建所使用数字相机的理想相机噪声模型；
[0051] 构建的步骤具体包括：
[0052] S11.选取零均值加性高斯白噪声模型作为所使用数字相机的理想噪声模型;零均 值加性高斯白噪声模型即假设每个像素点处的理想相机噪声的幅值服从均值为零的高斯 分布。
[0053] S12.计算所选取理想噪声模型的高斯噪声分布标准差。理想噪声模型的高斯噪声 分布标准差为理想噪声模型的唯一未知参数。由此构建出所使用数字相机的理想相机噪声 模型，该模型服从高斯分布，在视频的每个灰阶上，高斯分布的均值为零，标准差为计算后 的数据。
[0054] 理想噪声模型的高斯噪声分布标准差的计算过程包括：
[0055] S121.使用数字相机拍摄一个静态场景;静态场景为无光照变化和场景内容变化 的视频，且要求视频中的像素点亮度值完全涵盖数字相机所具有的全部亮度等级。
[0056] S122.根据拍摄的静态场景视频，计算出理想相机噪声模型在不同色彩通道中的 不同灰阶等级上的标准差：
[0057] 对红色色彩通道：
[0058]
[0059] 标准差计算方法是基于以下常用假设，即理想相机噪声模型标准差与像素点的灰 度值具有相关性。设视频一共有N帧，其中代表视频在红色色彩通道中第 n帧中坐标 为(x，y)的像素点的值，该公式中代表红色色彩通道中视频序列的第η帧中所有像素点 的集合，而则代表Θ η的一个子集，其中像素点的灰度值均为1)且1) = 111-1(1，3〇，#(*)代 表取集合的基数（即集合中元素的总数），〇 re3d(p)则表示数字相机在红色色彩通道中在ρ灰 阶上的理想相机噪声标准差；
[0060] 对绿色色彩通道：
[0061]
[0062]其中代表视频在绿色色彩通道中第η帧中坐标为(x，y)的像素点的值，该 公式中Θη代表绿色色彩通道中视频序列的第η帧中所有像素点的集合，而@【则代表?"的 一个子集，其中像素点的灰度值均为Ρ且piIn-Kxj)，# ·)代表取集合的基数（即集合中 元素的总数），〇gr_(p)表示数字相机在绿色色彩通道中在p灰阶上的理想相机噪声标准差； [0063] 对蓝色色彩通道：
[0064]
[0065] 其中/〗（X, 代表视频在蓝色色彩通道中第η帧中坐标为（X，y)的像素点的值，该 公式中Θη代表蓝色色彩通道中视频序列的第η帧中所有像素点的集合，而?〖则代表?"的 一个子集，其中像素点的灰度值均为Ρ且piIn-Kxj)，# ·)代表取集合的基数（即集合中 元素的总数），〇biue(P)表示数字相机在蓝色色彩通道中在P灰阶上的理想相机噪声标准差。
[0066] S123.取〇red(p)、〇green(pMP〇blue(p)中的最大值作为数字相机在p灰阶上的理想相 机噪声标准差σ(ρ)，即：
[0067] 〇 ( Ρ ) 一max [ 0red ( P )，Ogreen (P )，0blue ( Ρ ) ] 〇
[0068] 由此，构建出所使用数字相机的理想相机噪声模型，该模型服从高斯分布，在视频 的每个灰阶P上，高斯分布的均值为零，方差为σ(Ρ)。
[0069] S2.设置数字相机拍摄参数，然后对待测物体进行视频拍摄。数字相机拍摄参数设 置步骤包括：
[0070] S21.保持数字相机静止且不受外界因素影响发生抖动；
[0071 ] S22.调整数字相机视角，使待测物体全部或其待测局部位于相机有效视场内；
[0072] S23.调整相机焦距，保证待测物体的清晰成像；
[0073] S24.关闭数字相机自动对焦和自动增益调整功能；
[0074] S25.设置数字相机快门速度不低于预估的待测物体振动频率。
[0075] S3.根据理想相机噪声模型计算视频中每个像素的振动频率，获取待测物体的振 动频率。具体步骤包括：
[0076] S31.统计视频中每个像素点位置上像素值发生显著变化的次数，根据以下公式计 算：
[0077]
[0078]其中，β是一个自然数，代表倍数，根据高斯分布的3S2gma原理，β的取值可为3，It (X，y)代表视频的第t帧，I t-i (X，y)代表视频的第t-1帧，ih (X，y)代表视频从起始帧到第t帧 这段时间内，视频中每个像素点位置上已发生的振动总次数；
[0079] S32.根据计算结果，计算视频中每个像素点位置上发生的振动的频率，根据以下 公式计算：
[0080]
[0081] 其中，Φ代表视频的帧率，其单位为帧/秒，Dt(x，y)e[0, φ ]则代表视频中每个像 素点在前t帧时间段内的振动频率；
[0082] S33.从视频中确定出待测物体所涵盖的像素点区域，获取这些区域内的像素点振 动的频率。
