雪点图像检测方法和装置以及视频质量检测装置和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及图像识别领域，尤其设及一种雪点图像检测方法和装置W及视频质量 检测装置和系统。
【背景技术】
[0002] 随着视频技术的飞速发展，视频与录像作为安防领域的一种重要手段越来越受到 重视。前端设备是视频监控系统的基础组成部分。然而，前端设备经常被分散安装在广阔的 室外应用场景中，再加上其数量不断增长，导致前端设备难W监测和维护，容易产生各种故 障与质量问题，例如监控视频的雪点、模糊、偏色等异常。
[0003] 视频由许多帖的图像构成，分析视频是否带有雪点在一定程度上可W由分析某帖 图像是否带有雪点代替。雪点图像是一种常见的图像异常类型，往往是前端设备受损或者 接头接触不良造成的。对于海量点位的监控视频，用人工方式去遽选具有雪点异常的设备 显然是极其耗费人力的，因此，自动化地筛选出带雪点图像的设备对于安防运营来说是很 有必要。
[0004] 目前常见的雪点评价算法，如经典的边缘检测、污点检测法、空间域检测算法等无 参考评价算法，不仅计算量较大，得到的评价结果也差强人意，并且容易受到图像本身信息 量丰富程度和图像分辨率的影响，不适用于视频监控系统。
【发明内容】
[0005] 本发明实施例所要解决的一个技术问题是:如何对图像进行计算量小、精度高的 雪点图像检测。
[0006] 根据本发明实施例的第一个方面，提供了一种雪点图像检测方法，包括:获得原始 图像的灰度参考图像;将灰度参考图像中灰度值超过亮度阔值的像素确定为亮点像素;根 据亮点像素在灰度参考图像中的分布密度W及亮点像素之间的连通性确定原始图像是否 为雪点图像。
[0007] 在一个实施例中，根据亮点像素在灰度参考图像中的分布密度W及亮点像素之间 的连通性确定原始图像是否为雪点图像包括:通过计算亮点像素的数量与灰度参考图像中 所有像素的数量的比值获得亮点像素在灰度参考图像中的分布密度，如果分布密度不超过 分布密度阔值，则原始图像为非雪点图像;如果分布密度超过分布密度阔值，计算灰度参考 图像的亮点像素离散值，如果亮点像素离散值超过离散阔值，则原始图像为雪点图像，如果 亮点像素离散值未超过离散阔值，则原始图像为非雪点图像。
[000引在一个实施例中，计算灰度参考图像的亮点像素离散值包括:计算灰度参考图像 中亮点像素的水平亮点离散值和垂直亮点离散值;将水平亮点离散值与垂直亮点离散值的 平均值作为图像的亮点像素离散值。
[0009]在一个实施例中，方法还包括:计算原始图像的=原色彩色值的平均值W及灰度 值，如果=原色彩色值的平均值与灰度值的差值低于彩色阔值，并且灰度值超过灰度阔值， 则将原始图像确定为非雪点图像。
[0010] 在一个实施例中，方法还包括:对灰度参考图像进行高通滤波处理，W便减少灰度 参考图像中的低频噪声。
[0011] 根据本发明实施例的第二个方面，提供一种视频质量检测方法，包括:获取视频流 中的若干帖图像;采用前述任一种方法判断若干帖图像是否为雪点图像;计算视频流的若 干帖图像中雪点图像的数量；当雪点图像的数量超过雪点图像阔值时，视频流为雪点视频 流。
[0012] 根据本发明实施例的第；个方面，提供一种用于雪点图像检测的装置，包括:灰度 转换模块，用于获得原始图像的灰度参考图像;亮点像素提取模块，用于将灰度参考图像中 灰度值超过亮度阔值的像素确定为亮点像素；雪点图像确定模块，用于根据亮点像素在灰 度参考图像中的分布密度W及亮点像素之间的连通性确定原始图像是否为雪点图像。
[0013] 在一个实施例中，雪点图像确定模块包括:分布密度计算子模块，用于通过计算亮 点像素的数量与灰度参考图像中所有像素的数量的比值获得亮点像素在灰度参考图像中 的分布密度；离散阔值计算子模块，用于计算灰度参考图像的亮点像素离散值;判断子模 块，用于当分布密度不超过分布密度阔值时，判断原始图像为非雪点图像；当分布密度超过 分布密度阔值，并且亮点像素离散值超过离散阔值时，判断原始图像为雪点图像；当分布密 度未超过分布密度阔值，并且亮点像素离散值未超过离散阔值，判断原始图像为非雪点图 像。
