专利名称：一种无源图像马赛克检测方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种无源图像马赛克检测方法及装置。
背景技术：
随着计算机技术的发展，在数字电视故障图像自动监测中也广泛地使用了图像识别技术。黑场、静帧、马赛克是数字电视经常会出现的故障。基于块的视频编码方法，由于解码或者传输过程中的错误，可能会出现比较明显的块效应，也就是所谓的“马赛克”，马赛克的出现降低了图像的视觉质量，为此需要尽量准确地检测出视频中每帧图像是否有马赛克、马赛克的位置如何，以辅助视频质量的精确评价。基于图像识别技术的数字电视黑场、 静帧的自动检测已经得到了广泛的应用，并在实际中获得了很好的效果。其中，马赛克的检测是一个难点，目前，国内还没有具有马赛克故障图像检测的数字电视监测系统。与此同时，国内外的学者和研究人员也提出了一些针对马赛克检测的算法。大多数还是针对视频中的马赛克检测，这样可以利用当前帧的前后帧参考来检测是否含有马赛克。具体的方法包括A、Storey最早在1983年提出直接认为与前后帧的像素差值巨大的图像块，即标记为马赛克失真，Kokaram随后在1993年左右改进了该方法，加入了运动补偿。B、国内学者近年来提出了一种基于模式匹配和支持向量机(SVM)的算法来自动检测视频序列中含马赛克的帧。但是这种方法计算比较复杂，不便于大规模视频质量评价的应用。C、综合了块边界亮度差、局部背景的活动性，使用三个限制条件来区分块效应与图像的真实边缘和纹理，以更准确的检测块边界的位置和块效应的程度。这种方法可以一定程度上借鉴到马赛克检测中以加强马赛克区域边缘检测的准确性，但是块效应与马赛克还是有区别的，块效应检测与压缩比有很大关系，最终实施的效果也无法预计。综上分析，现有技术中图像检测的方法有的计算复杂，需要的参考信息过多，不便于大规模推广，有的本身在检测精度上存在缺陷。
发明内容
本发明提供一种无源图像马赛克检测方法及装置，用于解决现有技术中图像检测的方法计算复杂，需要的参考信息过多，不便于大规模推广的问题。本发明实施例提供一种无源图像马赛克检测方法，包括对待检测图像进行边缘检测，得到关于所述待检测图像边缘的二值边缘图像；采用长方形结构元素对二值边缘图像进行膨胀，使所述二值边缘图像的边缘规则化；使用多个方形模板对膨胀处理后的二值边缘图像进行模板匹配，并将多个方形模板与二值边缘图像匹配得到的匹配点叠加在一幅二值边缘图像中；以设定的阈值将叠加形成的二值边缘图像分成多个预选块，如果所述预选块中包
4括多个匹配点，则保留一个形成模板匹配点图；对待检测图像进行角点检测生成角点检测图；将得到的模板匹配点图和角点检测图比对，如果在所述任一预选块的区域范围内有角点则确定该预选块的为马赛克。根据上述方法本发明还提供一种无源图像马赛克检测装置，包括预处理单元，用于对待检测图像进行边缘检测，得到关于所述待检测图像边缘的二值边缘图像，并采用长方形结构元素对二值边缘图像进行膨胀，使所述二值边缘图像的边缘规则化；匹配单元，用于使用多个方形模板对膨胀处理后的二值边缘图像进行模板匹配， 并将多个方形模板与二值边缘图像匹配得到的匹配点叠加在一幅二值边缘图像中；以设定的阈值将叠加形成的二值边缘图像分成多个预选块，如果所述预选块中包括多个匹配点， 则保留一个形成模板匹配点图；角点检测单元，用于对待检测图像进行角点检测生成角点检测图；马赛克确定单元，用于将得到的模板匹配点图和角点检测图比对，如果在所述任一预选块的区域范围内有角点则确定该预选块的为马赛克。本发明实施例所提供的马赛克检测方法和装置，应用角点检测和模板匹配同时进行的方法，既提高了检测马赛克失真区域的精确程度，可以灵活应用到图像或者视频等多个应用平台上。
图1为本发明实施例一种无源图像马赛克检测方法的流程图；图2为待检测图像的示意图；图3为本发明实施例采用carmy算子得到的边缘二值图像；图4为本发明实模板匹配点图实施例中形态学膨胀之后的边缘二值图像；图5本发明实施例中模板匹配过程中使用的两类模板；图6本发明实施例中的模板匹配点图；图7本发明实施例中的角点检测图；图8本发明实施例中一种无源图像马赛克检测装置结构图。
具体实施例方式本发明实施例提供一种无源图像马赛克检测方法，该方法包括对待检测图像进行边缘检测，得到关于所述待检测图像边缘的二值边缘图像；采用长方形结构元素对二值边缘图像进行膨胀，使所述二值边缘图像的边缘规则化；使用多个方形模板对膨胀处理后的二值边缘图像进行模板匹配，并将多个方形模板与二值边缘图像匹配得到的匹配点叠加在一幅图中形成模板匹配点图；将所述模板匹配点图以设定的阈值分成多个预选块，如果所述预选块中包括多个匹配点则保留一个；对待检测图像进行角点检测生成角点检测图； 将得到的模板匹配点图和角点检测图比对，如果在所述任一预选块的区域范围内有角点则确定该预选块的为马赛克。如图1所示，本发明实施例提供一种无源图像马赛克检测方法，具体步骤包括
