一种视频噪声强度检测方法技术

本发明专利技术公开了一种视频噪声强度检测方法，具体为：获取一帧当前图像，对其去噪并其缓存；获取下一帧图像按块划分，划分后的每个块记为噪声强度检测宏块；进行块噪声强度统计量的估计；得到估计值分布的直方图；计算当前帧图像的噪声强度值；进行下一帧图像的处理。本发明专利技术所述的视频噪声强度检测方法，层次结构清晰，计算简单，检测稳定性强，可以准确、及时和有效地检测出视频噪声的强度。

【技术实现步骤摘要】
一种视频噪声强度检测方法
本专利技术公开了一种视频噪声强度检测方法，涉及图像质量评价

技术介绍
目前，视频的应用越来越广泛，但在视频的获取和传输中受各种因素的影响，如获取中的环境条件、传感器的自身质量、传输过程中所用信道的干扰等，视频会受到不同程度和不同形式的噪声污染，从而影响视频的质量和视觉效果，也影响了其后续使用。因此，建立一套可靠和实用的噪声强度检测方法有着非常重要的工程价值。在目前公开的方法中，申请号为201210428662.X的《一种基于改进的四方向算子视频噪声检测方法》中提出了一种简单的检测方法，其准确性和可靠性很难得到保证。申请号为201110334651.0的《视频噪声检测方法与装置》针对现有的相关检测方法存在使用范围较窄，场景适用性差，估计准确度不高的问题提出了一种新的方法。但该方法的准确度也不能得到很好的保证，其原因在申请号为201210242301.6《基于人眼视觉特性的视频噪声估计方法》中有所列举:使用平坦区域的方差近似噪声的方差，存在较大的漏洞，从而影响结果的准确性。进一步，上述公开中提出了一种基于人眼视觉特性的噪声估计方法，其中使用了可感知模型(JND)，但该模型能否准确描述人眼视觉特性，将决定该方法的稳定性和准确性。事实上，目前的方法大多基于图像的检测(估计)方法，没有更充分利用视频信息。另外，视频相临两帧图像，前一帧去噪处理后和后一帧图像，可考虑使用全参考的图像质量评价方法来处理，而全参考的图像质量评价方法的理论基础可以确保这类视频噪声强度检测方法的准确性。如果考虑噪声估计模型的可学习性，可以进一步提升视频噪声强度检测方法的可靠性。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：针对现有技术的缺陷，提供一种视频噪声强度检测方法。本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：一种视频噪声强度检测方法，所述方法的具体步骤包括：步骤1、获取一帧图像，对上述图像进行去噪处理，并将其缓存；步骤2、再获取一帧图像，对得到的当前帧图像按块划分，划分后的每个块记为噪声强度检测宏块，设定当前帧图像的高度为H，宽度为W，每一个噪声强度检测宏块高度为h，宽度为w，则当前帧图像被划分成了MxN个噪声强度检测宏块，其中M＝W/w，N＝H/h；步骤3、对步骤2得到的噪声强度检测宏块进行块噪声强度统计量的估计；步骤4、统计步骤3得到的所有的块噪声强度统计量的估计值，得到估计值分布的直方图；步骤5、根据步骤4得到的块噪声强度统计量的估计值分布直方图，计算视频的噪声强度值；步骤6、当一帧图像经过步骤1至5的处理后，把噪声检测的帧计数器的数值加一；步骤7、判断噪声检测帧计数器的数值是否大于设定的阈值，如果大于设定的阈值则进入步骤8，否则重新进入步骤1；步骤8、输出步骤5所得的视频的噪声强度值。作为本专利技术的进一步优选方案，所述步骤3中块噪声强度统计量的估计值计算方法具体如下：301、计算噪声强度检测宏块在当前帧图像和去噪后的前一帧图像间的差异：其中，BADk(m,n)表示当前帧图像的噪声强度检测宏块与前一帧图像去噪后噪声强度检测宏块对应像素差值绝对值的累加和，Fn(i,j)表示当前帧图像，Fn-1(i,j)表示前一帧图像，m＝0,...,M-1,n＝0,...,N-1；302、使用当前宏块差异值、宏块在当前帧图像上侧和左侧的块噪声强度统计量的估计值、宏块在前一帧图像的下侧和右侧的块噪声强度统计量的估计值，加权向加后得到当前宏块的块噪声强度统计量的估计值：CBADk(m,n)＝ω1*CBADk(m-1,n)+ω2*CBADk(m,n-1)+ω3*CBADk-1(m+1,n)+ω4*CBADk-1(m,n+1)+BADk(m,n)其中，CBADk(m,n)记为当前帧图像噪声强度检测宏块的噪声强度统计量；CBADk(m-1,n)表示当前帧图像噪声强度检测宏块左侧宏块的噪声强度统计量；CBADk(m,n-1)表示当前帧图像噪声强度检测宏块上侧宏块的噪声强度统计量；CBADk-1(m+1,n)表示前一帧图像噪声强度检测宏块右侧宏块的噪声强度统计量；CBADk-1(m,n+1)表示前一帧图像噪声强度检测宏块下侧宏块的噪声强度统计量；ω1，ω2，ω3，ω4为权重系数，对于CBADk(m,n)，当k＝0时，其值为0。