一种针对多种亮度条件下图像可视化程度检测的评估方法

一种针对多种亮度条件下图像可视化程度检测的评估方法
【专利摘要】本发明涉及电子【技术领域】，具体地说是一种针对多种亮度条件下图像可视化程度检测的评估方法。一种针对多种亮度条件下图像可视化程度检测的评估方法，包括摄像机机芯、图像区域划分软件、图像边缘强度检测软件。同现有技术相比，设计一种方法来客观的评价复杂亮度条件下图像可视化程度。首先根据图像中亮度情况把图像进行分块，然后计算图像能见度参数，结合不同区域的能见度参数，进行图像质量的整体评价。
【专利说明】一种针对多种亮度条件下图像可视化程度检测的评估方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电子【技术领域】，具体地说是一种针对多种亮度条件下图像可视化程度检测的评估方法。
【背景技术】
[0002]在目前，还没有一种客观的标准或者方法能够评价复杂亮度条件下图像可视化程度，只能通过传统的肉眼观察的方式进行主观的评价。这里的可视化程度是指图像中物体的看见度和清晰度。例如在一种亮度条件较复杂，即画面中同时存在亮度不同的区域，可以划分成亮区和暗区两个部分，通过自动增益控制提升方式，图像中亮区和暗区都按照同幅度进行提升，因此暗区提升的同时可能存在亮区过曝现象，目前还没有一个评价方法能够量化的反映图像的效果是否好坏。本发明的目的就是提出这样一个评价方法。

【发明内容】

[0003]本发明为克服现有技术的不足，设计一种方法来客观的评价复杂亮度条件下图像可视化程度。首先根据图像中亮度情况把图像进行分块，然后计算图像能见度参数，结合不同区域的能见度参数，进行图像质量的整体评价。
[0004]为实现上述目的，设计一种针对多种亮度条件下图像可视化程度检测的评估方法，包括摄像机机芯、图像区域划分软件、图像边缘强度检测软件，其特征在于，所述的图像可视化程度检测的评估方法的工作流程如下:
[0005]a.将摄像机中的图像输入至图像区域划分软件中；
[0006]b.图像区域划分软件按照图像的亮度程度不同进行区域划分，将图像划分为两个或者多个区域；
[0007]c.图像区域划分软件将分区域后的每个图像块输入至图像边缘强度检测软件中；
[0008]d.图像边缘强度检测软件将每个图像块进行中值滤波去除每个图像块中的椒盐
噪声；
[0009]e.图像边缘强度检测软件将中值滤波后的每个图像块转换成灰阶图；
[0010]f.通过图像边缘强度检测软件中的Sobel算子计算得到灰阶图中每个像素点的垂直边缘和水平边缘的灰度值；
[0011]g.将计算后的灰阶图中的每个像素点的垂直边缘和水平边缘的灰度值分别进行相加，得到原始的边缘图像；
[0012]h.对边缘图像第一次噪点移除；
[0013]1.对边缘图像第二次噪点移除；
[0014]j.将第二次噪点移除的边缘图像中的像素点的像素值取平均值，得出有效边缘强度的数值。
[0015]所述的步骤h对边缘图像第一次噪点移除的具体步骤如下:[0016]h1.判断原始的边缘图像的每个像素点的像素值是否大于255，是则将此像素点赋值成为255 ；
[0017]h2.判断原始的边缘图像的每个像素点的像素值是否低于15，是则将此像素点认为是噪声点，将此像素点的灰度值设为0，否则将此像素点进行保存。
[0018]所述的步骤i对边缘图像第二次噪点移除的具体步骤如下:
[0019]il.将第一次噪点移除处理后的图像中的每个像素点，分别计算得出ml，m2,
[0020]m3,m4 的值；
[0021]?2.判断ml+m2+m3+m4是否大于0，是则将此像素点设为边缘像素并保存，否则将此像素点的灰度值设为O。
[0022]所述的il和i2中的ml，m2, m3, m4分别为每个像素点本身与其相邻的两个像素点的像素值的乘积。
[0023]本发明同现有技术相比，设计一种方法来客观的评价复杂亮度条件下图像可视化程度。首先根据图像中亮度情况把图像进行分块，然后计算图像能见度参数，结合不同区域的能见度参数，进行图像质量的整体评价。
【专利附图】

