[发明专利]一种基于滑窗梯度熵的视频帧清晰度检测方法有效
申请号: | 202110665603.3 | 申请日: | 2021-06-16 |
公开(公告)号: | CN113411571B | 公开(公告)日: | 2023-07-14 |
发明(设计)人: | 徐哲鑫;许智杰;詹仁辉;陈亮 | 申请(专利权)人: | 福建师范大学 |
主分类号: | H04N17/00 | 分类号: | H04N17/00;H04N7/18 |
代理公司: | 福州君诚知识产权代理有限公司 35211 | 代理人: | 戴雨君 |
地址: | 350108 福建省福州*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 梯度 视频 清晰度 检测 方法 | ||
本发明公开一种基于滑窗梯度熵的视频帧清晰度检测方法,针对监控摄像头持续输入的视频流,在每时段周期起始时刻触发视频帧清晰度异常检测算法;抽取参考视频帧以及待检测视频帧;对于抽取的视频帧进行图像分块并构建梯度熵矩阵;计算每个时段清晰度正常视频帧的梯度熵矩阵参考值;计算待检测视频帧图像块清晰度异常情况并输出清晰度异常度量矩阵;根据清晰度异常度量矩阵,判断视频帧的模糊情况。本发明方法既能判断出待检测视频帧的局部清晰度异常情况并标记其异常位置又能较为准确快速检测出清晰度异常的视频帧。
技术领域
本发明涉及图像处理领域,尤其涉及一种基于滑窗梯度熵的视频帧清晰度检测方法。
背景技术
视频监控系统是构成安全技术防范系统的重要部分,但是由于大量的模糊图像的出现,导致视频可利用性大大降低,甚至很多模糊图像还会带给人们错误的信息。因此,对视频监控系统进行实时的图像清晰度检测显得十分重要。
当前,对于图像的质量评价有两种方法。分别为主观评价和客观评价。主观评价是由人类的视觉效果直接判断图像。客观评价则是通过数学模型的建立判断图像。目前常见的图像客观评价方法有3种,分别为:全参考质量评价、弱参考质量评价、无参考质量评价。
在无参考质量评价中,基于传统数字图像清晰度评价方法,目前较为常见且具有代表性的清晰度算法的是基于梯度函数的评价方法,Brenne梯度函数法、Tenengrad、Laplacian梯度函数法以及能量梯度函数法。
虽然这些算法都具有良好的性能,但是这些算法都存在的共同的问题。由于这些算法都是基于整幅图像对其梯度的求取或者对比,因此,如果待判断的图像出现局部区域像素全黑或者全白、局部虚化、局部遮挡、局部亮度异常等局部异常情况时,传统算法会将这些清晰的图像检测为异常的图像,导致检测错误。比如,图像的一部分为黑色遮挡,但其他部分的清晰度正常,如果通过求取整张的梯度来判断该图像的清晰度是否异常,那么遮挡部分的梯度就会影响整幅图像的梯度,导致求取出来的梯度值不能够反映整张图像的梯度值,形成结果误判。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于滑窗梯度熵的视频帧清晰度检测方法,既能判断出待检测视频帧的局部清晰度异常情况并标记其异常位置又能较为准确快速检测出清晰度异常的视频帧。
本发明采用的技术方案是:
一种基于滑窗梯度熵的视频帧清晰度检测方法,包括以下步骤:
S1:针对监控摄像头持续输入的视频流,在每个设定时段周期起始时刻触发视频帧清晰度异常检测;
S2:抽取参考视频帧以及待检测视频帧:每时段起始时刻连续抽取若干视频帧作为参考视频帧用于计算清晰度度量特征参考值;每时段按照设定的抽取周期抽取视频流中若干视频帧,作为待检测视频帧;
S3:对于抽取的视频帧进行图像分块并构建梯度熵矩阵;
S4:计算获取参考视频帧的梯度熵矩阵取平均后的结果;
S5:判断当前时段是否存在参考值;是则,执行步骤S6;否则,将参考视频帧的梯度熵矩阵取平均后的结果作为当前参考值并执行步骤S7;
S6:将参考视频帧的平均梯度熵矩阵各元素分别与当前对应时段的参考值比较判断是否在允许变化范围内;是则,与原元素值加权合并作为当前参考值;否则,保持原元素值作为当前参考值;
S7:计算待检测视频帧图像块清晰度异常情况并输出清晰度异常度量矩阵:将每时段待检测视频帧的梯度熵矩阵与该时段参考值进行元素级比较,当梯度熵矩阵元素值在参考值允许变化区间范围内,则判定为正常图像块;否则判定为异常图像块,并根据图像块是否异常设定标志位构建清晰度异常度量矩阵并输出。
进一步地,作为一种优选实施方式,S1中以每一小时为一个时段周期。
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