专利名称：一种无参考的视频监控图像模糊质量检测装置的制作方法
技术领域：
本实用新型涉及数字图像处理领域，特别涉及到一种无参考的视频监控图像模糊质量检测装置。
背景技术：
众所周知，我国在实施平安城市和安防市场巨大需求推动下，视频监控系统已被广泛应用到各行业，如道路监控、小区安防、港口物流、银行等，通过对视频监控图像的智能分析，能实现特定目标跟踪、识别和客流统计等应用，尤其对公安系统定位可疑目标的搜查意义重大。但是，由于监控摄像机长期外露、不间断工作特点，易导致摄像头自身故障，如对焦不准、遮挡、内部电流不平衡等问题，进而引起视频监控图像模糊昏暗不清、图像噪声过大、蓝屏、色彩偏差等故障，严重影响了视频图像的质量。由于视频监控图像的质量是很重要的问题，如公安人员可依据监控录像，获取可疑对象的各种特征，但是如果视频图像模糊，将非常难于确定嫌疑目标特征。因此，对在各种复杂的监控环境下，检测视频图像的清·晰度指标很重要，而如何尽早发现由于监控设备故障而导致视频图像不清晰(模糊)，以便对监控设备进行故障控制或图像修复，将直接影响着监控视频的清晰度质量和监控系统的正常运维。因此迫切需要一种具有无参考视频、非人工、高准确率、适合在线自动检测视频监控图像是否模糊的系统。要实现视频监控图像的无参考、非人工的模糊质量检测，是非常困难的事情。当前，国际上对图像清晰度的客观评价主要根据对原始视频信息的依赖程度分为三类全参考模型算法、部分参考模型算法和无参考模型算法。全参考型需要将待评价图像和参考图像上的像点做一一对应的比较；部分参考型只需要将待评价图像和参考图像上的部分统计特征做比较；无参考型则不需要具体的参考图像，根据待评价图像本身的特征进行评价。视频监控系统实时、不间断地工作，不可能获取标准的清晰的参考视频，因此必须在无任何参考视频序列的情况下，依靠视频监控系统装置和处理方法，获取监控视频的自身序列特征，来评判视频图像是否模糊。视频监控系统的摄像机，是将外部景物光像转变为电信号的装置。其结构大致分为光学系统(镜头)、光电转换部分、视频处理电路系统。在获取图像时，不正确的聚焦会产生离焦模糊，而模糊图像主要是因为高频成分的丢失引起，模糊效应使得图像中的细节不清晰，边缘宽度变大而且边缘梯度幅值减小。对摄像机来说，其中光学成像系统等价于一个低通滤波器，不同离焦情况下该滤波器对应的截止频率不同，系统离焦量越大，则截止频率越低，图像越模糊。因此可以利用摄像机的这一光学特性，建立监控视频图像的模糊质量检测系统，进行模糊质量的在线检测。目前现有的图像清晰度检测应用大都针对静止图像，采用的方法多基于全参考或部分参考方法，比如需要一幅原始的、清晰的参考图像，再提取全部或部分特征参数，通过比较参考图像与待测图像的清晰度特征参数，进而判断待测图像是否模糊。这些方法虽然能检测出静止图像是否模糊，但是对于动态、实时的监控视频系统，参考视频图像不可能存在，上述方法无法适用。综上所述，针对现有技术的缺陷，特别需要一种无参考的视频监控图像模糊质量检测装置，以解决以上提到的问题。
实用新型内容本实用新型的目的在于提供一种无参考的视频监控图像模糊质量检测装置，无需借助任何参考视频，仅利用视频监控图像本身来检测图像是否模糊，从而实现本实用新型的目的。本实用新型所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现一种无参考的视频监控图像模糊质量检测装置，其特征在于，包括一用于视频获取和传输的视频接入模块，一用于视频数据处理、检测算法运行和各接口控制的CPU模块，一用于实现接入以太网的以太网接口，一用于装置调试的调试串口，一负责提供装置电源的电源，所述视频接入模块包括摄像头和视频采集装置，通过数字输出接口与CPU模块连接，CPU模块上还设置有以太网接口和调试串口，所述CPU模块通过PHY芯片连接以太网，调试串口包括一 RS232通信接口。在本实用新型的一个实施例中，所述视频接入模块设置有4路数字输出接口。在本实用新型的一个实施例中，所述CPU模块为达芬奇芯片。本实用新型的有益效果在于适应性强，能在线或线下自动检测和评判视频监控图像模糊质量，使得视频监控系统的模糊故障质量检测变得更为准确、真实，提高了摄像头等监控设备的智能化维护管理水平，有效降低了人力检测成本，具有广阔的市场前景。
图I为本实用新型所述一种无参考的视频监控图像模糊质量检测装置的结构框示意图。
具体实施方式
为使本实用新型实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式
