[发明专利]监控视频中的雪花和噪点噪声检测方法

摘要

本发明涉及一种监控视频中的雪花和噪点噪声检测方法。本发明首先做差帧处理消除固定背景影响，并进行最大类间方差法得到最佳二值化阈值，再使用最佳阈值二值化差帧图，以突显干扰特征；其次均分二值图像为小区域统计小区域中的统计量；最后通过统计量的平稳性来判断是否存在雪花噪声或噪点噪声的方法。该方法能检测出含有雪花噪声或近似均匀分布噪点噪声的图像，有较好的适应性。本发明基于真实场景样本数据进行统计确定判断阈值，雪花噪声和噪点噪声检测率高，实时性好。

主权项

监控视频中的雪花和噪点噪声检测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：获得目标视频，提取视频的图像宽与高；步骤2：提取视频序列中的图像帧，并将图像帧的存储格式由多通道转化为单通道的灰度图像存储格式；步骤3：将步骤2的灰度格式图像序列依次做前后帧帧差处理，得到差值图像序列；步骤4：将步骤3的差值图像序列进行最大类间方差法处理得到最佳二值化阈值，并用该阈值对差帧图进行二值化，得到二值化差帧图；步骤5：将步骤4的二值化差帧图进行分块操作，多次分块的尺度不同；设第i种等分尺度后每个小区域块的宽与高的和为Li像素，共采用了N种不同的等分尺度，每种等分尺度下的Li取值为M的i倍，即Li＝M*i；M为经验值；其中第i种等分尺度下的小区域块的宽、高分别记为：wi、hi；步骤6：针对不同的分块尺度，通过面积比值向量分别计算其标准差和均值，从而获取标准差与均值的比值Ⅲ；每种分块尺度均有其对应的比值Ⅲ；将不同分块尺度下的比值Ⅲ构成比值向量；通过比值向量与不同分块尺度构成的阈值判断向量比较，判断该差帧是否存在雪花噪声或噪点噪声；步骤5具体如下：5‑1.在一种分块尺度下将二值化差帧图等分为多个小区域，并计算每个小区域块内不含连通区域的小区域块个数与小区域块总个数的比值Ⅰ，记为L_counti，5‑2.计算每个小区域块中像素值为1的像素点的个数与该小区域块面积的比值Ⅱ，用比值Ⅱ构成长度为小区域个数的面积比值向量；5‑3.针对不同的分块尺度，均计算得到比值Ⅰ、比值Ⅱ以及面积比值向量；具体计算公式如下：公式如下：其中Sikj为第i中等分尺度下的第(k,j)个小区域的面积占比，S_countikj为像素点的个数；其中mi为第i种等分尺度下面积占比的均值、Vi为第i种等分尺度下面积占比的方差、Ti为第i种等分尺度标准差与均值的比即均匀性判断量。