[0083]本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领 域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替 代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
【主权项】
1. 一种基于视频数据挖掘的非接触式物体振动频率测量方法，采用可拍摄视频的数字 相机和处理视频数据的运算器，其特征在于:包括W下步骤，51. 构建所使用数字相机的理想相机噪声模型；52. 设置数字相机拍摄参数，然后对待测物体进行视频拍摄；53. 根据理想相机噪声模型计算视频中每个像素的振动频率，获取待测物体的振动频 率。2. 根据权利要求1所述的一种基于视频数据挖掘的非接触式物体振动频率测量方法， 其特征是所述步骤Sl中构建数字相机的理想相机噪声模型的步骤包括：511. 选取零均值加性高斯白噪声模型作为所使用数字相机的理想噪声模型；512. 计算所选取理想噪声模型的高斯噪声分布标准差。3. 根据权利要求2所述的一种基于视频数据挖掘的非接触式物体振动频率测量方法， 其特征是所述步骤S12计算高斯噪声分布标准差的步骤包括： 5121. 使用数字相机拍摄一个静态场景； 5122. 根据拍摄的静态场景视频，计算出理想相机噪声模型在不同色彩通道中的不同 灰阶等级上的标准差： 对红色色彩通道：对绿色色彩通道：对蓝色色彩通道：设视频共有N帖，其中/:(x，y)、/,f(x，y)、/,："片>，)分别代表视频在红色、绿色、蓝色 色彩通道中第n帖中坐标为(x，y)的像素点的值，每个公式中0n代表与公式对应的色彩通 道中视频序列的第n帖中所有像素点的集合，?f代表0。的一个子集，其中像素点的灰度值 均为口且口 = 1。-1^，7)，#(.)代表取集合的基数即集合中元素的总数，(^1(口）、(^66。(口）、 Oblue(P)则分别表示数字相机在红色、绿色、蓝色色彩通道中在P灰阶上的理想相机噪声标 准差； S123.取Ored(P)、(Veen(P)和Oblue(P)中的最大值作为数字相机在P灰阶上的理想相机噪 声标准差O(P),即： O(P)二m曰X[〇red(P) , Ogreen(P) , Oblue(P)]。4. 根据权利要求3所述的一种基于视频数据挖掘的非接触式物体振动频率测量方法， 其特征是所述步骤S121中数字相机拍摄的静态场景为无光照变化和场景内容变化的视频， 且要求视频中的像素点亮度值完全涵盖数字相机所具有的全部亮度等级。5. 根据权利要求1或2或3所述的一种基于视频数据挖掘的非接触式物体振动频率测量 方法，其特征是步骤S2中数字相机拍摄参数设置步骤包括：521. 保持数字相机静止且不受外界因素影响发生抖动；522. 调整数字相机视角，使待测物体全部或其待测局部位于相机有效视场内；523. 调整相机焦距，保证待测物体的清晰成像；524. 关闭数字相机自动对焦和自动增益调整功能；525. 设置数字相机快口速度不低于预估的待测物体振动频率。6. 根据权利要求1或2或3所述的一种基于视频数据挖掘的非接触式物体振动频率测量 方法，其特征是所述步骤S3中获取待测物体的振动频率的步骤包括：531. 统计视频中每个像素点位置上像素值发生显著变化的次数，根据W下公式计算：其中，e是一个自然数，代表倍数，根据高斯分布的3Sigma原理，0的取值可为3，It(x，y) 代表视频的第t帖，It-i(x，y)代表视频的第t-1帖，ih(x，y)代表视频从起始帖到第t帖运段 时间内，视频中每个像素点位置上已发生的振动总次数；532. 根据计算结果，计算视频中每个像素点位置上发生的振动的频率，根据W下公式 计算：其中，4代表视频的帖率，其单位为帖/秒，Dt(x，y) ￡[0，(!)]则代表视频中每个像素点 在前t帖时间段内的振动频率；533. 从视频中确定出待测物体所涵盖的像素点区域，获取运些区域内的像素点振动的 频率。
【专利摘要】本发明涉及一种基于视频数据挖掘的非接触式物体振动频率测量方法。解决现有技术中采用在物体上安装接触式振动传感器测量物体振动所存在的技术复杂、成本高昂,以及被测物无法安装振动传感器的问题。方法步骤包括构建数字相机理想相机噪声模型，进行拍摄，然后根据理想相机噪声模型计算视频中每个像素振动频率，获取待测物体的振动频率。本发明的优点是克服了传统接触式物体振动频率测量方法的不足；克服了现有基于机器视觉的非接触式物体振动频率测量方法受约束条件限制的不足；既适用于离线视频数据，也适用于在线视频数据；方法采用设备简单、成本低廉、适应性好，适用对象广。
【IPC分类】G01H17/00
【公开号】CN105651377
【申请号】
【发明人】张睿, 童玉娟
【申请人】衢州学院
【公开日】2016年6月8日
【申请日】2016年1月11日