[發明專利]一種針對多種亮度條件下圖像可視化程度檢測的評估方法無效
| 申請號: | 201410218449.5 | 申請日: | 2014-05-22 |
| 公開(公告)號: | CN103971374A | 公開(公告)日: | 2014-08-06 |
| 發明(設計)人: | 薛林財;甘利;沙浩 | 申請(專利權)人: | 日立數字安防系統(上海)有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T5/00 |
| 代理公司: | 北京連城創新知識產權代理有限公司 11254 | 代理人: | 劉伍堂 |
| 地址: | 201700 上*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 針對 多種 亮度 條件下 圖像 可視化 程度 檢測 評估 方法 | ||
技術領域
本發明涉及電子技術領域,具體地說是一種針對多種亮度條件下圖像可視化程度檢測的評估方法。
背景技術
在目前,還沒有一種客觀的標準或者方法能夠評價復雜亮度條件下圖像可視化程度,只能通過傳統的肉眼觀察的方式進行主觀的評價。這里的可視化程度是指圖像中物體的看見度和清晰度。例如在一種亮度條件較復雜,即畫面中同時存在亮度不同的區域,可以劃分成亮區和暗區兩個部分,通過自動增益控制提升方式,圖像中亮區和暗區都按照同幅度進行提升,因此暗區提升的同時可能存在亮區過曝現象,目前還沒有一個評價方法能夠量化的反映圖像的效果是否好壞。本發明的目的就是提出這樣一個評價方法。
發明內容
本發明為克服現有技術的不足,設計一種方法來客觀的評價復雜亮度條件下圖像可視化程度。首先根據圖像中亮度情況把圖像進行分塊,然后計算圖像能見度參數,結合不同區域的能見度參數,進行圖像質量的整體評價。
為實現上述目的,設計一種針對多種亮度條件下圖像可視化程度檢測的評估方法,包括攝像機機芯、圖像區域劃分軟件、圖像邊緣強度檢測軟件,其特征在于,所述的圖像可視化程度檢測的評估方法的工作流程如下:
a.將攝像機中的圖像輸入至圖像區域劃分軟件中;
b.圖像區域劃分軟件按照圖像的亮度程度不同進行區域劃分,將圖像劃分為兩個或者多個區域;
c.圖像區域劃分軟件將分區域后的每個圖像塊輸入至圖像邊緣強度檢測軟件中;
d.圖像邊緣強度檢測軟件將每個圖像塊進行中值濾波去除每個圖像塊中的椒鹽噪聲;
e.圖像邊緣強度檢測軟件將中值濾波后的每個圖像塊轉換成灰階圖;
f.通過圖像邊緣強度檢測軟件中的Sobel算子計算得到灰階圖中每個像素點的垂直邊緣和水平邊緣的灰度值;
g.將計算后的灰階圖中的每個像素點的垂直邊緣和水平邊緣的灰度值分別進行相加,得到原始的邊緣圖像;
h.對邊緣圖像第一次噪點移除;
i.對邊緣圖像第二次噪點移除;
j.將第二次噪點移除的邊緣圖像中的像素點的像素值取平均值,得出有效邊緣強度的數值。
所述的步驟h對邊緣圖像第一次噪點移除的具體步驟如下:
h1.判斷原始的邊緣圖像的每個像素點的像素值是否大于255,是則將此像素點賦值成為255;
h2.判斷原始的邊緣圖像的每個像素點的像素值是否低于15,是則將此像素點認為是噪聲點,將此像素點的灰度值設為0,否則將此像素點進行保存。
所述的步驟i對邊緣圖像第二次噪點移除的具體步驟如下:
i1.將第一次噪點移除處理后的圖像中的每個像素點,分別計算得出m1,m2,
m3,m4的值;
i2.判斷m1+m2+m3+m4是否大于0,是則將此像素點設為邊緣像素并保存,否則將此像素點的灰度值設為0。
所述的i1和i2中的m1,m2,m3,m4分別為每個像素點本身與其相鄰的兩個像素點的像素值的乘積。
本發明同現有技術相比,設計一種方法來客觀的評價復雜亮度條件下圖像可視化程度。首先根據圖像中亮度情況把圖像進行分塊,然后計算圖像能見度參數,結合不同區域的能見度參數,進行圖像質量的整體評價。
附圖說明
圖1為本發明工作流程圖。
圖2為手動方式二個區域劃分示意圖。
圖3為軟件程序自動方式二個區域劃分示意圖。
圖4為多個區域劃分示意圖。
圖5為像素點分布示意圖。
圖6至圖8為區域評價結果圖。
具體實施方式
下面根據附圖對本發明做進一步的說明。
如圖1所示,一種針對多種亮度條件下圖像可視化程度檢測的評估方法,包括攝像機機芯、圖像區域劃分軟件、圖像邊緣強度檢測軟件,其特征在于,所述的圖像可視化程度檢測的評估方法的工作流程如下:
a.將攝像機中的圖像輸入至圖像區域劃分軟件中;
其中,圖像區域劃分包含二個區域和多個區域劃分。
二個區域劃分:復雜亮度條件下的圖像按照亮度水平條件可分為亮區和暗區二個區域,可以通過軟件界面用手動方式或軟件程序自動方式進行劃分。手動方式,人工畫出一條明暗的分界線,分界線可以是直線也可以是任意的曲線,將圖像分成2個明暗區域即可。
軟件程序自動方式,軟件程序會統計圖像每列白點所占比例,根據白點所占比率的明顯變化來劃分明暗區域。也可以用其它的圖像分割算法將圖像分成明暗區域,例如直方圖分割方法。
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