專利名稱：一種無參考的視頻監(jiān)控圖像模糊質(zhì)量檢測裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本實用新型涉及數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，特別涉及到一種無參考的視頻監(jiān)控圖像模糊質(zhì)量檢測裝置。
背景技術(shù)：
眾所周知，我國在實施平安城市和安防市場巨大需求推動下，視頻監(jiān)控系統(tǒng)已被廣泛應(yīng)用到各行業(yè)，如道路監(jiān)控、小區(qū)安防、港口物流、銀行等，通過對視頻監(jiān)控圖像的智能分析，能實現(xiàn)特定目標(biāo)跟蹤、識別和客流統(tǒng)計等應(yīng)用，尤其對公安系統(tǒng)定位可疑目標(biāo)的搜查意義重大。但是，由于監(jiān)控攝像機長期外露、不間斷工作特點，易導(dǎo)致攝像頭自身故障，如對焦不準(zhǔn)、遮擋、內(nèi)部電流不平衡等問題，進(jìn)而引起視頻監(jiān)控圖像模糊昏暗不清、圖像噪聲過大、藍(lán)屏、色彩偏差等故障，嚴(yán)重影響了視頻圖像的質(zhì)量。由于視頻監(jiān)控圖像的質(zhì)量是很重要的問題，如公安人員可依據(jù)監(jiān)控錄像，獲取可疑對象的各種特征，但是如果視頻圖像模糊，將非常難于確定嫌疑目標(biāo)特征。因此，對在各種復(fù)雜的監(jiān)控環(huán)境下，檢測視頻圖像的清·晰度指標(biāo)很重要，而如何盡早發(fā)現(xiàn)由于監(jiān)控設(shè)備故障而導(dǎo)致視頻圖像不清晰(模糊)，以便對監(jiān)控設(shè)備進(jìn)行故障控制或圖像修復(fù)，將直接影響著監(jiān)控視頻的清晰度質(zhì)量和監(jiān)控系統(tǒng)的正常運維。因此迫切需要一種具有無參考視頻、非人工、高準(zhǔn)確率、適合在線自動檢測視頻監(jiān)控圖像是否模糊的系統(tǒng)。要實現(xiàn)視頻監(jiān)控圖像的無參考、非人工的模糊質(zhì)量檢測，是非常困難的事情。當(dāng)前，國際上對圖像清晰度的客觀評價主要根據(jù)對原始視頻信息的依賴程度分為三類全參考模型算法、部分參考模型算法和無參考模型算法。全參考型需要將待評價圖像和參考圖像上的像點做一一對應(yīng)的比較；部分參考型只需要將待評價圖像和參考圖像上的部分統(tǒng)計特征做比較；無參考型則不需要具體的參考圖像，根據(jù)待評價圖像本身的特征進(jìn)行評價。視頻監(jiān)控系統(tǒng)實時、不間斷地工作，不可能獲取標(biāo)準(zhǔn)的清晰的參考視頻，因此必須在無任何參考視頻序列的情況下，依靠視頻監(jiān)控系統(tǒng)裝置和處理方法，獲取監(jiān)控視頻的自身序列特征，來評判視頻圖像是否模糊。視頻監(jiān)控系統(tǒng)的攝像機，是將外部景物光像轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘柕难b置。其結(jié)構(gòu)大致分為光學(xué)系統(tǒng)(鏡頭)、光電轉(zhuǎn)換部分、視頻處理電路系統(tǒng)。在獲取圖像時，不正確的聚焦會產(chǎn)生離焦模糊，而模糊圖像主要是因為高頻成分的丟失引起，模糊效應(yīng)使得圖像中的細(xì)節(jié)不清晰，邊緣寬度變大而且邊緣梯度幅值減小。對攝像機來說，其中光學(xué)成像系統(tǒng)等價于一個低通濾波器，不同離焦情況下該濾波器對應(yīng)的截止頻率不同，系統(tǒng)離焦量越大，則截止頻率越低，圖像越模糊。因此可以利用攝像機的這一光學(xué)特性，建立監(jiān)控視頻圖像的模糊質(zhì)量檢測系統(tǒng)，進(jìn)行模糊質(zhì)量的在線檢測。目前現(xiàn)有的圖像清晰度檢測應(yīng)用大都針對靜止圖像，采用的方法多基于全參考或部分參考方法，比如需要一幅原始的、清晰的參考圖像，再提取全部或部分特征參數(shù)，通過比較參考圖像與待測圖像的清晰度特征參數(shù)，進(jìn)而判斷待測圖像是否模糊。這些方法雖然能檢測出靜止圖像是否模糊，但是對于動態(tài)、實時的監(jiān)控視頻系統(tǒng)，參考視頻圖像不可能存在，上述方法無法適用。綜上所述，針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，特別需要一種無參考的視頻監(jiān)控圖像模糊質(zhì)量檢測裝置，以解決以上提到的問題。

