一种复杂环境下的视频监控图像处理技术的制作方法
【专利摘要】本发明属于城市视频监控领域，尤其涉及一种复杂环境下的视频监控图像处理技术。其包括顺次连接的图像采集模块、特征信号提取模块、图像增强模块、噪声抑制模块和非线性分析调整模块，还包括用于控制非线性分析调整模块的直流分量平衡模块。
【专利说明】
一种复杂环境下的视频监控图像处理技术
技术领域
[0001]本发明属于城市视频监控领域，尤其涉及一种复杂环境下的视频监控图像处理技术。
【背景技术】
[0002]近年来，各政府部门、企事业单位建设的视频监控系统在公共安全防范和视频监控等方面正发挥着越来越大的作用;各种视频图像的采集与记录也在越来越多的领域加以应用。
[0003]但是，由于气候(比如:大雾、下雪)、自然照明或人工照明的原因(比如:地下管廊光线较暗、超强逆光、、水下暗光或水混浊状态等)以及其它原因，使获取的视频图像无法清晰地显示所监视的目标，甚至完全无法看清所监视的内容。如果把这类图像记录并回放，其图像质量更差，有时几乎完全不能应用。以上这些情况，都使视频监控系统和图像采集与应用系统的功能大打折扣，有时甚至导致不应有的重大事故的发生或已发生的案件难以侦破等，造成经济与社会效益的重大损失。
[0004]由于上述这些问题，有时不得不花费大量经费(有时几百万，甚至上千万)、大量人力(有些需上百人进行排查)和大量时间(有时需耗时几个月甚至几年)进行一个案件的侦破，或者成为长期不能侦破的积案。这些都给国家和人民生命财产造成了重大损失。
【发明内容】
[0005]本发明要解决的技术问题是如何克服现有技术的不足，提供一种呼吸面具佩戴头模。
[0006]本发明为实现上述目的采用的技术方案是:一种复杂环境下的视频监控图像处理技术，包括顺次连接的图像采集模块、特征信号提取模块、图像增强模块、噪声抑制模块和非线性分析调整模块，还包括用于控制非线性分析调整模块的直流分量平衡模块。
[0007]进一步，所述图像采集模块通过其电路板上的BNC端口接收实时视频图像，通过图像采集模块中的模数转换装置将实时原始视频图像转换成数字视频图像信号，并将数字视频图像信号传递给特征信号提取模块，进一步传递到图像增强模块；同时，图像采集模块将原始的视频图像进行同步分离，形成视频同步信号，直接传递给图像增强模块；
[0008]所述特征信号提取模块基于大雾天气成像模型，S卩I(X) =J(X).t(X) +A.(1-t(X))，其中I(X)为有雾图像;t(x)表示像素点X的透射率;A表示大气参数，跟图像形成时的天气有关，在一幅图像中是一个固定的值;J(X)是无雾图像；
[0009]首先假设图像满足暗原色先验的假设，通过这种假设，估计成像模型中的参数t(X)，然后估计出大气参数A，通过上述成像模型的逆过程可以得到雾天视频图像的特征信号即无雾信号，并将无雾信号传递给图像增强模块；
[0010]所述图像增强模块通过接收数字视频图像信号后提取图像的轮廓生成轮廓信号并接收无雾信号，对两种信号进行放大和增强，通过前述获得的视频同步信号，使得增强后的轮廓信号和无雾信号图像与原始的视频图像完全同步，达到不丢帧的效果。
[0011]进一步，所述噪声抑制模块采用中值滤波的方法进行处理图像采集模块发出的视频信号，并将处理后的视频信号传递给非线性调整模块。
[0012]进一步，所述非线性调整模块通过接收所述非线性调整模块发出的视频信号，并对接收的视频信号进行非线性放大和调整。
[0013]进一步，所述直流分量平衡模块在经过处理的视频信号输出前恢复和平衡在视频图像数字化处理过程中损失的视频信号直流分量。
[0014]本发明的优点在于主要
[0015]1、由图像采集模块、特征信号提取模块、图像增强模块、噪声抑制模块、非线性分析调整模块、直流分量平衡模块等部分组成
[0016]2、采用硬件处理设备与软件算法处理相结合的方式组成图像综合处理装置，整个系统使用方便灵活，适用性强。
