检测窗口自定义定形系统及方法
阅读说明：本技术 检测窗口自定义定形系统及方法 (Detection window self-defining shaping system and method ) 是由 王娟 于 2020-11-17 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种检测窗口自定义定形系统,包括：特性判断设备,用于对第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析,并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象；轮廓检测设备,用于对所述第二增强图像中的每一个运动对象执行以下操作：获取所述运动对象占据的图像区域的边缘形状以作为所述运动对象的轮廓；窗口映射机构,用于基于所述运动对象的轮廓定义用于对所述运动对象执行运动检测的检测窗口的轮廓。本发明还涉及一种检测窗口自定义定形方法。本发明的检测窗口自定义定形系统及方法结构紧凑、运行智能。由于能够基于待编码图像中的运动目标的相关信息自定义针对运动目标的图像编码策略,从而降低了执行图像编码的运算负荷。(The invention relates to a detection window self-defining shaping system, which comprises: a characteristic judgment device for performing object kind analysis on each object in the second enhanced image and judging whether the corresponding object belongs to a moving object based on the analyzed kind; a contour detection device for performing the following operations for each moving object in the second enhanced image: acquiring an edge shape of an image area occupied by the moving object as a contour of the moving object; a window mapping mechanism for defining a contour of a detection window for performing motion detection on the moving object based on the contour of the moving object. The invention also relates to a self-defined shaping method of the detection window. The detection window self-defining shaping system and method provided by the invention are compact in structure and intelligent in operation. The image coding strategy aiming at the moving target can be customized based on the related information of the moving target in the image to be coded, so that the operation load of executing image coding is reduced.)
技术领域
本发明涉及压缩编码领域，尤其涉及一种检测窗口自定义定形系统及方法。
背景技术
多媒体数据的压缩编码技术是在C.E.Shannon信息理论的基础发展起来的。编码方法可以分为三类：(1)根据信息源的统计特性，采用预测编码、变换编码、矢量量化编码、子带编码、神经网络编码等方法(第一代编码方法)。(2)根据人眼视觉特性，采用基于方向滤波的图像编码、基于图像轮廓以及伦理编码，基于小波分析的编码等方法(第二代编码方法)。(3)根据传递景物特征：采用分形编码、基于模型的编码等方法 (第二代编码方法)。
熵编码在解压缩过程中重新构造出与原始数据完全一致的数据，因此是一种无损压缩方法。它把已压缩的数据流看做是简单的数字序列，而忽略该数据的语义，因此熵编码适用于不考虑其自身具体特点的媒体。源编码用于把原始数据中的相关数据与不相关数据分开的场合。该方法要考虑原始数据的语义，通过消除不相关数据以达到对初始数据流的压缩。源编码常常是有损方法，其原始数据流与已编码的数据流相似但不相同。混合编码是熵编码和源编码技术的组合，通常是几种不同的熵编码和源编码技术组织在一起构成一种新的混合编码方法。
当前，在执行基于运动目标运动信息的图像压缩编码时，不会考虑不同运动目标的个性化信息，而对所有运动目标执行相同的运动检测和压缩编码，显然，这种编码模式不够灵活，例如，当执行运动检测的检测窗口轮廓与运动目标轮廓不匹配时，必然会造成部分检测窗口的浪费或者运动目标部分运动在检测时被遗漏。
