[发明专利]一种视频画面过曝检测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及视频及图像技术，尤其涉及一种视频画面过曝检测方法及装置。

背景技术

近年来，随着视频监控应用领域的不断拓展，视频监控系统越来越庞大，尤其在全国范围内已有数以万计的摄像头设备投入使用，如何高效、准确地发现摄像头故障或环境干扰成为一个新的挑战性问题。在视频监控系统中由于摄像头故障、增益控制紊乱等原因会引起视频画面过曝，导致视频图像过亮或白茫茫的一片。

为判断视频是否过曝，现有技术中采用人工值守的方式对视频过曝进行主观判断，或采用特定的公式对视频图像帧的数据进行计算以判断视频是否过曝。

若是采用人工值守的方式，令值班人员通过视频客户端用人眼查看系统中各路视频是否过曝，那么会导致人员的耗费以及工作人员的工作负担较重，同时人工判断容易产生错误。

现有技术中为了判断视频是否过曝，还采用分块计算图像的灰度均值、灰度方差，通过数值进行判断。该方式中，系统发送视频图像给视频过曝异常检测模块，视频过曝异常检测模块对图像进行分块，将输入的当前帧视频图像分为m(m>4)个小块，计算这m个小块中每个块的均值和方差，统计每个小块中均值大于给定阈值K1，且方差小于给定阈值K2的个数k，如果k值大于一定的阈值Kmax,则说明图像中大多数区域是过曝的；此时，视频过曝模块输出过曝异常警告。该技术手段利用分块方法得到各个区域的信息，计算各分块的均值可以判断各个分块的亮度信息进而判断各区域的过曝情况，计算各分块的方差可以判断各区域的亮度分布状况，假设某个区域均值大且方差小，说明该区域比较亮且亮度范围小，呈现在图像上为泛白现象，即过曝。

现有技术中对视频图像帧的数据进行计算的方式，虽然能够减轻监控人员的工作强度，节省劳动力，但通过图像帧的灰度均值、灰度方差判断图像帧是否过曝的方式过于绝对，导致过曝判断准确率低。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种视频画面过曝检测方法及装置，能够更为精确地检测视频的画面过曝。

基于上述目的本发明提供的视频画面过曝检测方法，包括如下步骤：

按照设定的方式获取视频中待检测的图像帧；

当所述图像帧的灰度大于设定的灰度条件时，根据所述图像帧的像素灰度均值、图像灰度直方图倾斜特征和灰度大于第一灰度阈值的像素点数在总像素点数中所占百分比判断所述图像帧是否画面过曝异常。

可选的，根据所述图像帧的像素灰度均值、图像灰度直方图倾斜特征和灰度大于第一灰度阈值的像素点数在总像素点数中所占百分比判断所述图像帧是否画面过曝异常的步骤具体包括：

计算图像帧像素灰度均值的三阶矩，作为图像灰度直方图倾斜特征；并计算灰度大于第一灰度阈值的像素在总像素数中所占百分比；

采用设定的系数将所述像素灰度均值、图像灰度直方图倾斜特征、灰度大于第一灰度阈值的像素在总像素数中所占百分比分别进行换算；

根据所述像素灰度均值、图像灰度直方图倾斜特征、灰度大于第一灰度阈值的像素在总像素数中所占百分比分别换算后的值的叠加结果计算所述过曝强度值；

当过曝强度值指示图像灰度大于设定的第二阈值指示的图像灰度时，确定所述图像帧画面过曝异常。

可选的，计算图像帧像素灰度均值的三阶矩的步骤具体包括：

根据下述公式计算所述像素灰度均值：

其中，m为像素灰度均值；L为灰度等级数量；h(k)为灰度等级为k的像素点的数量在图像帧所有像素点的数量中所占比值。

可选的，所述计算所述像素灰度均值的步骤之后，还包括：

通过下述公式计算图像帧像素灰度均值的三阶矩：

其中，m为像素灰度均值；L为灰度等级数量；h(k)为灰度等级为k的像素点的数量在图像帧所有像素点的数量中所占比值；u₃为图像灰度直方图倾斜特征。

可选的，根据所述图像帧的像素灰度均值、图像灰度直方图倾斜特征和灰度大于第一灰度阈值的像素在总像素数中所占百分比判断所述图像帧是否画面过曝异常的步骤之前，还包括：

计算所述图像帧的灰度均值的b阶矩，判断所述图像帧的灰度均值的b阶矩是否大于设定的第三阈值；

当图像帧的灰度均值的b阶矩大于设定的第三阈值时，确定所述图像帧的灰度大于设定的灰度条件；

所述b为设定的正整数。

可选的，确定所述图像帧整体灰度大于设定的灰度条件之前，还包括：

计算所述图像帧中灰度大于设定的第二灰度阈值的图像面积和灰度小于设定的第三灰度阈值的图像面积的比值；