内仅保留一个波峰。可选的，所述第一判断单元在所述波峰的数量小于最小数量阈值或大于最大数量阈值时，则确定存在飞虫。可选的，所述列像素直方图的纵坐标为所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数；所述第一判断模块包括：第二判断单元，适于根据有效列比率确定是否存在飞虫，所述有效列比率为所述列像素直方图中纵坐标值大于波峰阈值的列的数量与纵坐标值大于噪声阈值的列的数量的比值。可选的，第二判断单元在所述有效列比率小于比率阈值时，则确定存在飞虫。可选的，所述飞虫检测装置还包括：腐蚀模块，适于对所述二值图像进行腐蚀操作，以得到腐蚀图像；计算模块，适于计算所述腐蚀图像中像素值非零的像素总数；第二判断模块，适于判断所述像素总数是否大于第一设定阈值，在所述像素总数大于所述第一设定阈值时，则所述统计模块统计所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数。可选的，在所述像素总数小于等于所述第一设定阈值时，则所述获取模块重新获取待检测的图像。可选的，所述差运算模块包括：差异图像形成单元，适于对所述第一图像和所述第二图像的所有像素做差并取绝对值，以形成差异图像；二值图像形成单元，适于对于所述差异图像中的每一像素，如果像素值小于像素阈值，则将该像素的像素值赋值为0，否则赋值为预设的非零值，以形成所述二值图像。可选的，所述第一图像和所述第二图像为红外视频中的相邻两帧图像。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还公开了一种终端，所述终端包括所述飞虫检测装置。与现有技术相比，本专利技术实施例的技术方案具有以下有益效果：本专利技术技术方案获取待检测的第一图像和第二图像；对所述第一图像和所述第二图像进行差运算，并对差运算后的结果进行二值化操作，以得到二值图像；统计所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数，以得到列像素直方图；根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫。本专利技术技术方案通过对第一图像和第二图像的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种飞虫检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的第一图像和第二图像；对所述第一图像和所述第二图像进行差运算，并对差运算后的结果进行二值化操作，以得到二值图像；统计所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数，以得到列像素直方图；根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫。

【技术特征摘要】
1.一种飞虫检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的第一图像和第二图像；对所述第一图像和所述第二图像进行差运算，并对差运算后的结果进行二值化操作，以得到二值图像；统计所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数，以得到列像素直方图；根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫。2.根据权利要求1所述的飞虫检测方法，其特征在于，所述根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫包括：计算所述列像素直方图的波峰的数量；根据所述波峰的数量确定是否存在飞虫。3.根据权利要求2所述的飞虫检测方法，其特征在于，所述列像素直方图的纵坐标为所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数，所述列像素直方图的横坐标为所述二值图像的列；所述计算所述列像素直方图的波峰的数量包括：遍历所述列像素直方图的所有列，如果所述列像素直方图中存在纵坐标值大于波峰阈值的列，且所述纵坐标值与设定横坐标间隔数量对应列的纵坐标值的差值大于设定差阈值，则所述波峰的数量加一。4.根据权利要求3所述的飞虫检测方法，其特征在于，在所述列像素直方图的设定范围间隔的列数内仅保留一个波峰。5.根据权利要求2所述的飞虫检测方法，其特征在于，所述根据所述波峰的数量确定是否存在飞虫包括：所述波峰的数量小于最小数量阈值或大于最大数量阈值时，则确定存在飞虫。6.根据权利要求1所述的飞虫检测方法，其特征在于，所述列像素直方图的纵坐标为所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数；所述根据所述列像素直方图的统计结果确定是否存在飞虫包括：根据有效列比率确定是否存在飞虫，所述有效列比率为所述列像素直方图中纵坐标值大于波峰阈值的列的数量与纵坐标值大于噪声阈值的列的数量的比值。7.根据权利要求6所述的飞虫检测方法，其特征在于，所述根据有效列比率确定是否存在飞虫包括：所述有效列比率小于比率阈值时，则确定存在飞虫。8.根据权利要求1所述的飞虫检测方法，其特征在于，所述统计所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数之前还包括：对所述二值图像进行腐蚀操作，以得到腐蚀图像；计算所述腐蚀图像中像素值非零的像素总数；所述像素总数大于第一设定阈值时，则统计所述二值图像在每列上像素值非零的像素个数。9.根据权利要求8所述的飞虫检测方法，其特征在于，还包括：所述像素总数小于等于所述第一设定阈值时，则重新获取待检测的图像。10.根据权利要求1至9任一项所述的飞虫检测方法，其特征在于，所述对所述第一图像和所述第二图像进行像素值的差运算，并对差运算后的结果进行二值化操作包括：对所述第一图像和所述第二图像的所有像素做差并取绝对值，以形成差异图像；对于所述差异图像中的每一像素，如果像素值小于像素阈值，则将该像素的像素值赋值为0，否则赋值为预设的非零值，以形成所述二值图像。11.根据权利要求1至9任一项所述的飞虫检测方法，其特征在于，所述第一图像和所述第二图像为红外视频中的相邻两帧图像。12.一种飞虫检测装置，其特征在于，包括：获取模块，适于获取待检测的第一图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵丽丽，李召，
申请(专利权)人：上海小蚁科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31