发明内容
为了解决压缩编码领域的相关问题，本发明提供了一种检测窗口自定义定形系统及方法，能够基于待编码图像中的运动目标的轮廓自定义用于运动检测的检测窗口的轮廓，还能够基于待编码图像中的运动目标的景深自定义用于运动检测的相邻图像的数量，从而提升了压缩编码机制的智能化程度。
为此，本发明至少需要具备以下两处重要的发明点：
(1)对待编码的针对性处理后的图像数据中的运动对象进行运动信息检测的检测窗口的自定义操作，使得检测窗口与运动对象轮廓匹配，从而在保证运动对象搜索效率的同时减少搜索数据量；
(2)在具体的图像数据编码过程中，运动对象的景深越浅，执行运动对象运动信息分析的相邻图像的数量越少，从而提升了图像编码的智能化程度。
根据本发明的一方面，提供了一种检测窗口自定义定形系统，所述系统包括：
视觉探测机构，内置有光学成像镜头，设置在比赛场所，用于在比赛进行时，对比赛场景执行视觉探测操作，以获得具有不同时间戳的多帧探测图像。
更具体地，在所述检测窗口自定义定形系统中，还包括：
图像复原机构，与所述视觉探测机构连接，用于基于所述光学成像镜头的光学特性对每一帧探测图像执行复原处理，以获得对应的即时复原帧。
更具体地，在所述检测窗口自定义定形系统中，还包括：
第一增强设备，与所述图像复原机构连接，用于对接收到的每一即时复原帧执行颜色反差超限的相邻图像内容的增强处理，以获得第一增强图像；
第二增强设备，与所述第一增强设备连接，用于对接收到的第一增强图像执行明暗反差超限的相邻图像内容的增强处理，以获得第二增强图像；
特性判断设备，与所述第二增强设备连接，用于对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象；
轮廓检测设备，与所述特性判断设备连接，用于对所述第二增强图像中的每一个运动对象执行以下操作：获取所述运动对象占据的图像区域的边缘形状以作为所述运动对象的轮廓；
窗口映射机构，与所述轮廓检测设备连接，用于对所述第二增强图像中的每一个运动对象执行以下操作：基于所述运动对象的轮廓定义用于对所述运动对象执行运动检测的检测窗口的轮廓；
其中，基于所述运动对象的轮廓定义用于对所述运动对象执行运动检测的检测窗口的轮廓包括：对所述运动对象执行运动检测的检测窗口的轮廓与所述运动对象的轮廓匹配；
其中，对所述运动对象执行运动检测的检测窗口用于存在所述运动对象的相邻的多个第二增强图像以实现对所述运动对象的运动方向和运动幅度的解析；
其中，对所述运动对象执行运动检测的检测窗口用于存在所述运动对象的相邻的多个第二增强图像以实现对所述运动对象的运动方向和运动幅度的解析包括：所述运动对象的景深越浅，对所述运动对象执行运动检测的检测窗口用于存在所述运动对象的相邻的多个第二增强图像的数量越少；
其中，对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象包括：基于比赛场所出现的各种对象的颜色成像特征或外形成像特征识别所述第二增强图像中的每一个对象的对象种类；
其中，所述对象种类包括比赛用具、运动员、裁判员、观众、座椅和栏杆；
其中，对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象还包括：当分析到的种类为比赛用具、运动员、裁判员或观众时，判断相应对象属于运动对象。
根据本发明的另一方面，还提供了一种检测窗口自定义定形方法，所述方法包括：
使用视觉探测机构，内置有光学成像镜头，设置在比赛场所，用于在比赛进行时，对比赛场景执行视觉探测操作，以获得具有不同时间戳的多帧探测图像。
更具体地，在所述检测窗口自定义定形方法中，还包括：
使用图像复原机构，与所述视觉探测机构连接，用于基于所述光学成像镜头的光学特性对每一帧探测图像执行复原处理，以获得对应的即时复原帧。
更具体地，在所述检测窗口自定义定形方法中，还包括：
使用第一增强设备，与所述图像复原机构连接，用于对接收到的每一即时复原帧执行颜色反差超限的相邻图像内容的增强处理，以获得第一增强图像；
使用第二增强设备，与所述第一增强设备连接，用于对接收到的第一增强图像执行明暗反差超限的相邻图像内容的增强处理，以获得第二增强图像；
使用特性判断设备，与所述第二增强设备连接，用于对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象；
使用轮廓检测设备，与所述特性判断设备连接，用于对所述第二增强图像中的每一个运动对象执行以下操作：获取所述运动对象占据的图像区域的边缘形状以作为所述运动对象的轮廓；
使用窗口映射机构，与所述轮廓检测设备连接，用于对所述第二增强图像中的每一个运动对象执行以下操作：基于所述运动对象的轮廓定义用于对所述运动对象执行运动检测的检测窗口的轮廓；
其中，基于所述运动对象的轮廓定义用于对所述运动对象执行运动检测的检测窗口的轮廓包括：对所述运动对象执行运动检测的检测窗口的轮廓与所述运动对象的轮廓匹配；
其中，对所述运动对象执行运动检测的检测窗口用于存在所述运动对象的相邻的多个第二增强图像以实现对所述运动对象的运动方向和运动幅度的解析；
其中，对所述运动对象执行运动检测的检测窗口用于存在所述运动对象的相邻的多个第二增强图像以实现对所述运动对象的运动方向和运动幅度的解析包括：所述运动对象的景深越浅，对所述运动对象执行运动检测的检测窗口用于存在所述运动对象的相邻的多个第二增强图像的数量越少；