實用新型內(nèi)容本實用新型的目的在于提供一種無參考的視頻監(jiān)控圖像模糊質(zhì)量檢測裝置，無需借助任何參考視頻，僅利用視頻監(jiān)控圖像本身來檢測圖像是否模糊，從而實現(xiàn)本實用新型的目的。本實用新型所解決的技術(shù)問題可以采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)一種無參考的視頻監(jiān)控圖像模糊質(zhì)量檢測裝置，其特征在于，包括一用于視頻獲取和傳輸?shù)囊曨l接入模塊，一用于視頻數(shù)據(jù)處理、檢測算法運行和各接口控制的CPU模塊，一用于實現(xiàn)接入以太網(wǎng)的以太網(wǎng)接口，一用于裝置調(diào)試的調(diào)試串口，一負(fù)責(zé)提供裝置電源的電源，所述視頻接入模塊包括攝像頭和視頻采集裝置，通過數(shù)字輸出接口與CPU模塊連接，CPU模塊上還設(shè)置有以太網(wǎng)接口和調(diào)試串口，所述CPU模塊通過PHY芯片連接以太網(wǎng)，調(diào)試串口包括一 RS232通信接口。在本實用新型的一個實施例中，所述視頻接入模塊設(shè)置有4路數(shù)字輸出接口。在本實用新型的一個實施例中，所述CPU模塊為達(dá)芬奇芯片。本實用新型的有益效果在于適應(yīng)性強，能在線或線下自動檢測和評判視頻監(jiān)控圖像模糊質(zhì)量，使得視頻監(jiān)控系統(tǒng)的模糊故障質(zhì)量檢測變得更為準(zhǔn)確、真實，提高了攝像頭等監(jiān)控設(shè)備的智能化維護(hù)管理水平，有效降低了人力檢測成本，具有廣闊的市場前景。

圖I為本實用新型所述一種無參考的視頻監(jiān)控圖像模糊質(zhì)量檢測裝置的結(jié)構(gòu)框示意圖。
具體實施方式
為使本實用新型實現(xiàn)的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、達(dá)成目的與功效易于明白了解，下面結(jié)合具體實施方式
，進(jìn)一步闡述本實用新型。如圖I所示，本實用新型所述的一種無參考的視頻監(jiān)控圖像模糊質(zhì)量檢測裝置，其特征在于，包括一用于視頻獲取和傳輸?shù)囊曨l接入模塊，一用于視頻數(shù)據(jù)處理、檢測算法運行和各接口控制的CPU模塊，一用于實現(xiàn)接入以太網(wǎng)的以太網(wǎng)接口，、[0025]一用于裝置調(diào)試的調(diào)試串口，一負(fù)責(zé)提供裝置電源的電源，所述視頻接入模塊包括攝像頭和視頻采集裝置，通過數(shù)字輸出接口與CPU模塊連接，CPU模塊上還設(shè)置有以太網(wǎng)接口和調(diào)試串口，所述CPU模塊通過PHY芯片連接以太網(wǎng)，調(diào)試串口包括一 RS232通信接口。在本實用新型的一個實施例中，所述視頻接入模塊設(shè)置有4路數(shù)字輸出接口。在本實用新型的一個實施例中，所述CPU模塊為達(dá)芬奇芯片。一種視頻監(jiān)控圖像在線檢測模糊質(zhì)量的處理方法，通過在終端機上運行在線檢測軟件，依靠視頻序列本身構(gòu)建參考視頻圖像來檢測監(jiān)控視頻是否模糊及模糊程度。該軟件包括監(jiān)控視頻序列預(yù)處理模塊、單幀圖像模糊評判模塊、視頻序列整體模糊檢測模塊；按照下述步驟進(jìn)行處理第一步每隔設(shè)定時間周期性地采樣監(jiān)控視頻圖像序列，抽取待測試幀圖像并進(jìn)入預(yù)處理模塊，以提高計算速度；第二步根據(jù)攝像機的光學(xué)成像特性，將待檢測的幀圖像通過低通濾波模塊，獲取自身視頻的參考巾貞圖像；