【附图说明】
[0024]图1为本发明工作流程图。
[0025]图2为手动方式二个区域划分示意图。
[0026]图3为软件程序自动方式二个区域划分示意图。
[0027]图4为多个区域划分示意图。
[0028]图5为像素点分布示意图。
[0029]图6至图8为区域评价结果图。
【具体实施方式】
[0030]下面根据附图对本发明做进一步的说明。
[0031]如图1所示，一种针对多种亮度条件下图像可视化程度检测的评估方法，包括摄像机机芯、图像区域划分软件、图像边缘强度检测软件，其特征在于，所述的图像可视化程度检测的评估方法的工作流程如下:
[0032]a.将摄像机中的图像输入至图像区域划分软件中；
[0033]其中，图像区域划分包含二个区域和多个区域划分。
[0034]二个区域划分:复杂亮度条件下的图像按照亮度水平条件可分为亮区和暗区二个区域，可以通过软件界面用手动方式或软件程序自动方式进行划分。手动方式，人工画出一条明暗的分界线，分界线可以是直线也可以是任意的曲线，将图像分成2个明暗区域即可。
[0035]软件程序自动方式，软件程序会统计图像每列白点所占比例，根据白点所占比率的明显变化来划分明暗区域。也可以用其它的图像分割算法将图像分成明暗区域，例如直方图分割方法。
[0036]多个区域划分:如果亮度条件更复杂，图像需要按照亮度条件划分为2个以上的区域时，可以通过软件界面用手动方式或软件程序自动方式进行划分，软件程序自动划分可以采用图像的图像分割方法，比如常用的直方图分割法，利用图像直方图分布，计算阈值，然后找出图像中灰度明显不同的几个区域。
[0037]b.图像区域划分软件按照图像的亮度程度不同进行区域划分，将图像划分为两个或者多个区域；
[0038]c.图像区域划分软件将分区域后的每个图像块输入至图像边缘强度检测软件中；
[0039]d.图像边缘强度检测软件将每个图像块进行中值滤波去除每个图像块中的椒盐
噪声；
[0040]e.图像边缘强度检测软件将中值滤波后的每个图像块转换成灰阶图；
[0041]f.通过图像边缘强度检测软件中的Sobel算子计算得到灰阶图中每个像素点的



[0042]垂直边缘和水平边缘的灰度值，等式如下:Sok/垂直
【权利要求】
1.一种针对多种亮度条件下图像可视化程度检测的评估方法，包括摄像机机芯、图像区域划分软件、图像边缘强度检测软件，其特征在于，所述的图像可视化程度检测的评估方法的工作流程如下: a.将摄像机中的图像输入至图像区域划分软件中； b.图像区域划分软件按照图像的亮度程度不同进行区域划分，将图像划分为两个或者多个区域； c.图像区域划分软件将分区域后的每个图像块输入至图像边缘强度检测软件中； d.图像边缘强度检测软件将每个图像块进行中值滤波去除每个图像块中的椒盐噪 声； e.图像边缘强度检测软件将中值滤波后的每个图像块转换成灰阶图； f.通过图像边缘强度检测软件中的Sobel算子计算得到灰阶图中每个像素点的垂直边缘和水平边缘的灰度值； g.将计算后的灰阶图中的每个像素点的垂直边缘和水平边缘的灰度值分别进行相加，得到原始的边缘图像； h.对边缘图像第一次噪点移除； 1.对边缘图像第二次噪点移除； j.将第二次噪点移除的边缘图像中的像素点的像素值取平均值，得出有效边缘强度的数值。
2.根据权利要求1所述的一种针对多种亮度条件下图像可视化程度检测的评估方法，其特征在于，所述的步骤h对边缘图像第一次噪点移除的具体步骤如下: h1.判断原始的边缘图像的每个像素点的像素值是否大于255，是则将此像素点赋值成为255 ； h2.判断原始的边缘图像的每个像素点的像素值是否低于15，是则将此像素点认为是噪声点，将此像素点的灰度值设为0，否则将此像素点进行保存。
3.根据权利要求1所述的一种针对多种亮度条件下图像可视化程度检测的评估方法，其特征在于，所述的步骤i对边缘图像第二次噪点移除的具体步骤如下: il.将第一次噪点移除处理后的图像中的每个像素点，分别计算得出ml，m2，m3，m4的值； ?2.判断ml+m2+m3+m4是否大于0，是则将此像素点设为边缘像素并保存，否则将此像素点的灰度值设为O。
4.根据权利要求3所述的一种针对多种亮度条件下图像可视化程度检测的评估方法，其特征在于，所述的il和i2中的ml，m2，m3，m4分别为每个像素点本身与其相邻的两个像素点的像素值的乘积。
【文档编号】G06T5/00GK103971374SQ201410218449
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2014年5月22日 优先权日:2014年5月22日
【发明者】薛林财, 甘利, 沙浩 申请人:日立数字安防系统（上海）有限公司