[0014] 在一个实施例中，离散阔值计算子模块还包括:水平亮点离散值计算单元，用于计 算灰度参考图像中亮点像素的水平亮点离散值;垂直亮点离散值计算单元，用于计算灰度 参考图像中亮点像素的垂直亮点离散值;均值计算单元，用于将水平亮点离散值与垂直亮 点离散值的平均值作为图像的亮点像素离散值。
[0015] 在一个实施例中，装置还包括白屏检测模块，用于计算原始图像的=原色彩色值 的平均值W及灰度值，如果=原色彩色值的平均值与灰度值的差值低于彩色阔值，并且灰 度值超过灰度阔值，则将原始图像确定为非雪点图像。
[0016] 在一个实施例中，装置还包括高通滤波模块，用于对灰度参考图像进行高通滤波 处理，W便减少灰度参考图像中的低频噪声。
[0017] 根据本发明实施例的第四个方面，提供一种用于视频质量检测的系统，包括:帖图 像获取模块，用于获取视频流的若干帖图像;前述任意一种用于雪点图像检测的装置，用于 判断帖图像是否为雪点图像;雪点图像统计模块，用于计算视频流的若干帖图像中雪点图 像的数量;雪点视频流判断子模块，用于当雪点图像的数量超过雪点图像阔值时，判断视频 流为雪点视频流。
[0018] 通过采用计算原始图像的灰度参考图像中亮点像素的分布密度和连通性的二次 筛选方式，能够准确地检测到原始图像中的雪点图像，计算复杂度低并且效率较高。
[0019] 通过W下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其 优点将会变得清楚。
【附图说明】
[0020] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可W 根据运些附图获得其他的附图。
[0021] 图1示出本发明雪点图像检测方法的一个实施例的流程示意图。
[0022] 图2示出具有亮点像素的灰度参考图像的部分像素示意图。
[0023] 图3示出本发明亮点像素离散值计算方法的一个实施例的流程示意图。
[0024] 图4示出本发明视频质量检测方法的一个实施例的流程示意图。
[0025] 图5示出本发明用于视频质量检测的系统的一个实施例的结构示意图。
[0026] 图6示出本发明用于雪点图像检测的装置的一个实施例的结构示意图。
[0027] 图7示出本发明雪点图像确定模块的一个实施例的结构示意图。
[0028] 图8示出本发明用于雪点图像检测的装置的另一个实施例的结构示意图。
【具体实施方式】
[0029] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。W下 对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使 用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提 下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0030] 下面参考图1描述本发明一个实施例的雪点图像检测方法。
[0031] 图1为本发明雪点图像检测方法的一个实施例的流程图。如图1所示，该实施例的 方法包括：
[0032] 步骤S102,获得原始图像的灰度参考图像。
[0033] 灰度参考图像为原始图像经过灰度转换后获得的灰度图。
[0034] 步骤S104,将灰度参考图像中灰度值超过亮度阔值的像素确定为亮点像素。
[0035] 步骤S106,根据亮点像素在灰度参考图像中的分布密度W及亮点像素之间的连通 性确定原始图像是否为雪点图像。
[0036] 在原始图像的灰度参考图像中，如果亮点像素的分布密度较低，则图像中并未出 现大量的亮点像素，可W判定图像为非雪点图像，如果亮点像素的分布密度较高，则原始图 像存在出现雪点的可能性;如果亮点像素之间的连通性较高，说明大部分亮点像素为