一种基于视频动态图像的河道位置标注方法技术

本发明专利技术涉及一种基于视频动态图像的河道位置标注方法，结合一段机位固定的动态视频，找到水面晃动的区域作为种子区域，向较为静态的区域生长。以静态区域且边缘信息丰富的区域视为河岸，作为水面区域增长终止的位置。本发明专利技术利用一段视频来识别和标注水面，不需要依赖样本，能够处理倒影这样复杂的情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频动态图像的河道位置标注方法
本专利技术涉及水利环保以及图像处理领域，特别是一种基于视频动态图像的河道位置标注方法。
技术介绍
图像的场景分析，即标注图像中某个像素是属于什么物体的任务，比如天空、水面、道路等，是图像处理中的难点。在水行业相关的领域中，河道、水面位置的识别又具有重要意义，因为所有的识别目标都应处于图像中水面的位置，对图像中属于水面的像素的标注是很多后续任务的第一步要解决的问题。一旦把图像中属于水面的像素标注后，就相当于标注出图像中我们关注的区域，可以排除水面以外的干扰，以及分析水中物体的其他特征。传统的图像处理方法是从边缘特征、纹理特征和颜色特征入手进行水面的识别。用更先进的算法比如机器学习，其做法就像识别其他物体或区域那样，使用大量的分类样本去学习水面的特征。而最新的基于深度学习的算法也可以对水面进行识别，算法的思路和机器学习一致，都是想要用样本来学习，只不过是用更抽象的特征提取方法来描述。传统的图像处理方法对水面并没有特别有效的方法，这种方法在倒影明显处往往会失效，而且水面并无一个可以用常规方法描述的纹理，因此不是一个理想的方案。无论是机器学习还是深度学习都依赖海量的标注样本，首先样本的获取就相当困难，而且其结果也并没有特别理想，在不同的场景很容易出现奇异的结果。同时，以上描述的方法都是对单张图像进行识别，场景分析需要考虑十分复杂的因素，难度很高性能不稳定。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是提出一种基于视频动态图像的河道位置标注方法，利用一段视频来识别和标注水面，不需要依赖样本，能够处理倒影这样复杂的情况。本专利技术采用以下方案实现：一种基于视频动态图像的河道位置标注方法，包括以下步骤：步骤S1：固定好视频采集装置，并采集一段设定时间长度的视频图像；步骤S2：对步骤S1采集的视频图像进行实时处理，建立单高斯模型提取视频图像中的前景和背景；步骤S3：基于步骤S2，对视频图像进行动态时间分析，将图像区域划分为多个小块，并统计每个小块的持续晃动时间段与静止时间段；步骤S4：根据步骤S3的结果生成水面区域生长的种子；步骤S5：生成属于河岸的可靠区域；步骤S6：进行水面区域生长（以种子区域为起始向外生长，生长的方式是以小格为单位，但最终的目标是像素），选择属于种子的小块进行递归处理，得到新的种子区域与终止区域，所有的种子区域都属于水面，遍历所有终止区域（这个终止区域和其他的河岸可靠区域的区别在于其和生长后的种子区域相邻），并采用高斯模型判断属于水面的像素和属于河岸的像素；步骤S7：根据步骤S6的结果得到区域生长结果二值图，其中区域生长结果二值图中，属于水面的像素为1，否则为0；为了防止局部生长过头的情况，对所述区域生长结果二值图进行腐蚀后膨胀的处理，标注出河道位置。进一步地，步骤S1中，所述一段设定时间长度内，视频图像中的光照位置（表现为倒影的位置）、水纹和场景均不会发生明显变化。较佳的，步骤S2中，提取前后景的方法可以采用混合高斯模型也可以采用单高斯模型，由于本专利技术的目标就是水面波纹的周期但不规律的晃动，因此这里选择单高斯模型更为合适。进一步地，步骤S3具体包括以下步骤：步骤S31：把图像区域划分为16*16的小块，对每个小块内的前景图像（也就是每一帧高斯模型提取到的前景）进行时间上的统计；步骤S32：设置一个前景像素的阈值，对于高于该阈值的小块，记录开始的时间t0，只要视频持续过程中一旦低于该阈值则记录停止时间t1，即t0至t1为持续晃动时间段，这段时间外的为静止时间段，观察每个小块在视频长度的分钟内的持续晃动时间段和静止时间段的数量。较佳的，图像中的像素会有如下几种情况：水波动区域（也就是高光暗光交界处和倒影边缘明显处）的持续晃动要比静止时间有压倒性的优势。人流或者车流密集的区域会出现较多静止时间段，而普通密集的区域静止的情况多余晃动。树木等随风飘荡的物体则会和水波的晃动比较类似需要后续步骤排除。最后是基本静止的区域。选择一帧图像作为目标图像，本专利技术需要标注这张图像中哪些像素是水面区域，哪些是非水面区域。进一步地，步骤S4具体包括以下步骤：步骤S41：以4个田字形的小格组成一个大格，每个小格同时属于4个不同的大格；步骤S42：对每一个大格中的4个小格的动态时间进行合并，符合持续晃动时间段远大于静止时间段的大格为水波区域（包含高光暗光交接处和倒影边缘明显处），即水面区域生长的种子，把这区域内的像素全部标注为水面；这样做的好处是当波纹处于小格的交界处的情况可以被很好的处理；其中，所述远大于可以根据实际需求设置；步骤S43：合并重合的大格，使得最后的区域生长的种子是以小格为单元的区域。进一步地，步骤S5具体包括以下步骤：步骤S51：处理小块中属于静态的区域，即把步骤S4中不属于种子区域的小块全部归为静态区域小块；步骤S52：计算整张图sobel边缘强度；步骤S53：统计种子区域内的边缘强度的均值，以这个均值作为第二阈值，将低于第二阈值的边缘强度设为0，高于第二阈值的边缘强度设为1，生成新的二值图；其中，将边缘强度为1的小块设为含有边缘的小块；步骤S54：对步骤S53得到的二值图进行腐蚀处理，将孤立的噪点去除；步骤S55：遍历所有静态区域小块，将包含有边缘的小块设为河岸的可靠区域，其余的小块作为待生长的区域。进一步地，步骤S6中，所述递归处理为针对每个小块周围8个小块的处理，分为以下几种情况：如果目标小块属于种子小块，则不对其进行处理；如果目标小块属于待生长的区域，则对小块内像素标注为水面，并把小块标注为种子；如果目标小块属于河岸可靠区域，则把该小块标记为终止区域，并且不做处理。进一步地，步骤S6中，所述采用高斯模型判断属于水面的像素和属于河岸的像素具体为：统计每个终止小块相邻的种子小块内像素的3通道灰度的分布，建立3个通道灰度的高斯模型；针对终止小块中每个像素点，如果其每个通道灰度值在相应的高斯模型的方差方位内，则认定其为属于水面的像素，否则为属于河岸的像素；同时将所有未处理的像素均设为非水面。进一步地，步骤S7中，腐蚀和膨胀的核选择10，如果区域生长结果二值图中出现多块水面区域，并且相互之间不连通，则选择最大的那块作为水面。与现有技术相比，本专利技术有以下有益效果：本专利技术采用一个固定机位的摄像头拍摄的画面，利用图像的动态处理过程来判断，可以利用更多的信息来判断，难度降低很多。同时本专利技术不需要依赖样本，水中复杂倒影对于传统方法来说是干扰的因素，而对于本专利技术的方法则是入手处。附图说明图1为本专利技术实施例的方法流程示意图。具体实施方式下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步说明。应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。本实施例的方法基于以下几个事实进行设计：1）河道内的水体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频动态图像的河道位置标注方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：固定好视频采集装置，并采集一段设定时间长度的视频图像；步骤S2：对步骤S1采集的视频图像进行实时处理，建立单高斯模型提取视频图像中的前景和背景；步骤S3：基于步骤S2，对视频图像进行动态时间分析，将图像区域划分为多个小块，并统计每个小块的持续晃动时间段与静止时间段；步骤S4：根据步骤S3的结果生成水面区域生长的种子；步骤S5：生成属于河岸的可靠区域；步骤S6：进行水面区域生长，选择属于种子的小块进行递归处理，得到新的种子区域与终止区域，所有的种子区域都属于水面，遍历所有终止区域，并采用高斯模型判断属于水面的像素和属于河岸的像素；步骤S7：根据步骤S6的结果得到区域生长结果二值图，其中区域生长结果二值图中，属于水面的像素为1，否则为0；对所述区域生长结果二值图进行腐蚀后膨胀的处理，标注出河道位置。

