视频图像处理方法、装置及具有存储功能的装置制造方法及图纸

本申请公开了一种视频图像处理方法、装置及具有存储功能的装置，其中视频图像处理方法包括：对视频图像进行操作分别得到基于空间信息和运动信息的图像；利用基于空间信息和运动信息的图像构建图像的四元数帧；分别通过离散余弦变换操作、标记操作、反离散余弦变换操作、高斯滤波操作将图像的四元数帧转换为图像的热力图；判断图像的热力图中是否存在高亮区域，若存在，则将高亮区域确定为视频中异常事件发生的可疑区域。通过该视频图像处理方法，能够快速地检测视频中是否有异常事件发生。

【技术实现步骤摘要】
视频图像处理方法、装置及具有存储功能的装置
本申请涉及视频图像处理
，特别是涉及一种视频图像处理方法、装置及具有存储功能的装置。
技术介绍
异常事件检测技术作为一种重要的自动监控手段，可对公共场所中的密集人群进行监测，实现突发事件的快速检测和及时报警，对维护生命财产安全具有重要意义。现有技术中，通常使用以下三种方法进行异常事件检测，第一种是监督类方法，这类方法通常从标记的视频数据中学习建立正常和异常行为模型，然后通过分类器进行分类；第二种方法是基于轨迹的方法，这类方法通过提取目标的轨迹来获得正常事件模型的聚类，通过完整地训练正常轨迹，在线地预测当前未完成轨迹的趋势，以尽早发现异常；第三种方法是基于统计学习的方法，该方法建立一个正常事件模型来检测异常，其依赖于从图像或者时空视频块中提取的低层次特征，然后建立相关模型，对其进行训练。现有的专利技术人在长期的研究中发现，上述异常事件检测方法具有一定的依赖性：第一种方法只能在严格限制的视频场景条件下检测特定的异常事件；第二种方法严重依赖于轨迹的提取过程，在密集的场景中，很难获得鲁棒性的检测结果；第三种方法计算复杂度高，并且建立的正常事件模块的判断标准严重依赖于训练数据。
技术实现思路
本申请主要解决的技术问题是提供一种视频图像处理方法、装置及具有存储功能的装置，能够快速地检测视频中是否有异常事件发生。为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种视频图像处理方法，包括：对视频图像进行操作分别得到基于空间信息和运动信息的图像；利用所述基于空间信息和运动信息的图像构建图像的四元数帧；分别通过离散余弦变换操作、标记操作、反离散余弦变换操作、高斯滤波操作将所述图像的四元数帧转换为图像的热力图；判断所述图像的热力图中是否存在高亮区域，若存在，则将所述高亮区域确定为所述视频中异常事件发生的可疑区域。为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种视频图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：处理器、存储器以及通信电路，所述存储器、所述通信电路分别耦接所述处理器，所述处理器在工作时控制自身以及所述存储器、所述通信电路以实现上述方法中的步骤。为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种具有存储功能的装置，存储有程序数据，所述程序数据能够被执行以实现上述方法中的步骤。本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请中视频图像处理方法包括：对视频图像进行操作分别得到基于空间信息和运动信息的图像；利用基于空间信息和运动信息的图像构建图像的四元数帧；分别通过离散余弦变换操作、标记操作、反离散余弦变换操作、高斯滤波操作将图像的四元数帧转换为图像的热力图；判断图像的热力图中是否存在高亮区域，若存在，则将高亮区域确定为视频中异常事件发生的可疑区域。通过该视频图像处理方法无需事前进行训练，不需要利用先验知识，计算复杂度低，鲁棒性高，能够快速地对视频中异常事件的发生进行检测和定位。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：图1是本申请视频图像处理方法一实施方式的流程示意图；图2是本申请视频图像处理方法另一实施方式的流程示意图；图3是本申请视频图像处理装置一实施方式的结构示意图；图4是本申请具有存储功能的装置一实施方式的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。参阅图1，图1是本申请视频图像处理方法一实施方式的流程示意图，该方法包括：S101：对视频图像进行操作分别得到基于空间信息和运动信息的图像。视频为要检测是否有异常事件发生的视频，一般是通过监控摄像头拍摄得到的。具体地，步骤S101中对视频图像进行操作分别得到基于空间信息的图像和基于运动信息的图像。空间信息指的是视频图像中反映实体空间分布特征的信息，例如视频图像中实体的外观信息、形状信息、位置之间的分布关系等。基于空间信息的图像指的是在该基于空间信息的图像中，每一个像素点表示的信息为视频图像中的空间信息。运动信息指的是视频图像中反映运动目标的信息，例如，运动目标的运行方向、运动速度、运动加速度以及运动路程等。基于运动信息的图像指的是在该基于运动信息的图像中，每一个像素点表示的信息是视频图像中的运动信息。基于空间信息的图像可以是多个表示不同空间信息的图像，例如包括外观信息的图像、形状信息的图像等，基于运动信息的图像也可以是多个表示不同运动信息的图像，例如包括运行速度的图像、运动方向的图像等。在该步骤中，通过得到视频图像的空间信息和运动信息，相比较于一些现有技术中只结合空间信息，本申请能够更加贴近地反映视频图像中各个事件的发生，为后续准确地检测和定位异常事件提供基础。步骤S101中具体是对视频中同一帧图像进行操作分别得到基于空间信息的图像和基于运动信息的图像，从而以便后续判断该帧图像中是否存在异常事件发生的可疑区域，例如，对视频中当前帧进行操作分别得到基于空间信息和运动信息的图像。可选的，步骤S101中得到的基于空间信息的图像和基于运动信息的图像既可以与视频图像的尺寸相同，也可以是小于视频图像的尺寸，例如，可以是对视频图像的局部进行操作得到基于空间信息和运动信息的图像，在此不做限制。S102：利用所述基于空间信息和运动信息的图像构建图像的四元数帧。四元数是由爱尔兰数学家哈密顿在1843年专利技术的数学概念，其是简单的超复数，包含一个实数和三个虚数位，其表示如下：q＝a+bi+cj+dk其中，a,b,c,d属于实数，i,j,k表示三个虚数单位，且满足i2＝j2＝k2＝-1。具体地，结合基于空间信息的图像和基于运动信息的图像中相同位置点的所对应的信息值形成四元数，从而构建整个视频图像的四元数帧Q，该四元数帧Q具体是一幅图像，可选的，该图像与基于空间信息的图像、与基于运动信息的图像尺寸相同，在该四元数帧图像中，一个像素点所对应的信息是结合基于空间信息的图像中该点所对应的信息和基于运动信息的图像中该点所对应的信息得到的。当然，在其他实施方式中，四元数帧Q的尺寸也可以小于基于空间信息和运动信息的图像的尺寸，其可以是利用基于空间和运动信息的图像的局部信息构建视频图像的四元数帧Q。S103：分别通过离散余弦变换操作、标记操作、反离散余弦变换操作、高斯滤波操作将所述图像的四元数帧转换为图像的热力图。离散余弦变换操作(DiscreteCosineTransform，DCT)的变换核为余弦函数，其除了具有一般的正交变换性质外，它的变换阵的基向量能很好地描述人类语音信号和图像信号的相关特性。因此，在对语音信号、图像信号的变换中，离散余弦变换操作被认为是一种准最佳变换。首先，经过根据离散余弦变换操作的定义，利用如下公式处理图像的四元数帧Q，其中，X、Y表示四元数帧Q的尺寸，(x，y)表示本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：对视频图像进行操作分别得到基于空间信息和运动信息的图像；利用所述基于空间信息和运动信息的图像构建图像的四元数帧；分别通过离散余弦变换操作、标记操作、反离散余弦变换操作、高斯滤波操作将所述图像的四元数帧转换为图像的热力图；判断所述图像的热力图中是否存在高亮区域，若存在，则将所述高亮区域确定为所述视频中异常事件发生的可疑区域。

