一种图像模糊的检测方法、系统及摄像机的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种图像模糊的检测方法、系统及摄像机。
【背景技术】
[0002]现在高端的摄像机都具有图像模糊的检测功能。平安城市监控系统由于摄像机过多，因此经常会遇到一个问题，某一台摄像机由于焦距受到异常更改，导致图像模糊，往往需要几天甚至几周的时候才被发现，则这段时间的图像都是模糊无效的。
[0003]图像模糊的检测算法能够在模糊发生后很短的时间内进行报警。比如:几秒或几分钟内。大大提高了平安城市监控系统对成千上万摄像机的管理维护。
[0004]现有技术常见的图像模糊的检测方法主要包括以下两种:
[0005]I)通过傅立叶变换或小波变换等方法，在频率域对图像进行分析。
[0006]2)在边缘检测的基础上，计算边缘的梯度的峰值以及宽度关系进行判断。
[0007]然而上述两种方法运算量都较大，算法实现非常复杂。
【发明内容】
[0008]本发明的目的在于提供一种图像模糊的检测方法、系统及摄像机，旨在解决现有技术的图像模糊的检测方法运算量较大，算法实现非常复杂的问题。
[0009]第一方面，本发明提供了一种图像模糊的检测方法，所述方法包括:
[0010]在预设检测周期内每隔一预定时间从视频中抽取一帧图像；
[0011]每抽取一帧图像则对所述图像进行下采样得到QCIF图像；
[0012]对在预设检测周期内的所有QCIF图像进行分析，得到用于判断图像是否模糊的值；
[0013]根据所述用于判断图像是否模糊的值确定所述视频的图像是否模糊。
[0014]第二方面，本发明提供了一种图像模糊的检测系统，所述系统包括:
[0015]抽取模块，用于在预设检测周期内每隔一预定时间从视频中抽取一帧图像；
[0016]下采样模块，用于每抽取一帧图像则对所述图像进行下采样得到QCIF图像；
[0017]分析模块，用于对在预设检测周期内的所有QCIF图像进行分析，得到用于判断图像是否模糊的值；
[0018]确定模块，用于根据所述用于判断图像是否模糊的值确定所述视频的图像是否模糊。
[0019]第三方面，本发明提供了一种包括上述图像模糊的检测系统的摄像机。
[0020]在本发明中，由于在预设检测周期内每隔一预定时间从视频中抽取一帧图像；每抽取一帧图像则对所述图像进行下采样得到QCIF图像；对在预设检测周期内的所有QCIF图像进行分析，得到用于判断图像是否模糊的值；根据所述用于判断图像是否模糊的值确定所述视频的图像是否模糊，因此运算量较低，算法实现非常方便。
【附图说明】
[0021]图1是本发明实施例一提供的图像模糊的检测方法的流程图。
[0022]图2是本发明实施例二提供的图像模糊的检测系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0023]为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0024]为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
[0025]实施例一:
[0026]请参阅图1，本发明实施例一提供的图像模糊的检测方法包括以下步骤:
[0027]S101、在预设检测周期内每隔一预定时间从视频中抽取一帧图像；
[0028]例如30秒为预设检测周期，预定时间是I秒，则SlOl具体为:以30秒为一次检测周期，在30秒内每秒从视频中抽取一帧图像。
[0029]S102、每抽取一帧图像则对所述图像进行下采样得到QCIF图像；
[0030]在本发明实施例一中，S102具体包括以下步骤:
[0031]每抽取一帧图像则对所述图像进行下采样，得到CIF(Common IntermediateFormat，公用中分辨率格式)图像；抽取的图像可以是高清图像，也可以是标清图像；在H.323协议簇中，规定了 CIF = 352 X 288像素；
[0032]对CIF图像进行降噪处理并且下米样，得到QCIF (Quarter Common IntermediateFormat,四分之一公用中分辨率格式)图像；在H.323协议簇中，规定了 QCIF = 176X144像素。
[0033]S103、对在预设检测周期内的所有QCIF图像进行分析，得到用于判断图像是否模糊的值；
[0034]S104、根据所述用于判断图像是否模糊的值确定所述视频的图像是否模糊。
[0035]在本发明实施例一中，S103具体可以包括以下步骤:
[0036]统计在预设检测周期内的每一 QCIF图像中突变的像素点的数量N1;
[0037]统计在预设检测周期内的所有QCIF图像中，突变的像素点的数量N1小于或等于预定值η的次数Tn。其中η是自然数；Τη表示在预设检测周期内，满足突变的像素点的数量N1小于或等于预定值η的次数，使用不同的阈值η有不同的统计结果，例如T5tl是指N1GO的次数，T2tl是指N !<20的次数，Ttl是指N1=O的次数。
[0038]相应的，S104具体可以为:
[0039]当Τ5(ι>10或者Τ2(ι>5或者TtlU时，确定所述视频的图像是模糊的。
[0040]在本发明实施例一中，S103具体也可以包括以下步骤:
[0041]统计在预设检测周期内的每一 QCIF图像中突变的像素点的数量N1;
[0042]统计在预设检测周期内的每一 QCIF图像中差分强度达到预定阈值的像素点的数量N2;