，进一步阐述本实用新型。如图I所示，本实用新型所述的一种无参考的视频监控图像模糊质量检测装置，其特征在于，包括一用于视频获取和传输的视频接入模块，一用于视频数据处理、检测算法运行和各接口控制的CPU模块，一用于实现接入以太网的以太网接口，、[0025]一用于装置调试的调试串口，一负责提供装置电源的电源，所述视频接入模块包括摄像头和视频采集装置，通过数字输出接口与CPU模块连接，CPU模块上还设置有以太网接口和调试串口，所述CPU模块通过PHY芯片连接以太网，调试串口包括一 RS232通信接口。在本实用新型的一个实施例中，所述视频接入模块设置有4路数字输出接口。在本实用新型的一个实施例中，所述CPU模块为达芬奇芯片。一种视频监控图像在线检测模糊质量的处理方法，通过在终端机上运行在线检测软件，依靠视频序列本身构建参考视频图像来检测监控视频是否模糊及模糊程度。该软件包括监控视频序列预处理模块、单帧图像模糊评判模块、视频序列整体模糊检测模块；按照下述步骤进行处理第一步每隔设定时间周期性地采样监控视频图像序列，抽取待测试帧图像并进入预处理模块，以提高计算速度；第二步根据摄像机的光学成像特性，将待检测的帧图像通过低通滤波模块，获取自身视频的参考巾贞图像；
·[0033]第三步针对参考帧和待测试帧图像，进入单帧图像清晰度控制评判模块，确定测试帧图像是否模糊以及模糊程度；第四步根据所有测试帧的模糊测试结果，进入视频序列清晰度检测评判模块，确定整个视频序列是否模糊，以及模糊程度，然后将单帧和视频测试结果输出到屏幕显示。所述预处理模块，包括对抽取的待测试帧进行规格化处理(如320 X 240大小)、转化成灰度图像。所述低通滤波模块，是为了匹配光学成像系统模型而设计的滤波器，可选取6 X 6大小，σ 2为3的高斯低通滤波器将使模糊评价效果更客观。所述单帧图像清晰度控制评判模块，是指评判待测试帧图象是否模糊以及模糊程度。具体方法分为四个部分首先提取参考帧和待测试帧图像的梯度图和边缘信息；其次将参考帧和待测帧的梯度图像按照人眼视觉系统的对比度敏感特性函数进行加权处理；然后对参考帧和测试帧的梯度图进行分割，提取结构信息丰富的对应块信息；最后计算对应块的结构相似度指标，并求和平均计算整幅待测试帧图像的模糊度指标值。所述视频序列清晰度评判模块，是指根据上述单帧图象清晰度评判结果，对整个视频序列的模糊评价，具体方法是对上述单帧测试图的模糊值进行加权，并与相应的阈值进行比较，以判断整个视频序列是否模糊，以及模糊程度。以上显示和描述了本实用新型的基本原理和主要特征和本实用新型的优点。本行业的技术人员应该了解，本实用新型不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本实用新型的原理，在不脱离本实用新型精神和范围的前提下，本实用新型还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本实用新型范围内。本实用新型要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
权利要求1.ー种无參考的视频监控图像模糊质量检测装置，其特征在于，包括 一用于视频获取和传输的视频接入模块， 一用于视频数据处理、检测算法运行和各接ロ控制的CPU模块， 一用于实现接入以太网的以太网接ロ， ー用于装置调试的调试串ロ， ー负责提供装置电源的电源， 所述视频接入模块包括摄像头和视频采集装置，通过数字输出接ロ与CPU模块连接，CPU模块上还设置有以太网接口和调试串ロ，所述CPU模块通过PHY芯片连接以太网，调试串ロ包括一 RS232通信接ロ。
2.根据权利要求I所述的ー种无參考的视频监控图像模糊质量检测装置，其特征在于，所述视频接入模块设置有4路数字输出接ロ。
3.根据权利要求I所述的ー种无參考的视频监控图像模糊质量检测装置，其特征在于，所述CPU模块为达芬奇芯片。
专利摘要本实用新型公开了一种无参考的视频监控图像模糊质量检测装置。该终端硬件包括CPU部分、视频接入部分、以太网接口部分及调试串口，CPU为视频处理的达芬奇芯片，连接摄像头装置和视频采集部分，可实现4路实时视频输入和检测；CPU通过PHY芯片连接以太网；调试串口通过RS232接口实现。本实用新型适应性强，能通过运行的特有算法在线或线下自动检测和评判视频监控图像是否模糊，使得视频监控系统的视频模糊故障检测变得更为准确、及时，提高了摄像头等监控设备的智能化维护管理水平，有效降低了人力检测成本，具有广阔的市场前景。
文档编号H04N17/00GK202444572SQ20122007257
公开日2012年9月19日 申请日期2012年2月29日 优先权日2012年2月29日
发明者张璐, 武楠, 焦慧娟, 陈淑荣 申请人:上海海事大学