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[發(fā)明專利]一種監(jiān)控視頻條紋快速檢測方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201711018164.7 申請日: 2017-10-26
公開(公告)號: CN109712107A 公開(公告)日: 2019-05-03
發(fā)明(設(shè)計)人: 王亞靜;張艷;楊劍鋒;劉惟錦 申請(專利權(quán))人: 北京航天長峰科技工業(yè)集團有限公司
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00;G06T7/136;G06T7/11
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 100854*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 條紋噪聲 頻譜圖像 監(jiān)控視頻 快速檢測 視頻幀 條紋 判定 圖像 傅里葉變換 視頻幀圖像 原點 分布特性 圖像中心 增強處理 周邊區(qū)域 初始化 二值化 灰度圖 頻譜圖 閾值時 調(diào)頻 象限 視頻 轉(zhuǎn)換 統(tǒng)計
【說明書】:

發(fā)明提供一種監(jiān)控視頻條紋快速檢測方法,初始化條紋噪聲視頻幀計數(shù)為0;將視頻幀圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖,通過傅里葉變換得到頻譜圖像;重新排頻譜圖像中的象限,使得原點位于圖像中心;將頻譜圖像分為周邊區(qū)域頻帶和擴展調(diào)頻帶兩個子塊;對頻譜圖進行增強處理,突出異常亮點幅度值,并進行二值化,大于閾值則為異亮點;對頻譜圖像中的異亮點的數(shù)目及分布特性進行統(tǒng)計,來判定圖像中是否存在條紋噪聲,若存在則條紋噪聲視頻幀計數(shù)加1;當連續(xù)出現(xiàn)條紋噪聲的圖像數(shù)目值大于設(shè)定的閾值時,則判定該視頻出現(xiàn)條紋噪聲現(xiàn)象。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于視頻監(jiān)控和圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種快速的監(jiān)控視頻條紋檢測方法。

背景技術(shù)

隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,監(jiān)控圖像的質(zhì)量評價已成為監(jiān)控運維系統(tǒng)中不可或缺的功能。視頻監(jiān)控系統(tǒng)通常布控范圍較大,前端圖像采集設(shè)備長期連續(xù)工作及受各種外因影響,使得監(jiān)控錄像易受條紋噪聲干擾,從造成圖像質(zhì)量下降。因此,對監(jiān)控系統(tǒng)條紋干擾的檢測尤為重要。

目前針對監(jiān)控視頻圖像條紋干擾檢測的文獻較少,而靜止圖像的條紋噪聲檢測大多是基于濾波方法。現(xiàn)有的條紋噪聲檢測方法基本上是針對特定環(huán)境的某種單一特征條紋的檢測,并不適用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提出一種快速的監(jiān)控視頻條紋檢測方法,該方法將視頻幀圖像變換到頻譜空間,通過頻譜圖像中異亮點分布規(guī)律,并結(jié)合定義的四個判定準則,實現(xiàn)監(jiān)控視頻中的條紋噪聲的快速檢測。

本發(fā)明的技術(shù)方案如下:

一種監(jiān)控視頻條紋快速檢測方法,其特征在于包括以下步驟:

(1)初始化條紋噪聲視頻幀計數(shù)為0;

(2)將視頻幀圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖,通過傅里葉變換得到頻譜圖像;

(3)重新排頻譜圖像中的象限,使得原點位于圖像中心;

(4)將頻譜圖像分為周邊區(qū)域頻帶和擴展調(diào)頻帶兩個子塊,取權(quán)重為0.05;

(5)用(5×5)模板對頻譜圖進行增強處理,突出異常亮點幅度值,并進行二值化,大于閾值則為異亮點;

(6)對頻譜圖像中的異亮點的數(shù)目及分布特性進行統(tǒng)計,來判定圖像中是否存在條紋噪聲,若存在則條紋噪聲視頻幀計數(shù)加1;

(7)當連續(xù)出現(xiàn)條紋噪聲的圖像數(shù)目值大于設(shè)定的閾值時,則判定該視頻出現(xiàn)條紋噪聲現(xiàn)象。

本發(fā)明法對圖像中是否存在條紋的現(xiàn)象提出了四個判定準則,并通過這些準則實現(xiàn)了監(jiān)控視頻的快速條紋噪聲檢測,并具有較高的準確率。

具體實施方式

本發(fā)明法定義監(jiān)控視頻出現(xiàn)條紋噪聲的規(guī)則為:當連續(xù)出現(xiàn)條紋噪聲的視頻幀數(shù)大于設(shè)定的閾值時,則會認定該監(jiān)控視頻出現(xiàn)條紋噪聲。具體實現(xiàn)方式包括以下步驟:

(1)初始化條紋噪聲視頻幀計數(shù)為0;

(2)將視頻幀圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖,通過傅里葉變換得到頻譜圖像;

(3)重新排頻譜圖像中的象限,使得原點位于圖像中心;

(4)將頻譜圖像分為周邊區(qū)域頻帶和擴展調(diào)頻帶兩個子塊,取權(quán)重為0.05;

(5)用(5×5)模板對頻譜圖進行增強處理,突出異常亮點幅度值,并進行二值化,大于閾值則為異亮點;

(6)對頻譜圖像中的異亮點的數(shù)目及分布特性進行統(tǒng)計,來判定圖像中是否存在條紋噪聲,若存在則條紋噪聲視頻幀計數(shù)加1;

(7)當連續(xù)出現(xiàn)條紋噪聲的圖像數(shù)目值大于設(shè)定的閾值時,則判定該視頻出現(xiàn)條紋噪聲現(xiàn)象。

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