【技术特征摘要】
1.一种视频图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：对视频图像进行操作分别得到基于空间信息和运动信息的图像；利用所述基于空间信息和运动信息的图像构建图像的四元数帧；分别通过离散余弦变换操作、标记操作、反离散余弦变换操作、高斯滤波操作将所述图像的四元数帧转换为图像的热力图；判断所述图像的热力图中是否存在高亮区域，若存在，则将所述高亮区域确定为所述视频中异常事件发生的可疑区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高亮区域的灰度值大于预定阈值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于空间信息和运动信息的图像包括基于空间信息和运动信息的四个通道的图像，所述四个通道的图像包括基于空间信息的灰度通道图像和图像中运动目标的轮廓通道图像、基于运动信息的所述图像中运动目标的运动速度通道图像和所述图像中运动目标的运动方向通道图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述基于空间信息和运动信息的图像构建图像的四元数帧，包括：利用如下公式构建所述图像的四元数帧：Q＝I1+I2i+I3j+I4k其中，I1为所述图像的灰度通道图像，I2为所述图像中运动目标的轮廓通道图像，I3为所述图像中运动目标的运动速度通道图像，I4为所述图像中运动目标的运动方向通道图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述公式为：Q＝W1I1+W2I2i+W3I3j+W...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴新宇，王慧国，李金科，郭会文，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44