一种视频图像中绿植的识别方法技术

本申请实施例公开了一种视频图像中绿植的识别方法，用于视频监控领域。本申请实施例方法包括：获取由绿色物体图像中的各个第一图像块训练得到的增益坐标系，增益坐标系包括颜色增益区域，将视频流中的视频图像划分成多个第二图像块；根据第二图像块的蓝色增益和红色增益判断第二图像块是否位于颜色增益区域，得到第一判断结果；和/或，根据第二图像块的色相值是否在第一预设范围内且第二图像块的饱和度值是否在第二预设范围内，得到第二判断结果。根据第一判断结果和/或第二判断结果，能有效地确定第二图像块是否属于绿植的图像区域，进而定位出视频图像中的绿植。进而定位出视频图像中的绿植。进而定位出视频图像中的绿植。

【技术实现步骤摘要】
一种视频图像中绿植的识别方法


[0001]本申请实施例涉及视频监控领域，尤其涉及一种视频图像中绿植的识别方法。

技术介绍

[0002]现有的视频监控系统由实时控制系统、监视系统及管理信息系统组成。实时控制系统完成实时数据采集处理、存储、反馈的功能；监视系统完成对各个监控点的全天候的监视，能在多操作控制点上切换多路图像；管理信息系统完成各类所需信息的采集、接收、传输、加工、处理，是整个系统的控制核心。
[0003]而随着视频监控系统的快速发展，视频分辨率在不断扩大，高清视频技术正在快速普及，4K分辨率已经在视频监控行业大量应用。高分辨率视频的传输必定会给网络带来极大的压力，因此在不损失视频有效信息的前提下，如何提高视频的压缩率成为视频编码领域的关键课题。人类视觉系统并不是对画面中的所有区域都感兴趣，因此可以尽可能地滤除图像中不被关注的冗余信息，降低画面中非感兴趣区域的码率，以达到降低码率，节省带宽的目的。
[0004]现有的视频监控所应用的场景多数是室外场景，在室外监控场景中，树木和草丛等绿植随风晃动也会破坏视频的时间冗余，导致编本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频图像中绿植的识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的视频流，所述视频流中至少一帧视频图像包括绿植；获取由绿色物体图像中的各个第一图像块训练得到的增益坐标系，所述增益坐标系的两个坐标轴分别为蓝色增益和红色增益，所述增益坐标系包括颜色增益区域，所述颜色增益区域由各个所述第一图像块在所述增益坐标系的分布位置得到，且所述第一图像块在所述增益坐标系的分布位置由所述第一图像块的红色增益值和蓝色增益值确定；将所述视频流中的视频图像划分成多个第二图像块；根据所述第二图像块的蓝色增益和红色增益判断所述第二图像块是否位于所述颜色增益区域，得到第一判断结果；和/或，根据所述第二图像块在HSV颜色空间中的色相值和饱和度值判断所述色相值是否在第一预设范围内且所述饱和度值是否在第二预设范围内，得到第二判断结果；根据所述第一判断结果和/或所述第二判断结果，确定所述第二图像块是否属于所述绿植的图像区域。2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述将所述视频流中的视频图像划分成多个第二图像块包括：将所述视频流中不包含预设目标对象的视频图像确定为目标视频图像；将所述视频流中的目标视频图像划分成多个所述第二图像块。3.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述方法还包括：若确定所述第二图像块属于所述绿植的图像区域，则在所述视频图像上标记所述第二图像块；展示标记有所述第二图像块的所述视频图像。4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述方法还包括：若确定所述第二图像块属于所述绿植的图像区域，则降低所述第二图像块的码率。5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述获取由绿色物体图像中的各个第一图像块训练得到的增益坐标系前，所述方法还包括：获取各个所述第一图像块中像素点的RGB三通道分量的第一平均值；根据所述第一平均值计算出所述第一图像块的蓝色增益和红色增益。6.根据权利要求5所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述第二图像块的蓝色增益和红色增益判断所述第二图像块是否位于所述颜色增益区域包括：获取所述第二图像块中像素点的RGB三通道分量的第二平均值；根据所述第二平均值计算出所述第二图像块的蓝色增益和红色增益；...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志恒，
申请(专利权)人：杭州涂鸦信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：