一種視頻質(zhì)量智能診斷分析系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種視頻質(zhì)量智能診斷分析系統(tǒng)，是一種用于維護(hù)視頻監(jiān)控設(shè)備的正 常工作狀態(tài)和檢測視頻監(jiān)控設(shè)備的圖像質(zhì)量的系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，中國視頻監(jiān)控市場受平安城市建設(shè)，北京奧運(yùn)會，上海世博會，廣州亞運(yùn) 會，深圳大運(yùn)會等安保項目以及各行業(yè)視頻監(jiān)控需求快速增長等因素的刺激和拉動，取得 了快速發(fā)展，整個市場規(guī)模迅速擴(kuò)大。"十二五"期間，隨著平安城市建設(shè)等各項政策的繼續(xù) 開展和深化，以及交通、教育、金融等各個行業(yè)用戶的安防意識的不斷增強(qiáng)，預(yù)計未來視頻 監(jiān)控市場將保持強(qiáng)勁增長。在這些如平安城市建設(shè)、世博會等大規(guī)模項目中，面對數(shù)以萬計 的前端攝像頭，其日常維護(hù)的矛盾日趨激烈。視頻監(jiān)控系統(tǒng)的規(guī)模不斷延伸，視頻監(jiān)控環(huán)境 不斷變化，設(shè)備供應(yīng)商越來越多，視頻監(jiān)控系統(tǒng)的主要設(shè)備包括攝像機(jī)、硬盤錄像機(jī)、交換 機(jī)、路由器、服務(wù)器等，維護(hù)和管理視頻監(jiān)控系統(tǒng)的眾多設(shè)備的難度隨之大幅增加，用戶對 統(tǒng)一視頻集中網(wǎng)絡(luò)管理平臺的需求也越來越高。
[0003] 當(dāng)前，數(shù)量龐大的視頻監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)維工作都是完全靠人工檢測和處理，監(jiān)測難 度大，故障處理不及時，而且運(yùn)維工作量巨大，導(dǎo)致運(yùn)維的成本不斷增加，使得視頻監(jiān)控系 統(tǒng)的使用效果大打折扣，嚴(yán)重影響了安全保障工作的有效開展。因此，如何提高視頻監(jiān)控 系統(tǒng)運(yùn)維工作的效率，建設(shè)智能化的視頻監(jiān)控質(zhì)量診斷系統(tǒng)將成為視頻監(jiān)控行業(yè)發(fā)展的趨 勢。
[0004] 通過對視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的自動巡檢，可及時快速的對網(wǎng)絡(luò)中的攝像頭進(jìn)行巡視檢 查，視頻質(zhì)量評價技術(shù)可以大大降低運(yùn)維成本，及時發(fā)現(xiàn)監(jiān)控攝像機(jī)的故障點(diǎn)，區(qū)分故障的 類型。但目前已有的應(yīng)用于視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的視頻質(zhì)量診斷控制系統(tǒng)，只針對前端攝像頭進(jìn) 行故障檢測，而沒有對監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中的傳輸設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)檢測和管理，無法及時迅速的檢測 排查視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備故障。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：本發(fā)明提供一種視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)，通過分 析監(jiān)控視頻的圖像質(zhì)量，對安防應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)的視頻監(jiān)控設(shè)備的故障進(jìn)行自動檢測和實(shí)時告 警，從而解決現(xiàn)有視頻監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)維工作都是完全靠人工檢測和處理等問題，實(shí)現(xiàn)一種 應(yīng)用范圍較為廣泛、功能齊全、并行監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和視頻質(zhì)量的視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量巡檢方 案，其能夠幫助用戶快速掌握前端設(shè)備運(yùn)行情況，大大提升運(yùn)維的工作效率，實(shí)現(xiàn)輕松維護(hù) 大型監(jiān)控安防系統(tǒng)。
[0006] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：