[0043]通过公式nRat1 = N2/ (N1+!)，计算出倍数nRat1 ;普通情况下nRat1的数值是5、6或7，则图像清晰，nRat1的数值大于或等于8，则图像模糊；
[0044]统计在预设检测周期内的所有QCIF图像中，nRat1 > r的次数?；，其中r是自然数；使用不同的阈值r有不同的统计结果，例如！^是nRat1 > 8的次数。
[0045]相应的，S104具体可以为:当T8>10时，确定所述视频的图像是模糊的。
[0046]在本发明实施例一中，S103具体也可以包括以下步骤:
[0047]统计在预设检测周期内的每一 QCIF图像中分层图像孤立像素点数量；
[0048]统计在预设检测周期内的所有QCIF图像中，分层图像孤立像素点数量不为O的次数。
[0049]相应的，S104具体可以为:
[0050]当分层图像孤立像素点数量不为O的次数等于O时，确定所述视频的图像是模糊的。
[0051]本发明实施例一的S103可以是上述三个包括具体步骤的方案的其中一个方案，或上述三个包括具体步骤的方案的任意组合，只要满足上述S104所包括的具体方案的任意一个方案中的条件即可确定所述视频的图像是模糊的。
[0052]在本发明实施例一中，统计在预设检测周期内的每一 QCIF图像中突变的像素点的数量N1具体包括以下步骤:
[0053]如果以下条件成立，则该像素点为突变的像素点，N1计数加I。
[0054]当nV_L>T 并且 nV_R>T 时；或者
[0055]当nV_L〈-T 并且 nV_R〈_T 时；或者
[0056]当nV_T>T 并且 nV_B>T 时；或者
[0057]当nV_T〈_T 并且 nV_B〈_T 时；或者
[0058]当nV_TL>T 并且 nV_BR>T 时；或者
[0059]当nV_TL〈-T 并且 nV_BR〈_T 时；或者
[0060]当nV_TR>T 并且 nV_BL>T 时；或者[0061 ]当 nV_TR〈-T 并且 nV_BL〈_T 时
[0062]其中T表示阈值，T是自然数，
[0063]nV_L = p0_p8 ;表示中心像素点与左边像素点的差值。
[0064]nV_R = p0_p4 ;表示中心像素点与右边像素点的差值。
[0065]nV_T = p0-p2 ;表示中心像素点与上边像素点的差值。
[0066]nV_B = p0_p6 ;表示中心像素点与下边像素点的差值。
[0067]nV_TL = pO-pl ;表示中心像素点与左上角像素点的差值。
[0068]nV_BR = p0_p5 ;表示中心像素点与右下角像素点的差值。
[0069]nV_TR = p0_p3 ;表示中心像素点与右上角像素点的差值。
[0070]nV_BL = p0_p7 ;表示中心像素点与左下角像素点的差值。
[0071]p0、pl、p2、p3、p4、p5、p6、p7、p8分别表示中心像素点的值、左上角像素点的值、上边像素点的值、右上角像素点的值、右边像素点的值、右下角像素点的值、下边像素点的值、左下角像素点的值、左边像素点的值。
[0072]在本发明实施例一中，统计在预设检测周期内的每一 QCIF图像中差分强度达到预定阈值的像素点的数量N2具体包括以下步骤:
[0073]如果以下条件成立，则该像素点的差分强度达到预定阈值，N2计数加I。
[0074]当nV_L>T 时；或者
[0075]当nV_L〈_T 时；或者
[0076]当nV_R>T 时；或者
[0077]当nV_R〈_T 时；或者
[0078]当nV_T>T 时；或者
[0079]当nV_T〈_T 时；或者
[0080]当nV_B>T 时；或者
[0081]当nV_B〈_T 时
[0082]在本发明实施例一中，统计在预设检测周期内的每一 QCIF图像中分层图像孤立像素点数量具体包括以下步骤:
[0083]将每一 QCIF图像按灰度值，平均分成多个级别(η个级别)；
[0084]将每一 QCIF图像的像素按照灰度等级重新赋值，获得灰度分层的图像；亮度级别从O?255，以分成8等级为例:0?31为等级0，灰度设置为O ;32?63为等级1，灰度设置为32 ；64?95为等级2，灰度设置为64 ；……224?255为等级7，灰度设置为224 ；
[0085]在分层的图像中寻找孤立像素点，并且计数。
[0086]其中，孤立像素点的判断方法为:如果像素点与8邻域的所有8个像素点的差异都大于阈值Τ，则被认为是一个孤立像素点。其中T是自然数；
[0087]在本发明实施例一中，由于在预设检测周期内每隔一预定时间从视频中抽取一帧图像；每抽取一帧图像则对所述图像进行下采样得到QCIF图像；对在预设检测周期内的所有QCIF图像进行分析，得到用于判断图像是否模糊的值；根据所述用于判断图像是否模糊的值确定所述视频的图像是否模糊，因此运算量较低，算法实现非常方便。
[0088]实施例二:
[0089]请参阅图2，本发明实施例二提供的图像模糊的检测系统包括:抽取模块11、下采样模块12、分析模块13和确定模块14，其中，
[0090]抽取模块11，用于在预设检测周期内每隔一预定时间从视频中抽取一帧图像；
[0091]下采样模块12，用于每抽取一帧图像则对所述图像进行下采样得到QCIF图像；
[0092]分析模块13，用于对在预设检测周期内的所有QCIF图像进行分析，得到用于判断图像是否模糊的值；
[0093]确定模块14，用于根据所述用于判断图像是否模糊的值确定所述视频的图像是否模糊。
[0094]在本发明实施例二中，所述分析模块12具体可以包括:
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