其中，对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象包括：基于比赛场所出现的各种对象的颜色成像特征或外形成像特征识别所述第二增强图像中的每一个对象的对象种类；
其中，所述对象种类包括比赛用具、运动员、裁判员、观众、座椅和栏杆；
其中，对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象还包括：当分析到的种类为比赛用具、运动员、裁判员或观众时，判断相应对象属于运动对象。
本发明的检测窗口自定义定形系统及方法结构紧凑、运行智能。由于能够基于待编码图像中的运动目标的相关信息自定义针对运动目标的图像编码策略，从而降低了执行图像编码的运算负荷。
具体实施方式
下面将对本发明的检测窗口自定义定形系统及方法的实施方案进行详细说明。
数字图像，是以二维数字组形式表示的图像，其数字单元为像元，数字图像的恰当应用通常需要数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准，数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。
数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。由数组或矩阵表示，其光照位置和强度都是离散的。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。每个像素具有整数行(高)和列(宽)位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。
当前，在执行基于运动目标运动信息的图像压缩编码时，不会考虑不同运动目标的个性化信息，而对所有运动目标执行相同的运动检测和压缩编码，显然，这种编码模式不够灵活，例如，当执行运动检测的检测窗口轮廓与运动目标轮廓不匹配时，必然会造成部分检测窗口的浪费或者运动目标部分运动在检测时被遗漏。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种检测窗口自定义定形系统及方法，能够有效解决相应的技术问题。
根据本发明实施方案示出的检测窗口自定义定形系统包括：
视觉探测机构，内置有光学成像镜头，设置在比赛场所，用于在比赛进行时，对比赛场景执行视觉探测操作，以获得具有不同时间戳的多帧探测图像。
接着，继续对本发明的检测窗口自定义定形系统的具体结构进行进一步的说明。
所述检测窗口自定义定形系统中还可以包括：
图像复原机构，与所述视觉探测机构连接，用于基于所述光学成像镜头的光学特性对每一帧探测图像执行复原处理，以获得对应的即时复原帧。
所述检测窗口自定义定形系统中还可以包括：
第一增强设备，与所述图像复原机构连接，用于对接收到的每一即时复原帧执行颜色反差超限的相邻图像内容的增强处理，以获得第一增强图像；
第二增强设备，与所述第一增强设备连接，用于对接收到的第一增强图像执行明暗反差超限的相邻图像内容的增强处理，以获得第二增强图像；
特性判断设备，与所述第二增强设备连接，用于对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象；
轮廓检测设备，与所述特性判断设备连接，用于对所述第二增强图像中的每一个运动对象执行以下操作：获取所述运动对象占据的图像区域的边缘形状以作为所述运动对象的轮廓；
窗口映射机构，与所述轮廓检测设备连接，用于对所述第二增强图像中的每一个运动对象执行以下操作：基于所述运动对象的轮廓定义用于对所述运动对象执行运动检测的检测窗口的轮廓；
其中，基于所述运动对象的轮廓定义用于对所述运动对象执行运动检测的检测窗口的轮廓包括：对所述运动对象执行运动检测的检测窗口的轮廓与所述运动对象的轮廓匹配；
其中，对所述运动对象执行运动检测的检测窗口用于存在所述运动对象的相邻的多个第二增强图像以实现对所述运动对象的运动方向和运动幅度的解析；
其中，对所述运动对象执行运动检测的检测窗口用于存在所述运动对象的相邻的多个第二增强图像以实现对所述运动对象的运动方向和运动幅度的解析包括：所述运动对象的景深越浅，对所述运动对象执行运动检测的检测窗口用于存在所述运动对象的相邻的多个第二增强图像的数量越少；
其中，对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象包括：基于比赛场所出现的各种对象的颜色成像特征或外形成像特征识别所述第二增强图像中的每一个对象的对象种类；
其中，所述对象种类包括比赛用具、运动员、裁判员、观众、座椅和栏杆；
其中，对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象还包括：当分析到的种类为比赛用具、运动员、裁判员或观众时，判断相应对象属于运动对象。
所述检测窗口自定义定形系统中：
对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象还包括：当分析到的种类为座椅或栏杆时，判断相应对象属于非运动对象。
所述检测窗口自定义定形系统中还可以包括：
信息编码设备，与所述窗口映射机构连接，用于基于所述第二增强图像中的每一个运动对象的检测窗口对所述第二增强图像中的每一个运动对象执行运动编码以压缩图像数据；