步骤101，对待检测图像(如图2所示)进行边缘检测，得到关于所述待检测图像边缘的二值边缘图像(如图3所示)；在本发明实施例中对待检测图像进行边缘检测时候可以采用Carmy算子，得到关于边缘的二值边缘图像edge，但并不局限于这一种检测方式。步骤102，采用长方形结构元素对二值边缘图像进行膨胀(如图4所示)，使所述二值边缘图像的边缘规则化；在本发明实施例中可以依次采用两个结构元素W 0 0 ;1 1 1 ；000]和W 1 0 ； 0 1 0；0 1 0]对图像进行膨胀。进行膨胀处理后，可以得到相对比较规则的强化边缘图像
s—edge。步骤103，使用多个方形模板对膨胀处理后的二值边缘图像进行模板匹配，并将多个方形模板与二值边缘图像匹配得到的匹配点叠加在一幅二值边缘图像中；如图5所示，本发明实施例中选择的多个方形模板包括1个正方形模板和4个半正方形模板。步骤104，以设定的阈值将叠加形成的二值边缘图像分成多个预选块，如果所述预选块中包括多个匹配点，则保留一个形成模板匹配点图(如图6所示)；在具体应用环境中，由于MPEG-2是基于块的压缩编码方法，因此被损坏的图像的畸变区域总是块或条。数字电视视频中的马赛克故障图像就是指这种基于块或条的错误。 所以马赛克的大小很规则，一般都为16*16，故模板的大小选为16*16。所以在本发明实施例中，所述设定的阈值16*16。其中，确定是否有多个点在同一个预选块中的方法是采用点的横纵坐标除以16的方法判断是否在同一个块内，最后保留的点可以是在预选块的右下角处。步骤105，对待检测图像进行角点检测生成角点检测图(如图7所示)；在本发明实施例中采用Harris角点检测，其中Harris角点响应的阈值可以设为 20，该阈值可以根据实际需要调整。步骤106，将得到的模板匹配点图和角点检测图比对，如果在所述任一预选块的区域范围内有角点则确定该预选块的为马赛克。本发明实施例步骤103使用多个方形模板对所述二值边缘图像进行模板匹配，具体实现方式可以是把每个方形模板转化成与二值边缘图像大小一致的模板二值图像；分别对模板二值图像和二值边缘图像进行二维傅立叶变换；计算模板二值图像和二值边缘图像的相关性，并得到相关性频谱图，其中对于相关性检测的实现方式可以是将所述二值边缘图像旋转180度，并将旋转后的二值边缘图像与模板二值图像进行快速傅里叶变换的卷积计算。根据所述相关性频谱图中谱峰为坐标确定方形模板与待检测图像的匹配点。如图8所示，根据上述方法本发明实施例还提供一种无源图像马赛克检测装置， 包括预处理单元801、匹配单元802、角点检测单元803和马赛克确定单元804 预处理单元801，用于对待检测图像进行边缘检测，得到关于所述待检测图像边缘的二值边缘图像，并采用长方形结构元素对二值边缘图像进行膨胀，使所述二值边缘图像的边缘规则化；
匹配单元802，用于使用多个方形模板对膨胀处理后的二值边缘图像进行模板匹配，并将多个方形模板与二值边缘图像匹配得到的匹配点叠加在一幅二值边缘图像中；以设定的阈值将叠加形成的二值边缘图像分成多个预选块，如果所述预选块中包括多个匹配点，则保留一个形成模板匹配点图；角点检测单元803，用于对待检测图像进行角点检测生成角点检测图；马赛克确定单元804，用于将得到的模板匹配点图和角点检测图比对，如果在所述任一预选块的区域范围内有角点则确定该预选块的为马赛克。所述匹配单元802使用多个方形模板对所述二值边缘图像进行模板匹配包括把每个方形模板转化成与二值边缘图像大小一致的模板二值图像；分别对模板二值图像和二值边缘图像进行二维傅立叶变换；计算模板二值图像和二值边缘图像的相关性，并得到相关性频谱图；根据所述相关性频谱图中谱峰为坐标确定方形模板与待检测图像的匹配点。所述匹配单元802计算模板二值图像和二值边缘图像的相关性包括将所述二值边缘图像旋转180度，并将旋转后的二值边缘图像与模板二值图像进行快速傅里叶变换的卷积计算。应用本发明实施例所提供的马赛克检测方法和装置，应用角点检测和模板匹配同时进行的方法，既提高了检测马赛克失真区域的精确程度，可以灵活应用到图像或者视频等多个应用平台上。本发明通过对马赛克形状大小规则、灰度变化明显等特征，尤其是使用形态学方法强化了边缘特性，分块处理模板匹配后的点避免重复，把边缘和角点结合验证马赛克特性，有效地实现了对马赛克的检测。本发明所述的方法并不限于具体实施方式
