[发明专利]一种视频检测区噪声帧去除方法

说明书

本发明公开了一种视频检测区域噪声帧去除方法，通过对凸多边形视频检测区帧提取和重新排序，从而对检测区域视频帧矩阵数字归一化处理，利用矩阵运算的特性，对视频智能分析做好预先处理机制，将凸多边形周边噪声帧进行去除。本发明一种视频检测区域噪声帧去除方法针对检测区域整体图像特性检测方面提出一种视频检测区域视频帧提取和重排的方法，将干扰帧进行去除，从根本上剔除检测区噪声帧的干扰，本发明一种视频检测区域噪声帧去除方法具有准确度高，降噪效果好的优点。

技术领域

本发明涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种准确度高，降噪效果好的视频检测区噪声帧去除方法。

背景技术

随着外来人口的大量流入，城市人口状况呈现基数大、流动性高、居住位置分散、管控难度高的特点，由此衍生的各类治安、刑事案件以及其他社会问题也出现逐年上升趋势，给人民群众安居乐业、城市综合治理带来了巨大的考验和挑战,同时围绕社区层面的新型案件侦查、反恐等方面的需求也越来越迫切，因此亟需构建智能化、立体化的社区安全防控体系来提高社区安全治理水平，从而提高城市的综合管理能力。此时，人工智能技术的突飞猛进的发展，带来了从根本上解决问题的方法，特别是图像处理、人脸识别、语音识别和意识识别等关键技术的突破，不断有新的技术、智能化产品和解决方案落地与智慧社区应用领域。特别是图像处理技术在智能安防领域的应用，例如违规停车、消防占道、攀爬告警等，在这些应用场景内的检测区域往往是一些不规则的形状，因此在进行图像算法分析计算时，难免会存在干扰帧。现有存在的方法大部分是通过直方图、归一化等方法从整体算法层面来突出目标物体的特征，进行抗干扰处理。但是，干扰帧的干扰因素仍旧存在。

因此，有必要提出一种改进，以克服现有技术缺陷。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中的问题，提供一种准确度高，降噪效果好的视频检测区噪声帧去除方法。

本发明的技术方案是：

一种视频检测区噪声帧去除方法，包括以下步骤：S1、读取一帧图像视频帧frame；S2、获取检测区域凸多边形的所有点坐标信息points[N]，N为点个数；S3、对凸多边形的点坐标进行逆时针排序points[N]＝sort(points[N])；S4、获取该凸多边形的最左边点坐标left＝points[m]和最右边点坐标right＝points[n]；S5、设置起始点及终止点；由起始点向终止点扩散，获取与起始点最邻近的两个点所组成的上下线段的横轴方向最短线段截止包围的区域的视频帧进行提取；所述起始点为最左边点或最右边点，所述终止点对应为最右边点或最左边点；S6、对所提取的视频帧进行重新排列。

作为一种优选的技术方案，所述步骤S3中“凸多边形的点坐标进行逆时针排序”的方法为利用矩形矩阵判定和交叉判定进行。

作为一种优选的技术方案，所述步骤S5的具体方法包括以下步骤：S5a、设置起始点start_x为所述最左边点points[m]，初始化线段上点up_point及下点down_point为up_point＝down_point＝points[m]；与最左边点最邻近的点在凸多边形所有点坐标信息points[N]中的索引为i，j，则i＝m+1，和j＝(m-1)％N，两个点的坐标信息分别为points[i]、points[j]；S5b、创建提取视频帧存储列表area_picture_element＝[]；S5c、由坐标对[up_point,points[i]]和[down_point,points[j]]根据函数y＝kx+b获取两条线段的函数表达式line_up和line_down；S5d、若points[i].xpoints[j].x，则线段终点的x坐标end_x＝points[j].x，j＝(j-1)％N；否则，线段终点的x坐标end_x＝points[i].x，i＝(i+1)％N；在线段起点的x坐标star_x与线段终点的x坐标end_x之间的区域[start_x,end_x]内将图像像素值两条线段line_up和line_down所包围区域的帧添加至提取视频帧存储列表area_picture_element。