[0007] -種視頻質(zhì)量智能診斷分析系統(tǒng)，所述系統(tǒng)由視頻監(jiān)控終端、解碼器、服務(wù)器、視 頻質(zhì)量診斷分析儀、視頻監(jiān)控攝像裝置組成，其特征在于，所述視頻質(zhì)量診斷分析儀具有收 集視頻模塊、算法模塊、傳送模塊及反饋模塊，所述服務(wù)器內(nèi)部設(shè)置有設(shè)備管理系統(tǒng)，所述 收集視頻模塊將所述視頻監(jiān)控攝像裝置的視頻信號收集后輸入到所述算法模塊中，所述算 法模塊對所述視頻信號進(jìn)行視頻質(zhì)量智能診斷分析，分析后如低于噪聲閥值則由所述傳送 模塊的輸出端輸出到到所述解碼器后由所述視頻終端輸出，分析后如有噪聲如高于噪聲閥 值則由所述反饋模塊的輸出端輸出到所述服務(wù)器，由所述服務(wù)器中的所述設(shè)備管理系統(tǒng)進(jìn) 行預(yù)警；
[0008] 其中所述算法模塊的算法如下：輸入圖像后記錄像素點(diǎn)，然后計算八個方向因子 卷積絕對值的最小值N，當(dāng)N小于閥值1\時，由所述傳送模塊的輸出端輸出到到所述解碼器 后由所述視頻終端輸出；當(dāng)N大于閥值1\時，則判斷為噪聲點(diǎn)，對其進(jìn)行二次判斷，二次判 斷是計算其局部隸屬度函數(shù)f(x)，當(dāng)f (x)大于閥值^時，則由所述傳送模塊的輸出端輸 出到到所述解碼器后由所述視頻終端輸出；當(dāng)f(x)小于閥值^時，則最終判斷為噪聲點(diǎn)， 由所述反饋模塊的輸出端輸出到所述服務(wù)器，由所述服務(wù)器中的所述設(shè)備管理系統(tǒng)進(jìn)行預(yù) 警。
[0009]圖像在沒有被噪聲點(diǎn)污染的區(qū)域是光滑連續(xù)的，如果一點(diǎn)的像素值與其鄰域的像 素值差別不是很大，即該點(diǎn)的像素值與其鄰域的相關(guān)性較大，那么該點(diǎn)很可能沒有受到噪 聲的污染，如果該點(diǎn)的像素值與其鄰域的相關(guān)性較小，那么該點(diǎn)受到噪聲污染的可能性就 較大，為實(shí)現(xiàn)圖像中噪聲點(diǎn)的精確檢測，盡量避免漏檢或誤檢的發(fā)生，本發(fā)明提出了一種新 的噪聲檢測方法，該方法先利用方向因子對圖像進(jìn)行第一級噪聲檢測，確定候選噪聲點(diǎn)，為 了提高判斷的準(zhǔn)確度，本發(fā)明在第一步檢測結(jié)果的基礎(chǔ)上對噪聲點(diǎn)進(jìn)行二次判斷。
[0010] 其中算法模塊的算法如下：
[0011] 第一步：計算八個方向因子卷積絕對值的最小值N，利用八個方向因子來檢測圖 像中的噪聲點(diǎn)，其中中心點(diǎn)為4，灰色點(diǎn)為-1，白色點(diǎn)為0，八個方向因子個對應(yīng)著不同的邊 緣，為了方便記這八個方向因子的核為K h，h= 1，2…8 ;
[0012] 設(shè)X是一幅待檢測的數(shù)字圖像，其大小為MXN，若圖像某一點(diǎn)像素（x，y)，其灰度 值為fxy，則以點(diǎn)（x，y)為中心的5X 5檢測窗口中所有像素灰度值構(gòu)成集合W為
[0013] W= {fx=s，y= t|-2 彡s彡 2，_2 彡t彡 2,（x，y)GX};
[0014] W與八個方向因子作卷積，取八個卷積絕對值的最小值，作為該點(diǎn)的輸出值即 N(x，y)，即
[0015] N(x,y) =min(x,y), N2(x,y),???, N8(x,y))；
[0016] 其中，= = 1,2…8,表示方向核心與（x，y)為中心的5X5的 原圖像像素的卷積；
[0017]當(dāng)像素點(diǎn)輸出值N(x，y)大于預(yù)設(shè)閾值1\時，即可將該像素（x，y)劃歸為候選噪 聲點(diǎn)，用g xy= 1標(biāo)記；否則，判斷該像素為圖像本身小蘇點(diǎn)，用gxy= 〇標(biāo)記，即
[0018]
[0019]式（1.2)之所以能用與檢測（x，y)是否為噪聲點(diǎn)或圖像本身像素，主要原因如下： 若（x，y)是局部平滑區(qū)域中的信號像素時，則這八個卷積的值都應(yīng)當(dāng)很小，趨近于〇,因此， N(x， y)的值會非常??；若（x，y)是某條邊緣上的像素時，則它與這條邊緣上的像素（方向 核）的卷積會很小，因此，的值會非常??；(x，y)是一個噪聲點(diǎn)時，則它與八個方向核的卷積 的值都會很大，因此，N(x, y)的值也會很大；
[0020] 第二步：為了提高判斷的準(zhǔn)確度，在第一步檢測結(jié)果的基礎(chǔ)上對噪聲點(diǎn)進(jìn)行二次 判斷，二次判斷根據(jù)包含噪聲點(diǎn)（x，y)的檢測窗口內(nèi)未感染噪聲的像素點(diǎn)得到隸屬度函 數(shù)，進(jìn)行二次判斷；
[0021] 若像素點(diǎn)（x，y)在第一次檢測中被認(rèn)為是候選噪聲點(diǎn)，那么就通過窗口中的信息 點(diǎn)獲得局部隸屬度函數(shù)，進(jìn)行二次模糊判斷，窗口 5X5中信息點(diǎn)的均值為
[0022]
[0023] 其中，N代表窗口 5X5中信息點(diǎn)的個數(shù)，f(x+i，y+j)代表5X5窗口中信息點(diǎn)的灰 度值；
