一种用于视频监控的图像质量诊断系统的制作方法

本发明创造涉及图像处理领域，具体涉及一种用于视频监控的图像质量诊断系统。

背景技术：

视频监控系统是安全方法系统的重要组成部分，随着智能监控的发展，监控系统的范围急剧扩大，系统中监控器的数目也随之增加，这都加重了监控系统的维护检测难度，由于智能监控对图像质量有一定的要求，如果图像质量异常而不能及时发现和解决，很可能造成智能监控部分功能无法正常工作，进而造成一定的经济损失。

传统的人工检测视频质量的方式不仅费时费力，而且工作量大，不利于降低成本，本发明提供一种用于视频监控系统的图像质量诊断系统，实现了视频监控系统的图像质量的自动检测，有效的降低了人工检测的压力，也确保了视频监控的安全性和准确性。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明旨在提供一种用于视频监控的图像质量诊断系统。

本发明创造的目的通过以下技术方案实现：

一种用于视频监控的图像质量诊断系统，包括视频监控摄像模块、视频质量诊断模块和视频监控终端，所述视频监控摄像模块用于采集视频图像，所述视频质量诊断模块包括视频接收单元、算法诊断单元、视频传送单元和异常预警单元，所述视频接收单元用于接收所述视频监控摄像模块采集得到的视频图像后输入到所述算法诊断单元中，所述算法诊断单元用于对所述视频图像进行图像质量诊断分析，从而判断所述视频图像的质量，当图像质量诊断结果高于图像质量安全阈值时，则将所述视频图像由视频传送单元传送到视频监控终端进行显示，如果图像质量诊断结果低于图像质量安全阈值时，则由异常预警单元进行预警。

本发明创造的有益效果：本发明将智能图像分析融入视频图像监控过程，实现了视频监控的图像质量的有效诊断，在诊断过程中，采用对原始图像进行低通滤波得到一幅模糊图像作为参考图像，实现了在不需要参考图像的情况下进行图像质量的有效评价，随后，通过提取原始图像和参考图像中的特征系数进行图像质量的综合评价，保证了图像质量诊断系统的准确性。

附图说明

利用附图对发明创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明结构示意图；

图2是本发明视频诊断模块结构示意图；

图3是本发明异常预警单元结构示意图。

附图标记：

视频监控摄像模块1；视频质量诊断模块2；视频监控终端3；视频存储模块4；视频接收单元21；算法诊断单元22；视频传送单元23；异常预警单元24；报警信息生成模块241；web报警模块242；短信报警模块243。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1、图2和图3，本实施例的一种用于视频监控的图像质量诊断系统，包括视频监控摄像模块1、视频质量诊断模块2和视频监控终端3，所述视频监控摄像模块1用于采集视频图像，所述视频质量诊断模块2包括视频接收单元21、算法诊断单元22、视频传送单元23和异常预警单元24，所述视频接收单元21用于接收所述视频监控摄像模块1采集得到的视频图像后输入到所述算法诊断单元22中，所述算法诊断单元22用于对所述视频图像进行图像质量诊断，从而判断所述视频图像的质量，当图像质量诊断结果高于图像质量安全阈值时，则将所述视频图像由视频传送单元23传送到视频监控终端3进行显示，如果图像质量诊断结果低于图像质量安全阈值时，则由异常预警单元24进行预警。

优选地，所述视频监控摄像模块1为网络摄像机装置。

优选地，还包括视频存储模块4，所述视频存储模块4用于对图像质量诊断结果高于图像质量安全阈值的视频图像进行存储。

优选地，所述异常报警单元24具体包括：

报警信息生成模块241，用于在图像质量诊断结果低于图像安全阈值时，生成图像故障报警信息；

web报警模块242，用于将所述图像故障报警信息发送到web服务器，供系统管理员以无线或有线方式进行查询；

短信报警模块243，用于将所述图像故障报警信息通过短信的方式发送给系统管理员进行报警。

本优选实施例将智能图像分析融入视频图像监控过程，实现了视频监控的图像质量的有效诊断，在诊断过程中，采用对待评价的原始图像进行低通滤波得到一幅模糊图像作为参考图像，实现了在不需要参考图像的情况下进行图像质量的有效评价，随后，通过提取原始图像和参考图像中的特征系数进行图像质量的综合评价，保证了图像质量诊断系统的准确性。

优选地，所述算法诊断单元22用于对所述视频图像进行图像质量诊断，来判断视频图像质量，具体包括：

(一)获取所述视频图像的每个像素点的灰度值，建立待评价图像的灰度图像m；

(二)采用高斯低通滤波算法对灰度图像m进行低通滤波，将滤波后的图像作为参考图像n；

(三)分别将所述灰度图像m和参考图像n的分为w个相同的k×l大小的宏块，将所述灰度图像m的宏块分别记为mi(i＝1,2…,w),将所述参考图像n的宏块分别记为ni(i＝1,2…,w)；

(四)计算所述灰度图像m和参考图像n的各宏块的标准差系数sei、梯度幅值系数sti和显著图系数ωi；

所述标准差系数sei由下式获得：

式中，sei为灰度图像m和参考图像n的对应宏块mi和ni的标准差系数，为灰度图像m的宏块mi的标准差，为参考图像n的宏块ni的标准差，(x,y)为对应的图像块mi和ni的中心点，w为图像块个数；

所述梯度幅值系数sti由下式获得：

式中，sti为灰度图像m和参考图像n的对应宏块mi和ni的梯度幅值系数，为灰度图像m的宏块mi的梯度幅值，为参考图像n的宏块ni的梯度幅值，w为图像块的个数，(x,y)为对应的图像块mi和ni的中心点；

所述显著图系数ωi由下式获得：

式中，ωi为灰度图像m和参考图像n的对应宏块mi和ni的显著图系数，为灰度图像m的宏块mi的显著图，为参考图像n的宏块ni的显著图，(x,y)为对应的图像块mi和ni的中心点，w为图像块的个数；

(五)定义待评价图像的图像质量诊断系数f，则图像质量诊断系数f的计算公式为：

式中，sei是灰度图像m和参考图像n的对应宏块mi和ni的标准差系数，sti是灰度图像m和参考图像n的对应宏块mi和ni的梯度幅值系数，ωi是灰度图像m和参考图像n的对应宏块mi和ni的显著图系数，γ和ε用来调整两个系数的重要程度，w是灰度图像m和参考图像n的宏块数；

(六)定义图像质量安全阈值为h，则当图像质量诊断系数f高于图像安全阈值h时即将所述视频图像由视频传送单元23传送到视频监控终端3进行显示，当图像质量诊断系数f低于图像质量安全阈值h时，则由异常预警单元24进行预警。

本优选实施例将待评价的视频图像分为多个局部模块，通过计算灰度图像和参考图像的各模块的标准差系数和梯度幅值系数作为图像的比较特征；通过计算局部图像的显著图作为局部图像在图像质量评价中的权重，有效的增加了重要局部特征在图像质量评价系统中的重要程度，增加了评价结果的准确性。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。