[发明专利]一种视频图像扭曲自动检测方法

说明书

本发明涉及一种视频图像扭曲自动检测方法，采集变电站连续的三张图像，提取图像特征点，计算其特征向量并进行归一化处理；根据特征向量对三张图像特征点进行匹配，获取匹配特征点；获取连续两张图像匹配特征点的光流并计算差值；将图像划分为多个图像片，计算每个图像片内像素点的光流并计算差值；给定光流阈值，若任意光流差值大于光流阈值，则认为视频图像存在扭曲，否则计算每个图像片的主方向和像素点方向，若同一个图像片内存在多个主方向或像素点间的方向差异较大，则认为图像存在扭曲，否则认为图像正常，以此实现图像扭曲检测。本发明解决了视频图像扭曲自动检测问题，具有重要的实际应用价值。

技术领域

本发明涉及视频图像检测领域，具体涉及一种视频图像扭曲自动检测方法。

背景技术

在视频监控领域，视频监控图像会因为镜头本身或者图像信号传输等其他原因存在很多的图像畸变或扭曲，导致监控图像显示不正常。如果可以通过视频检测方法，实时视频分析，对图像进行检测，便可以起到很好的安全快速预警的作用。

传统的摄像头畸变识别方法为:把待测试的摄像头固定在摄像头夹具上，在摄像头夹具正前方设有固定的图像标定靶面，图像标定靶面的中心处和夹具呈垂直角度，根据待测摄像头的图像中心在靶面上的成像点与靶面中心点的距离差，人工计算出此摄像头的畸变中心点位置。上述畸变中心点识别方法对摄像头和图像标定靶面的相对位置有严格要求，如果摄像头摆放位置稍歪或存在微度偏移，则对畸变中心点的检测结果影响很大，在确定其畸变中心点时，通常的做法是通过专用仪器或笔记本来显示和确认相应图像的交点，并且需要工人判断和转换才能得出最终的检测结果，结果不直观，识别准确度和效率低，因此迫切需要实现视频图像扭曲自动检测。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种视频图像扭曲自动检测方法,解决了视频图像扭曲自动检测问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种视频图像扭曲自动检测方法，包括以下步骤：

步骤S1:通过摄像头采集的连续的三张图像；

步骤S2:对三张图像进行特征检测，提取图像特征点，计算其特征向量并进行归一化处理；

步骤S3:根据得到的特征向量，将三张图像特征点进行匹配，获取匹配特征点；根据第一张图像和第二张图像特征点位置计算匹配特征点的光流，同时根据第二张图像和第三张图像的特征点位置计算匹配特征点的光流，以此获取连续两张图像匹配特征点的光流；

步骤S4:遍历步骤S3中所有匹配特征点，计算匹配特征点间的光流差值，给定光流阈值，若光流差值大于光流阈值，则认为视频图像存在扭曲，否则进入步骤S5；

步骤S5:将三张待检测图像分为相同的多个设定同一大小的图像片，根据第一张图像和第二张图像相同图像片计算图像片中每个像素点的光流，同时根据第二张图像和第三张图像相同图像片计算图像片中每个像素点的光流，以此获取连续两张图像中对应图像片中每个像素点的光流；

步骤S6:遍历步骤S5中所有对应的图像片，计算图像片中每个对应像素点的光流差值，给定光流阈值，若光流差值大于给定阈值，则认为视频图像存在扭曲，否则进入步骤S7；

步骤S7:遍历步骤S5中所有对应的图像片，根据图像片中像素点光流计算每个像素点的运动方向并计算图像片的主方向，若图像片中像素点方向较多且差异较大，或存在多个主方向，则认为视频图像存在扭曲，否则认为视频图像正常，以此实现视频图像扭曲自动检测。

进一步的，所述步骤S2具体为：

步骤S21:依次输入待检测图像；

步骤S22:提取图像利于跟踪的特征点，即GFTT特征；