[0017]3、既有实时处理标准动态视频图像(PAL制25帧/秒，NTSC制30帧/秒)，又有处理单帧静止图像或照片的能力。
[0018]4、具有低照度图像处理、雾天图像处理、逆光图像处理等多种功能，适用于地下综合管廊、水下摄像和大雾天气等多种环境下的视频监控图像处理。
【附图说明】
[0019]图1本发明模块连接示意图。
【具体实施方式】
[0020]一种复杂环境下的视频监控图像处理技术，包括顺次连接的图像采集模块、特征信号提取模块、图像增强模块、噪声抑制模块和非线性分析调整模块，还包括用于控制非线性分析调整模块的直流分量平衡模块。
[0021]图像采集模块主要是对实时的监控图像进行采集和编码，转换成可用供设备分析处理的数字图像，同时将原始图像进行同步分离，得到实时图像的同步信号。
[0022]特征信号提取模块是通过主处理电路会自动对数字编码后的一个行频内的视频信号进行取样、分析，将甚高频和低频带的干扰信号频率0.2MHZ附近的视频信号进行抑制，得出画面中有用的边缘轮廓信号和特征信号。
[0023]图像增强模块是将特征信号提取模块得到的边缘轮廓和特征信号进行选择性地增强，结合图像采集模块分离得到的图像同步信号，对处于非干扰信号频率的特征信号采用暗原色先验的算法进行一定的放大。
[0024]噪声抑制模块采用中值滤波的办法，对数字化图像中的噪声信号(如椒盐噪声)进行抑制和过滤。在数字化的图像信号中，因为噪声(如椒盐噪声)的出现，使该点像素比周围的像素亮(暗)许多。对图像信号的像素进行由小到大排列的重新排列，那么最亮的或者是最暗的点一定被排在两侧。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。
[0025]非线性分析调整模块主要是完成由于背景亮度过量，造成的前景的像素值过低，无法分辨前景的一些细节体征。通过处理之后，图像整体亮度提升，原本灰度值降低的(不可分辨或者分辨比较困难的区域)像素被提高了，灰度值高的(可分辨的区域)基本保持。本算法主要是采用HSV模型对其中的亮度分量非线性调节。其主要思想是利用一个对数函数，实现低像素值被拉高，高像素值也被拉高，但是低像素值被拉高的比例远远大于高像素值被拉高的比例。
[0026]直流分量平衡模块主要是在信号输出前用于恢复和平衡在视频图像数字化处理过程中的损失的视频信号直流分量，通过该模块对视频信号的直流分量进行调节和平衡，使得图像层次感更加鲜明，特征信号更加突出，同时通过直方图均衡算法来增强图像的对比度。直方图均衡算法建立在概率论的基础上，设图像的灰度级是一个连续的随机变量，将灰度级进行归一化后，可以证明:当灰度级Hr e [O，I ])的分布为均匀分布时，图像的信息熵最大。在数字图像中，灰度级是离散值，在进行直方图均衡处理时，往往是用灰度频数来近似代替概率值，因此得到的结果是一个近似均匀的直方图分布。视频图像通过直方图均衡化处理之后，图像的细节能够观察的比较清楚。
[0027]所述图像采集模块通过其电路板上的BNC端口接收实时视频图像，通过图像采集模块中的模数转换装置将实时原始视频图像转换成数字视频图像信号，并将数字视频图像信号传递给特征信号提取模块，进一步传递到图像增强模块；同时，图像采集模块将原始的视频图像进行同步分离，形成视频同步信号，直接传递给图像增强模块；
[0028]所述特征信号提取模块基于大雾天气成像模型，S卩I(X)=J(X).t(X) +A.(ι-t(X))，其中I(X)为有雾图像;t(x)表示像素点X的透射率;A表示大气参数，跟图像形成时的天气有关，在一幅图像中是一个固定的值;J(X)是无雾图像；
[0029]首先假设图像满足暗原色先验的假设，通过这种假设，估计成像模型中的参数t(X)，然后估计出大气参数A，通过上述成像模型的逆过程可以得到雾天视频图像的特征信号即无雾信号，并将无雾信号传递给图像增强模块；