其中，所述轮廓检测设备和所述窗口映射机构对所述第二增强图像中的每一个非运动对象不执行轮廓检测操作和窗口映射操作。
根据本发明实施方案示出的检测窗口自定义定形方法包括：
使用视觉探测机构，内置有光学成像镜头，设置在比赛场所，用于在比赛进行时，对比赛场景执行视觉探测操作，以获得具有不同时间戳的多帧探测图像。
接着，继续对本发明的检测窗口自定义定形方法的具体步骤进行进一步的说明。
所述检测窗口自定义定形方法还可以包括：
使用图像复原机构，与所述视觉探测机构连接，用于基于所述光学成像镜头的光学特性对每一帧探测图像执行复原处理，以获得对应的即时复原帧。
所述检测窗口自定义定形方法还可以包括：
使用第一增强设备，与所述图像复原机构连接，用于对接收到的每一即时复原帧执行颜色反差超限的相邻图像内容的增强处理，以获得第一增强图像；
使用第二增强设备，与所述第一增强设备连接，用于对接收到的第一增强图像执行明暗反差超限的相邻图像内容的增强处理，以获得第二增强图像；
使用特性判断设备，与所述第二增强设备连接，用于对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象；
使用轮廓检测设备，与所述特性判断设备连接，用于对所述第二增强图像中的每一个运动对象执行以下操作：获取所述运动对象占据的图像区域的边缘形状以作为所述运动对象的轮廓；
使用窗口映射机构，与所述轮廓检测设备连接，用于对所述第二增强图像中的每一个运动对象执行以下操作：基于所述运动对象的轮廓定义用于对所述运动对象执行运动检测的检测窗口的轮廓；
其中，基于所述运动对象的轮廓定义用于对所述运动对象执行运动检测的检测窗口的轮廓包括：对所述运动对象执行运动检测的检测窗口的轮廓与所述运动对象的轮廓匹配；
其中，对所述运动对象执行运动检测的检测窗口用于存在所述运动对象的相邻的多个第二增强图像以实现对所述运动对象的运动方向和运动幅度的解析；
其中，对所述运动对象执行运动检测的检测窗口用于存在所述运动对象的相邻的多个第二增强图像以实现对所述运动对象的运动方向和运动幅度的解析包括：所述运动对象的景深越浅，对所述运动对象执行运动检测的检测窗口用于存在所述运动对象的相邻的多个第二增强图像的数量越少；
其中，对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象包括：基于比赛场所出现的各种对象的颜色成像特征或外形成像特征识别所述第二增强图像中的每一个对象的对象种类；
其中，所述对象种类包括比赛用具、运动员、裁判员、观众、座椅和栏杆；
其中，对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象还包括：当分析到的种类为比赛用具、运动员、裁判员或观众时，判断相应对象属于运动对象。
所述检测窗口自定义定形方法中：
对所述第二增强图像中的每一个对象执行对象种类分析，并基于分析到的种类判断相应对象是否属于运动对象还包括：当分析到的种类为座椅或栏杆时，判断相应对象属于非运动对象。
所述检测窗口自定义定形方法还可以包括：
使用信息编码设备，与所述窗口映射机构连接，用于基于所述第二增强图像中的每一个运动对象的检测窗口对所述第二增强图像中的每一个运动对象执行运动编码以压缩图像数据；
其中，所述轮廓检测设备和所述窗口映射机构对所述第二增强图像中的每一个非运动对象不执行轮廓检测操作和窗口映射操作。
另外，所述检测窗口自定义定形系统及方法中，信息编码设备所使用的编码标准为MPEG-4编码标准。
与MPEG-1和MPEG-2相比，MPEG-4的特点是其更适于交互AV服务以及远程监控。MPEG-4是第一个使你由被动变为主动(不再只是观看，允许你加入其中，即有交互性)的动态图像标准，它的另一个特点是其综合性。从根源上说，MPEG-4试图将自然物体与人造物体相溶合(视觉效果意义上的)。MPEG-4的设计目标还有更广的适应性和更灵活的可扩展性。
MPEG全称是Moving Pictures Experts Group，它是“动态图像专家组”的英文缩写，该专家组成立于1988年，致力于运动图像及其伴音的压缩编码标准化工作，原先他们打算开发MPEG1、MPEG2、MPEG3和MPEG4四个版本，以适用于不同带宽和数字影像质量的要求。
目前，MPEG1技术被广泛的应用于VCD，而MPEG2标准则用于广播电视和DVD等。MPEG3最初是为HDTV开发的编码和压缩标准，但由于 MPEG2的出色性能表现，MPEG3只能是死于襁褓了。MPEG4是一个适用于低传输速率应用的方案。与MPEG1和MPEG2相比，MPEG4更加注重多媒体系统的交互性和灵活性。
已经提供了本发明的上述描述，用于说明和描述的目的。不是旨在是穷尽性的或将公开的精确形式作为对本发明的限制。本发明的宽度和范围不应当受到上述示例性实施例中任意一个的限制。许多修改和变化对于本领域普通技术人员将是明显的。这些修改和变化包括所公开的特征的任何相关组合。对实施例的选择和描述是为了最好地解释本发明的原理及其实际应用，从而使得本领域的其他技术人员能够理解本发明的各种实施例以及适合于预期特定用途的各种修改。意图在于，本发明的范围由所附权利要求及其等同物来限定。
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