·[0033]第三步針對參考幀和待測試幀圖像，進(jìn)入單幀圖像清晰度控制評判模塊，確定測試幀圖像是否模糊以及模糊程度；第四步根據(jù)所有測試幀的模糊測試結(jié)果，進(jìn)入視頻序列清晰度檢測評判模塊，確定整個視頻序列是否模糊，以及模糊程度，然后將單幀和視頻測試結(jié)果輸出到屏幕顯示。所述預(yù)處理模塊，包括對抽取的待測試幀進(jìn)行規(guī)格化處理(如320 X 240大小)、轉(zhuǎn)化成灰度圖像。所述低通濾波模塊，是為了匹配光學(xué)成像系統(tǒng)模型而設(shè)計的濾波器，可選取6 X 6大小，σ 2為3的高斯低通濾波器將使模糊評價效果更客觀。所述單幀圖像清晰度控制評判模塊，是指評判待測試幀圖象是否模糊以及模糊程度。具體方法分為四個部分首先提取參考幀和待測試幀圖像的梯度圖和邊緣信息；其次將參考幀和待測幀的梯度圖像按照人眼視覺系統(tǒng)的對比度敏感特性函數(shù)進(jìn)行加權(quán)處理；然后對參考幀和測試幀的梯度圖進(jìn)行分割，提取結(jié)構(gòu)信息豐富的對應(yīng)塊信息；最后計算對應(yīng)塊的結(jié)構(gòu)相似度指標(biāo)，并求和平均計算整幅待測試幀圖像的模糊度指標(biāo)值。所述視頻序列清晰度評判模塊，是指根據(jù)上述單幀圖象清晰度評判結(jié)果，對整個視頻序列的模糊評價，具體方法是對上述單幀測試圖的模糊值進(jìn)行加權(quán)，并與相應(yīng)的閾值進(jìn)行比較，以判斷整個視頻序列是否模糊，以及模糊程度。以上顯示和描述了本實用新型的基本原理和主要特征和本實用新型的優(yōu)點。本行業(yè)的技術(shù)人員應(yīng)該了解，本實用新型不受上述實施例的限制，上述實施例和說明書中描述的只是說明本實用新型的原理，在不脫離本實用新型精神和范圍的前提下，本實用新型還會有各種變化和改進(jìn)，這些變化和改進(jìn)都落入要求保護(hù)的本實用新型范圍內(nèi)。本實用新型要求保護(hù)范圍由所附的權(quán)利要求書及其等效物界定。
權(quán)利要求1.ー種無參考的視頻監(jiān)控圖像模糊質(zhì)量檢測裝置，其特征在于，包括 一用于視頻獲取和傳輸?shù)囊曨l接入模塊， 一用于視頻數(shù)據(jù)處理、檢測算法運行和各接ロ控制的CPU模塊， 一用于實現(xiàn)接入以太網(wǎng)的以太網(wǎng)接ロ， ー用于裝置調(diào)試的調(diào)試串ロ， ー負(fù)責(zé)提供裝置電源的電源， 所述視頻接入模塊包括攝像頭和視頻采集裝置，通過數(shù)字輸出接ロ與CPU模塊連接，CPU模塊上還設(shè)置有以太網(wǎng)接口和調(diào)試串ロ，所述CPU模塊通過PHY芯片連接以太網(wǎng)，調(diào)試串ロ包括一 RS232通信接ロ。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的ー種無參考的視頻監(jiān)控圖像模糊質(zhì)量檢測裝置，其特征在于，所述視頻接入模塊設(shè)置有4路數(shù)字輸出接ロ。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的ー種無參考的視頻監(jiān)控圖像模糊質(zhì)量檢測裝置，其特征在于，所述CPU模塊為達(dá)芬奇芯片。
專利摘要本實用新型公開了一種無參考的視頻監(jiān)控圖像模糊質(zhì)量檢測裝置。該終端硬件包括CPU部分、視頻接入部分、以太網(wǎng)接口部分及調(diào)試串口，CPU為視頻處理的達(dá)芬奇芯片，連接攝像頭裝置和視頻采集部分，可實現(xiàn)4路實時視頻輸入和檢測；CPU通過PHY芯片連接以太網(wǎng)；調(diào)試串口通過RS232接口實現(xiàn)。本實用新型適應(yīng)性強，能通過運行的特有算法在線或線下自動檢測和評判視頻監(jiān)控圖像是否模糊，使得視頻監(jiān)控系統(tǒng)的視頻模糊故障檢測變得更為準(zhǔn)確、及時，提高了攝像頭等監(jiān)控設(shè)備的智能化維護(hù)管理水平，有效降低了人力檢測成本，具有廣闊的市場前景。
文檔編號H04N17/00GK202444572SQ20122007257
公開日2012年9月19日 申請日期2012年2月29日 優(yōu)先權(quán)日2012年2月29日
發(fā)明者張璐, 武楠, 焦慧娟, 陳淑榮 申請人:上海海事大學(xué)