【技术特征摘要】
1.一种基于视频动态图像的河道位置标注方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：固定好视频采集装置，并采集一段设定时间长度的视频图像；步骤S2：对步骤S1采集的视频图像进行实时处理，建立单高斯模型提取视频图像中的前景和背景；步骤S3：基于步骤S2，对视频图像进行动态时间分析，将图像区域划分为多个小块，并统计每个小块的持续晃动时间段与静止时间段；步骤S4：根据步骤S3的结果生成水面区域生长的种子；步骤S5：生成属于河岸的可靠区域；步骤S6：进行水面区域生长，选择属于种子的小块进行递归处理，得到新的种子区域与终止区域，所有的种子区域都属于水面，遍历所有终止区域，并采用高斯模型判断属于水面的像素和属于河岸的像素；步骤S7：根据步骤S6的结果得到区域生长结果二值图，其中区域生长结果二值图中，属于水面的像素为1，否则为0；对所述区域生长结果二值图进行腐蚀后膨胀的处理，标注出河道位置。2.根据权利要求1所述的一种基于视频动态图像的河道位置标注方法，其特征在于：步骤S1中，所述一段设定时间长度内，视频图像中的光照位置、水纹和场景均不会发生明显变化。3.根据权利要求1所述的一种基于视频动态图像的河道位置标注方法，其特征在于：步骤S3具体包括以下步骤：步骤S31：把图像区域划分为16*16的小块，对每个小块内的前景图像进行时间上的统计；步骤S32：设置一个前景像素的阈值，对于高于该阈值的小块，记录开始的时间t0，只要视频持续过程中一旦低于该阈值则记录停止时间t1，即t0至t1为持续晃动时间段，这段时间外的为静止时间段，观察每个小块在视频长度的分钟内的持续晃动时间段和静止时间段的数量。4.根据权利要求1所述的一种基于视频动态图像的河道位置标注方法，其特征在于：步骤S4具体包括以下步骤：步骤S41：以4个田字形的小格组成一个大格，每个小格同时属于4个不同的大格；步骤S42：对每一个大格中的4个小格的动态时间进行合并，符合持续晃动时间段远大于静止时间段的大格为水...

【专利技术属性】
技术研发人员：单森华，吴闽帆，黄继峰，戴诗琪，
申请(专利权)人：四创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35