一種基于圖像處理的自動(dòng)檢測(cè)視頻圖像清晰度的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像處理的自動(dòng)檢測(cè)視頻圖像清晰度的方法，涉及視頻圖像質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)。本發(fā)明首先將視頻圖像濾波，轉(zhuǎn)化為灰度圖，并截取灰度圖的中間區(qū)域部分；采用公開(kāi)的算法對(duì)x方向和y方向分別進(jìn)行梯度計(jì)算；對(duì)已有的灰度圖進(jìn)行db2小波變換，計(jì)算高頻小波系數(shù)的能量Energy。該方法不受圖像內(nèi)容和亮度的影響，檢測(cè)結(jié)果對(duì)編碼和噪聲等干擾都有一定的魯棒性。本發(fā)明直接從視頻編碼器獲得圖像幀的信息，且不需要對(duì)檢測(cè)期間所有圖像幀進(jìn)行比較，也無(wú)需存儲(chǔ)歷史視頻圖像幀數(shù)據(jù)，故大大地降低了CPU的占有率和內(nèi)存使用率，且很好地檢測(cè)到視頻圖像清晰度是否異常，減少誤報(bào)和漏報(bào)。
【專利說(shuō)明】一種基于圖像處理的自動(dòng)檢測(cè)視頻圖像清晰度的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域，尤其涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域的攝像機(jī)設(shè)備故障檢測(cè)與診斷。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著視頻監(jiān)控規(guī)模的日益擴(kuò)大，目前一般的大型視頻監(jiān)控系統(tǒng)都包含數(shù)萬(wàn)路的攝像機(jī)，而對(duì)于每一路攝像機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，是否正常工作，其視頻圖像是否清晰可用，根據(jù)目前的相關(guān)調(diào)查，大部分的攝像機(jī)的日常維護(hù)工作都采用人眼查看的方式來(lái)確定攝像機(jī)的工作狀態(tài)，這種方法雖然可靠性比較高，但需要花費(fèi)大量的人力成本，并且效率極其低下，不能實(shí)時(shí)報(bào)告出清晰度異常攝像機(jī)，無(wú)法及時(shí)地預(yù)警報(bào)告出清晰度異常的攝像機(jī)的當(dāng)前情況。所以迫切需要一種快捷、方便、智能的方法來(lái)檢查監(jiān)控系統(tǒng)中的攝像機(jī)是否清晰度異常，一旦檢測(cè)出攝像機(jī)視頻圖像清晰度異常，系統(tǒng)將會(huì)立即發(fā)出報(bào)警。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于提供一種不依靠人力、能夠自動(dòng)的全方位檢測(cè)攝像機(jī)清晰度異常的方法。旨在解決目前視頻監(jiān)控系統(tǒng)中攝像機(jī)設(shè)備難以維護(hù)的問(wèn)題。
[0004]為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供了一種通過(guò)對(duì)攝像機(jī)視頻圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理，檢測(cè)攝像機(jī)清晰度異常的智能方法。本發(fā)明方法具體為:
步驟一:獲取視頻圖像；
步驟二:將視頻圖像進(jìn)行高斯濾波；
步驟三:將高斯濾波后的圖像灰度化，并截取灰度化后的圖像的中間部分；
步驟四:利用Sobel算子對(duì)圖像中間區(qū)域分別對(duì)X方向和y方向計(jì)算梯度值Gx和Gy ； 步驟五:統(tǒng)計(jì)梯度圖灰度值的連續(xù)變化量；
步驟六:對(duì)灰度圖進(jìn)行db2小波變化，取高頻能量值；
步驟七:根據(jù)所設(shè)定的閾值判斷是否清晰度異常。
[0005]本發(fā)明不需要參考圖像即可檢測(cè)攝像機(jī)的視頻圖像清晰度是否異常，該方法不受圖像內(nèi)容和亮度的影響，檢測(cè)結(jié)果對(duì)編碼和噪聲等干擾有一定的鋁棒性。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】:
圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于圖像處理的攝像機(jī)視頻圖像清晰度異常的檢測(cè)方法流程圖。
圖2攝像機(jī)清晰度異常圖像。
【權(quán)利要求】
1.一種基于圖像處理的自動(dòng)檢測(cè)視頻圖像清晰度的方法，其特征在于該方法包括如下步驟: 步驟一:獲取視頻圖像； 步驟二:將視頻圖像進(jìn)行高斯濾波； 步驟三:將高斯濾波后的圖像灰度化，并截取灰度化后的圖像的中間部分； 步驟四:利用Sobel算子對(duì)圖像中間區(qū)域分別對(duì)X方向和y方向計(jì)算梯度值Gx和Gy ； 步驟五:統(tǒng)計(jì)梯度圖灰度值的連續(xù)變化量: 對(duì)于某一像素點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)該像素點(diǎn)沿X方向或y方向上的一定數(shù)量像素點(diǎn)內(nèi)的梯度連續(xù)上升或下降的量，記為avgNum; 步驟六:對(duì)灰度圖進(jìn)行db2小波變化,取高頻能量值,記為wavEnergy ； 步驟七:根據(jù)所設(shè)定的閾值判斷是否清晰度異常。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的自動(dòng)檢測(cè)視頻圖像清晰度的方法，其特征在于:步驟四中采用Sobel梯度算子對(duì)X方向和y方向分別進(jìn)行梯度計(jì)算。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的自動(dòng)檢測(cè)視頻圖像清晰度的方法，其特征在于:步驟五中采用的統(tǒng)計(jì)該像素點(diǎn)沿X方向或y方向上的一定數(shù)量像素點(diǎn)內(nèi)的梯度連續(xù)上升或下降的量。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的自動(dòng)檢測(cè)視頻圖像清晰度的方法，其特征在于:步驟七中判斷攝像機(jī)視頻圖像清晰度異常的判定方法: 如果avgNum>ThreadHoIdl&&wavEngergy<ThreadHoId2,判定該攝像機(jī)視頻圖像清晰度異常。
【文檔編號(hào)】H04N17/00GK103686148SQ201310641677
【公開(kāi)日】2014年3月26日 申請(qǐng)日期:2013年12月5日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月5日
【發(fā)明者】不公告發(fā)明人 申請(qǐng)人:北京華戎京盾科技有限公司