[發(fā)明專利]一種巡檢視頻圖像預(yù)處理方法

在審

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• 申請日: 2022-03-24
• 公開（公告）號(hào): CN114881869A
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王丹丹;張杰興;張璐明;賀小剛;龐博;富強(qiáng);劉鈺;王堃;劉新波
• 申請（專利權(quán)）人: 天津三源電力信息技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06K9/62;H04N7/18;G06V10/764;G06V10/774
• 代理公司: 北京中企鴻陽知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11487
• 代理人: 高向華

本發(fā)明提出了一種巡檢視頻圖像預(yù)處理方法，包括采集目標(biāo)物體的圖像，對目標(biāo)物體的圖像進(jìn)行識(shí)別分類，針對不同種類的目標(biāo)物體，采用目標(biāo)建模特征識(shí)別方法以對不同種類的圖像進(jìn)行特征識(shí)別處理；本發(fā)明引入先進(jìn)的人工智能技術(shù)理念，圖像智能分析，基于視頻圖像智能分析技術(shù)框架、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)的視頻圖像識(shí)別算法，大大提升了基于人工智能的視頻圖像智能識(shí)別技術(shù)能力，實(shí)現(xiàn)視頻圖像常見的故障缺陷和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，應(yīng)用于電網(wǎng)設(shè)備等典型場景，為保障電網(wǎng)穩(wěn)定，提升電網(wǎng)安全生產(chǎn)水平提供有力的信息技術(shù)支撐。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種巡檢視頻圖像預(yù)處理方法。

背景技術(shù)

視頻圖像預(yù)處理的作用在于提高視頻圖像質(zhì)量。而視頻監(jiān)控系統(tǒng)由于成本、環(huán)境等因素影響，所獲取的原始視頻質(zhì)量并不高，甚至很低。例如，由于環(huán)境、噪聲、光照、運(yùn)動(dòng)等影響，往往所采集的圖像常常出現(xiàn)模糊、扭曲、噪點(diǎn)、太亮或太暗、彩色不鮮明等。對于這樣比較差的視頻，再進(jìn)行壓縮、傳輸、解碼顯示，所看到的監(jiān)控視頻往往不能令人滿意，無法進(jìn)行視頻圖像信息的進(jìn)一步挖掘。如何在現(xiàn)有的條件下提高所采集處理高質(zhì)量的巡檢視頻圖像質(zhì)量是關(guān)鍵。對此，對采集到的巡檢視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理是非常關(guān)鍵的一步，如果能夠提前處理好前期的巡檢視頻圖像，提高采集圖像的質(zhì)量，提取視頻圖像中設(shè)備特征信息，對后續(xù)的視頻圖像信息的處理是非常有利的。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的旨在至少解決所述技術(shù)缺陷之一。

為此，本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種巡檢視頻圖像預(yù)處理方法，以解決背景技術(shù)中所提到的問題，克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，如圖1所示，本發(fā)明一方面的實(shí)施例提供一種巡檢視頻圖像預(yù)處理方法，包括采集目標(biāo)物體的圖像，對目標(biāo)物體的圖像進(jìn)行識(shí)別分類，針對不同種類的目標(biāo)物體，采用目標(biāo)建模特征識(shí)別方法以對不同種類的圖像進(jìn)行特征識(shí)別處理；

目標(biāo)建模特征識(shí)別方法包括對圖像去霧，采用如下公式算法以對圖像去霧：

其中，J(x)為恢復(fù)的無霧的圖像，I(x)為待去霧的圖像，A為全球大氣光成分參數(shù)，t(x)為透射率，t₀為閥值。

目標(biāo)建模特征識(shí)別方法還包括對圖像濾波去噪，對圖像濾波去噪包括:

步驟S1:設(shè)f_ij為點(diǎn)(i,j)的灰度，A_ij為當(dāng)前工作窗口,f_min為S_i,j中的灰度最小值，f_max為S_i,j中的灰度最大值，f_med為S_i,j中灰度中值，設(shè)A_max為預(yù)設(shè)的允許最大門窗口。

步驟S2:若f_min＜f_med＜f_max，則轉(zhuǎn)至步驟S3；否則轉(zhuǎn)至步驟S4。

步驟S3:若f_min＜f_ij＜f_max，則輸出f_ij；否則輸出f_med。

步驟S4:增大窗口A_ij尺寸；若A_ij＜A_max，則轉(zhuǎn)至步驟S2；否則輸出f_ij。

優(yōu)選的是，目標(biāo)建模特征識(shí)別方法還包括對視頻圖像去抖動(dòng)，獲取穩(wěn)定的視頻，包括：

步驟C1:利用尺度不變特征轉(zhuǎn)換SIFT算法提取圖像參考幀和當(dāng)前幀中的特征點(diǎn)，并進(jìn)行匹配。

步驟C2:通過隨機(jī)采樣一致RANSAC算法得到全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)。