违章用地的自动发现方法

摘要

本发明提供一种违章用地的自动发现方法，包括以下步骤：步骤1：将不同时相的视频数据进行稳像处理；步骤2：对稳像后的视频数据进行背景建模，并滤除视频数据中的流动前景，获得每一个预置点在不同时间节点下的背景图片；步骤3：对背景图片的滤波处理，滤除背景图片中的噪声；以及步骤4：将相同预置点不同时相的背景图片与历史背景图片匹配，获得差值图片，提取差值图片的变化特征并判断违章用地是否存在。本发明的技术方案利用数字图像、视频处理技术对目标监控区域的视频数据进行处理，建立标准监控目标背景历史数据库，通过分析比对当前目标背景和历史目标背景，自动发现违章用地。

主权项

一种违章用地的自动发现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对于每一个监控预置点采集视频数据，滤除其中的流动前景后存储入库，形成初始背景库；步骤2：采集不同时相的视频数据，并通过电子稳像进行稳像处理；所述稳像处理过程采用电子稳像处理方式，其处理过程如下：Step 1：在所采集得到的视频数据中提取角点；Step 2：根据角点周围的纹理变化程度来选择信息量较大的特征块，使用特征块匹配进行运动估计；Step 3：通过运动估计算法计算帧间的位移矢量；再求解运动方程，对运动参数进行滤波处理，计算帧间全局运动参数；Step 4：将运动估计得到的帧间全局运动参数累加到前面的帧间全局运动参数的累加值上去，形成一条关于摄像机镜头的运动曲线，这条曲线当中既包括了摄像机的主观运动，同时也包括了一定的抖动分量；Step 5：对Step 4得到的运动曲线进行运动滤波处理，去除掉运动矢量累加中的抖动，然后对当前帧进行运动补偿，完成视频稳像的处理；步骤3：基于局部空间异常因子的细节保护正则化算法对稳像后的视频数据进行图像去噪处理；步骤4：基于多分辨率纹理直方图对滤波处理后的视频数据进行背景建模，滤除视频数据中的流动前景，获得每一个预置点在不同时间节点下的背景图片，即当前背景图片；步骤5：基于SURF算法将相同预置点在不同时相的当前背景图片与初始背景库中的历史背景图片进行图像配准处理，获得差值图片；步骤6：提取差值图片的变化特征并判断背景是否发生变化：如果发生变化，则进入步骤7，如果没有发生变化，则将当前背景图片作为背景图片更新所述初始背景库并进入步骤2；步骤7：对发生背景变化的图片，判断是否属于违章用地情况，即是否发生 违章建筑物加盖。