[0030]所述图像增强模块通过接收数字视频图像信号后提取图像的轮廓生成轮廓信号并接收无雾信号，对两种信号进行放大和增强，通过前述获得的视频同步信号，使得增强后的轮廓信号和无雾信号图像与原始的视频图像完全同步，达到不丢帧的效果。
[0031]所述噪声抑制模块采用中值滤波的方法进行处理图像采集模块发出的视频信号，并将处理后的视频信号传递给非线性调整模块。
[0032]所述非线性调整模块通过接收所述非线性调整模块发出的视频信号，并对接收的视频信号进行非线性放大和调整。
[0033]所述直流分量平衡模块在经过处理的视频信号输出前恢复和平衡在视频图像数字化处理过程中损失的视频信号直流分量。
[0034]本发明主要通过硬件模拟电路和图像增加等技术对实时监控图像和回放的录像进行优化处理，得到优于原视频图像的实时画面，有效提高了公共安全领域的视频监控的画面清晰度，为社会案件的侦破提供了有效的手段。
[0035]上述实施例只是为了说明本发明的技术构思及特点，其目的是在于让本领域内的普通技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡是根据本
【发明内容】
的实质所作出的等效的变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。
【主权项】
1.一种复杂环境下的视频监控图像处理技术，其特征在于:包括顺次连接的图像采集模块、特征信号提取模块、图像增强模块、噪声抑制模块和非线性分析调整模块，还包括用于控制非线性分析调整模块的直流分量平衡模块。2.根据权利要求1所述的一种复杂环境下的视频监控图像处理技术，其特征在于:所述图像采集模块通过其电路板上的BNC端口接收实时视频图像，通过图像采集模块中的模数转换装置将实时原始视频图像转换成数字视频图像信号，并将数字视频图像信号传递给特征信号提取模块，进一步传递到图像增强模块;同时，图像采集模块将原始的视频图像进行同步分离，形成视频同步信号，直接传递给图像增强模块； 所述特征信号提取模块基于大雾天气成像模型，即I(x)=J(x).t(x)+A.(l-t(x))，其中I(x)为有雾图像;t(x)表示像素点X的透射率;A表示大气参数，跟图像形成时的天气有关，在一幅图像中是一个固定的值;JU)是无雾图像； 首先假设图像满足暗原色先验的假设，通过这种假设，估计成像模型中的参数t(x)，然后估计出大气参数A，通过上述成像模型的逆过程可以得到雾天视频图像的特征信号即无雾信号，并将无雾信号传递给图像增强模块； 所述图像增强模块通过接收数字视频图像信号后提取图像的轮廓生成轮廓信号并接收无雾信号，对两种信号进行放大和增强，通过前述获得的视频同步信号，使得增强后的轮廓信号和无雾信号图像与原始的视频图像完全同步，达到不丢帧的效果。3.根据权利要求1所述的一种复杂环境下的视频监控图像处理技术，其特征在于:所述噪声抑制模块采用中值滤波的方法进行处理图像采集模块发出的视频信号，并将处理后的视频信号传递给非线性调整模块。4.根据权利要求1所述的一种复杂环境下的视频监控图像处理技术，其特征在于:所述非线性调整模块通过接收所述非线性调整模块发出的视频信号，并对接收的视频信号进行非线性放大和调整。5.根据权利要求1所述的一种复杂环境下的视频监控图像处理技术，其特征在于:所述直流分量平衡模块在经过处理的视频信号输出前恢复和平衡在视频图像数字化处理过程中损失的视频信号直流分量。
【文档编号】G06T5/00GK105847749SQ201610227719
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2016年4月13日
【发明人】孙运雷, 席福存, 石荣敏, 张云龙, 张红, 张庆海, 王坤, 张婷, 李祥祥, 杨波
【申请人】青岛智慧城市产业发展有限公司