中所述的实施例，本领域技术人员根据本发明的技术方案得出其它的实施方式，同样属于本发明的技术创新范围。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
权利要求
1.一种无源图像马赛克检测方法，其特征在于，包括对待检测图像进行边缘检测，得到关于所述待检测图像边缘的二值边缘图像； 采用长方形结构元素对二值边缘图像进行膨胀，使所述二值边缘图像的边缘规则化； 使用多个方形模板对膨胀处理后的二值边缘图像进行模板匹配，并将多个方形模板与二值边缘图像匹配得到的匹配点叠加在一幅二值边缘图像中；以设定的阈值将叠加形成的二值边缘图像分成多个预选块，如果所述预选块中包括多个匹配点，则保留一个形成模板匹配点图；对待检测图像进行角点检测生成角点检测图；将得到的模板匹配点图和角点检测图比对，如果在所述任一预选块的区域范围内有角点则确定该预选块的为马赛克。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个方形模板包括1个正方形模板和4 个半正方形模板。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述长方形结构元素为W0 0;1 1 1 ； 0 0 0]和
。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用多个方形模板对所述二值边缘图像进行模板匹配包括把每个方形模板转化成与二值边缘图像大小一致的模板二值图像； 分别对模板二值图像和二值边缘图像进行二维傅立叶变换； 计算模板二值图像和二值边缘图像的相关性，并得到相关性频谱图； 根据所述相关性频谱图中谱峰为坐标确定方形模板与待检测图像的匹配点。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算模板二值图像和二值边缘图像的相关性包括将所述二值边缘图像旋转180度，并将旋转后的二值边缘图像与模板二值图像进行快速傅里叶变换的卷积计算。
6.一种无源图像马赛克检测装置，其特征在于，包括预处理单元，用于对待检测图像进行边缘检测，得到关于所述待检测图像边缘的二值边缘图像，并采用长方形结构元素对二值边缘图像进行膨胀，使所述二值边缘图像的边缘规则化；匹配单元，用于使用多个方形模板对膨胀处理后的二值边缘图像进行模板匹配，并将多个方形模板与二值边缘图像匹配得到的匹配点叠加在一幅二值边缘图像中；以设定的阈值将叠加形成的二值边缘图像分成多个预选块，如果所述预选块中包括多个匹配点，则保留一个形成模板匹配点图；角点检测单元，用于对待检测图像进行角点检测生成角点检测图； 马赛克确定单元，用于将得到的模板匹配点图和角点检测图比对，如果在所述任一预选块的区域范围内有角点则确定该预选块的为马赛克。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述匹配单元使用多个方形模板对所述二值边缘图像进行模板匹配包括把每个方形模板转化成与二值边缘图像大小一致的模板二值图像； 分别对模板二值图像和二值边缘图像进行二维傅立叶变换；计算模板二值图像和二值边缘图像的相关性，并得到相关性频谱图； 根据所述相关性频谱图中谱峰为坐标确定方形模板与待检测图像的匹配点。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述匹配单元计算模板二值图像和二值边缘图像的相关性包括将所述二值边缘图像旋转180度，并将旋转后的二值边缘图像与模板二值图像进行快速傅里叶变换的卷积计算。
全文摘要
本发明公开了一种无源图像马赛克检测方法及装置，应用于图像检测技术领域。该方法包括对待检测图像进行边缘检测，得到二值边缘图像；采用长方形结构元素对二值边缘图像进行膨胀；使用多个方形模板对膨胀处理后的二值边缘图像进行模板匹配，并将多个方形模板与二值边缘图像匹配得到的匹配点叠加在一幅二值边缘图像中；以设定的阈值将叠加形成的二值边缘图像分成多个预选块，如果所述预选块中包括多个匹配点，则保留一个形成模板匹配点图；对待检测图像进行角点检测生成角点检测图；如果在所述任一预选块的区域范围内有角点则确定该预选块的为马赛克。本发明提供的方法及装置角点检测和模板匹配同时进行，提高了检测马赛克失真区域的精确程度。
文档编号G06K9/62GK102542282SQ20101060811
公开日2012年7月4日 申请日期2010年12月16日 优先权日2010年12月16日
发明者刘家瑛, 白蔚, 郭宗明 申请人:北京北大方正电子有限公司, 北京大学, 北大方正集团有限公司