基于MOSSE算法的监控设备点位图像矫正方法及系统技术方案

本申请提供一种基于MOSSE算法的监控设备点位图像矫正方法及系统，基于MOSSE算法的监控设备点位图像矫正方法包括：S1：采集监控设备中镜头点位的初始图像，并构建点位库；S2：获取镜头预设运动中点位的图像；S3：基于MOSSE算法计算同一点位处图像与初始图像之间偏移量及，其中为X轴方向的偏移量，为Y轴方向的偏移量；S4：基于偏移量及，调整镜头的点位位置，并获取该点位处的图像；S5：循环步骤S3及S4；S6：当满足终止条件时，将点位库中初始图像替换为步骤S4中的图像，并更新对应的点位位置，以解决摄像机分时段对固定定点进行拍摄的过程中，因点位图像偏移导致无法对目标物体进行准确监控的技术问题。监控的技术问题。监控的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于MOSSE算法的监控设备点位图像矫正方法及系统


[0001]本申请涉及摄像机点位图像偏移识别
，具体涉及一种基于MOSSE算法的监控设备点位图像矫正方法及系统。

技术介绍

[0002]在机房、实验室、车库等场所，为监控特殊设备或重要物品需安装摄像机等监控设备，以实时监控是否出现异常情况。摄像机被安装至监控场所时，需要设置摄像机拍摄的固定点位，从而分不同时段对固定定点进行拍摄。即摄像机的壳体被固定安装至监控场所内，摄像机的镜头可以按照预先设计的路线进行往复循环运动，从而对监控场所内的设备、物品等目标物进行监控。
[0003]由于不同摄像机的灵敏度存在差异，摄像机拍摄的某一固定点位处图像会与上次该点位处图像存在一定的偏移。并且随着摄像机的拍摄次数增加，同一点位处图像因移动导致的偏移越大，图像的偏移增大会使得需要检测的目标差异偏移越多，最坏可能导致摄像机拍摄的画面中目标物体逐步消失。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种基于MOSSE算法的监控设备点位图像矫正方法及系统，以解决摄像机分时段对固定定点进行拍摄的过程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于MOSSE算法的监控设备点位图像矫正方法，其特征在于，包括：S1：采集监控设备中镜头点位的初始图像，并构建点位库；S2：获取镜头预设运动中点位的图像；S3：基于MOSSE算法计算同一点位处图像与初始图像之间偏移量及，其中为X轴方向的偏移量，为Y轴方向的偏移量；S4：基于偏移量及，调整镜头的点位位置，并获取该点位处的图像；S5：循环步骤S3及S4；S6：当满足终止条件时，将点位库中初始图像替换为步骤S4中的图像，并更新对应的点位位置。2.根据权利要求1所述的基于MOSSE算法的监控设备点位图像矫正方法，其特征在于，所述终止条件为：，其中，为X方向的偏移量，为Y方向的偏移量，为X方向预设的像素差阈值，为Y方向预设的像素差阈值；或者循环次数超过一阈值。3.根据权利要求1所述的基于MOSSE算法的监控设备点位图像矫正方法，其特征在于，所述基于MOSSE算法计算同一点位处图像与初始图像之间偏移量及的步骤包括：基于初始图像以及图像，提取灰度特征以及：；；；；其中，表示初始图像的灰度特征，表示图像的灰度特征，gray(x)表示对图像做灰度变化，ftd(x)表示对矩阵做傅里叶变化，表示初始图像的像素，表示图像的像素；将初始图像的灰度图与图像的灰度图相乘，并转换至傅里叶空间；针对矩阵进行傅里叶的中心化偏移：；其中表示傅里叶的中心化偏移，表示对矩阵的傅里叶逆变换运算；获取矩阵最大值的位置以及：；其中，maxloc(x)表示找到矩阵对应最大值的位置，表示一矩阵；计算图像位置的偏移量以及：；
；其中，表示矩阵X方向最大值的位置，表示矩阵Y方向最大值的位置，矩阵的大小为，表示矩阵的行数，表示矩阵的列数。4.根据权利要求3所述的基于MOSSE算法的监控设备点位图像矫正方法，其特征在于，所述针对矩阵进行傅里叶的中心化偏移步骤之后，所述获取矩阵最大值的位置以及步骤之前，还包括步骤：基于中心化偏移后的矩阵进行数据转换：；其中，表示中心化偏移后的矩阵，表示数据转换后的矩阵，ftd(x)表示对矩阵做傅里叶变化，表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：张天，付铭明，侯朝阳，肖洪波，
申请(专利权)人：触景无限科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：