[0024] 信息點(diǎn)的方差為
[0025]
[0026] 其中，N代表窗口 5X5中信息點(diǎn)的個數(shù)，f(x+i，y+j)代表5X5窗口中信息點(diǎn)的灰 度值，y為信息點(diǎn)的均值；
[0027] 根據(jù)大部分圖像局部象素點(diǎn)灰度值分布的特點(diǎn)，本文采用高斯曲線型的隸屬度 函數(shù)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為
[0028] f (x) = exp {- (x-n)z/2 〇 2}；
[0029] 當(dāng)二次檢測的象素點(diǎn)的隸屬度函數(shù)的函數(shù)值大于等于閾值T2時，該點(diǎn)二次判斷 結(jié)果是信息點(diǎn)，gxy= 〇標(biāo)記；如果函數(shù)值小于閾值12時，該點(diǎn)二次判斷結(jié)果為噪聲點(diǎn)，用gxy =1標(biāo)記，即
[0030]
[0031] 因?yàn)椴煌臋z測窗口，噪聲感染率有差別，當(dāng)窗口噪聲感染率高時，待判斷點(diǎn)被感 染的可能性就大，可用的信息點(diǎn)就相對減少，這時閾值應(yīng)該相應(yīng)變大，相反當(dāng)窗口噪聲感染 率小時，閾值應(yīng)相應(yīng)變小，所以閾值T的表達(dá)式為
[0032] T2= (l~r) ? 〇 ； N
[0033] 其中，r 代表大小為5X5的窗口的噪聲感染率； 5x5
[0034] 統(tǒng)計噪聲點(diǎn)個數(shù)G，G的取值為圖像中的gxy= 1總個數(shù)，按式估計圖像中噪聲密度 R，
[0035]
[0036] 其中，所述視頻監(jiān)控攝像裝置為硬盤錄像機(jī)DVR裝置、視頻服務(wù)器DVS裝置或者網(wǎng) 絡(luò)攝像機(jī)裝置。
[0037] 本發(fā)明達(dá)到的技術(shù)效果：噪聲檢測是視頻質(zhì)量診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，本發(fā)明提出了一 種新的噪聲檢測算法，采用的是基于梯度方向因子和高斯模糊核函數(shù)的方法，在總結(jié)了已 有檢測算法基礎(chǔ)上，針對它們的不足做出改進(jìn)和創(chuàng)新，首先利用方向因子對圖像作第一次 判斷，如果第一次判斷其為噪聲點(diǎn)，再對其進(jìn)行第二次判斷，以免造成誤檢實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該 檢測算法具有較高的準(zhǔn)確性，可靠性和運(yùn)行效率。
【附圖說明】
[0038]構(gòu)成本發(fā)明的一部分的附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，本發(fā)明的示意性實(shí) 施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：
[0039] 圖1為系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0040]圖2為本發(fā)明系統(tǒng)的視頻質(zhì)量診斷分析儀的整體框架圖；
[0041]圖3為本發(fā)明系統(tǒng)的視頻質(zhì)量診斷分析儀的算法模塊的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0042]如圖1所示的視頻質(zhì)量智能診斷分析系統(tǒng)，所述系統(tǒng)由視頻監(jiān)控終端1、解碼器2、 服務(wù)器3、視頻質(zhì)量診斷分析儀4、視頻監(jiān)控攝像裝置5組成。
[0043] 如圖2所示的視頻質(zhì)量診斷分析儀4的整體框架圖，所述視頻質(zhì)量診斷分析儀4 具有收集視頻模塊6、算法模塊7、傳送模塊8及反饋模塊9,該服務(wù)器3內(nèi)部設(shè)置有設(shè)備管 理系統(tǒng)，所述收集視頻模塊6將所述視頻監(jiān)控攝像裝置5的視頻信號收集后輸入到所述算 法模塊7中。
[0044]如圖3所示的視頻質(zhì)量診斷分析儀4的算法模塊7的流程圖，其中所述算法模塊7 對所述視頻信號進(jìn)行視頻質(zhì)量智能診斷分析，分析后如低于噪聲閥值則由所述傳送模塊8 的輸出端輸出到所述解碼器2后由所述視頻終端1輸出，分析后如有噪聲如高于噪聲閥值 則由所述反饋模塊9的輸出端輸出到所述服務(wù)器3，由所述服務(wù)器3中的所述設(shè)備管理系統(tǒng) 進(jìn)行預(yù)警。
[0045] 其中所述算法模塊7的算法如下：輸入圖像后記錄像素點(diǎn)，然后計算八個方向因 子卷積絕對值的最小值N，當(dāng)N小于閥值1\時，由所述傳送模塊8的輸出端輸出到到所述解 碼器2后由所述視頻終端1輸出；當(dāng)N大于閥值1\時，則判斷為噪聲點(diǎn)，對其進(jìn)行二次判斷， 二次判斷是計算其局部隸屬度函數(shù)f (x)，當(dāng)f (x)大于閥值^時，則