作为本专利技术的进一步优选方案，所述步骤5中，当前帧图像的噪声强度值计算方法具体如下：501、判断噪声检测的帧计数器的值是否为初始值，若是初始值则进入步骤502，否则进入步骤503；502、初始化视频的块噪声强度统计量直方图的基准点估计值和峰值点估计值，所述峰值点估计值的初始值大于基准点估计值的初始值；503、计算当前图像的块噪声强度统计量的直方图的基准点和峰值点；所述块噪声强度统计量的直方图的基准点具体为满足如下条件的点：按块噪声强度统计量值增加的方向遍历，该点的值大于设定的阈值一，该点之前的点的块噪声强度统计量的累加值的大于另一设定的阈值二，且所述阈值二的数值大于所述阈值一的数值；所述块噪声强度统计量的直方图的峰值点具体为满足如下条件的点：按块噪声强度统计量值增加的方向遍历，该点的值是所有点中最大的值；504、更新视频的块噪声强度统计量的直方图的基准点估计值和峰值点估计值，前一帧获取的视频的块噪声强度统计量的直方图的基准点估计值和当前图像的块噪声强度统计量的直方图的基准点值加权相加后得到当前视频的块噪声强度统计量的直方图的基准点估计值，前一帧获取的视频的块噪声强度统计量的直方图的峰值点估计值和当前图像的块噪声强度统计量的直方图的峰值点值加权相加后得到当前视频的块噪声强度统计量的直方图的峰值点估计值，具体计算公式为：P'k＝(1-α)×P'k-1+α×Pk；Q'k＝(1-β)×Q'k-1+β×Qk；其中，Q'k表示k帧后，视频噪声检测中噪声统计量的直方图统计中基准值的估计，P′k表示k帧后，视频噪声检测中噪声统计量的直方图统计中峰值的估计，α和β表示当前帧中获取的Pk和Qk在视频估计中贡献率，取值范围是0至1，α和β的值越大则贡献率越高；505、计算视频的噪声强度值Lk：Lk＝P'k-Q'k。本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本专利技术所述的视频噪声强度检测方法，层次结构清晰，计算简单，检测稳定性强，可以准确、及时和有效地检测出视频噪声的强度。附图说明图1是本专利技术用于视频噪声强度检测方法的流程图。图2为本专利技术用于计算块噪声强度统计量的估计值的流程图。图3为本专利技术用于计算当前帧图像的噪声强度值的流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明：本专利技术用于视频噪声强度检测方法的流程图如图1所示，本专利技术所述方法的主要步骤如下：步骤1，此为初始状态，从视频采集设备中获取一帧图像F0，对F0做去噪处理，结果记为F'0，噪声检测计数Noise_CNT初始化为0；步骤2，从视频采集设备获取一帧图像Fk，k值大于0；步骤3，对图像按块划分，假定图像高度为H，宽度为W，每一个噪声强度检测宏块高度为h，宽度为w，则图像被划分成了M*N个噪声强度检测宏块，其中M＝W/w，N＝H/h；步骤4，对当前帧每一个噪声强度检测宏块(其中m＝0,...,M-1,n＝0,...,N-1)做如下统计：B本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频噪声强度检测方法，其特征在于，所述方法的具体步骤包括：步骤1、获取一帧图像，对上述图像进行去噪处理，并将其缓存；步骤2、再获取一帧图像，对得到的当前帧图像按块划分，划分后的每个块记为噪声强度检测宏块，设定当前帧图像的高度为H，宽度为W，每一个噪声强度检测宏块高度为h，宽度为w，则当前帧图像被划分成了M*N个噪声强度检测宏块，其中M＝W/w，N＝H/h；步骤3、对步骤2得到的噪声强度检测宏块进行块噪声强度统计量的估计；步骤4、统计步骤3得到的所有的块噪声强度统计量的估计值，得到估计值分布的直方图；步骤5、根据步骤4得到的块噪声强度统计量的估计值分布直方图，计算视频的噪声强度值；步骤6、当一帧图像经过步骤1至5的处理后，把噪声检测的帧计数器的数值加一；步骤7、判断噪声检测帧计数器的数值是否大于设定的阈值，如果大于设定的阈值则进入步骤8，否则重新进入步骤1；步骤8、输出步骤5所得的视频的噪声强度值。

【技术特征摘要】
1.一种视频噪声强度检测方法，其特征在于，所述方法的具体步骤包括：步骤1、获取一帧图像，对上述图像进行去噪处理，并将其缓存；步骤2、再获取下一帧图像，对得到的当前帧图像按块划分，划分后的每个块记为噪声强度检测宏块，设定当前帧图像的高度为H，宽度为W，每一个噪声强度检测宏块高度为h，宽度为w，则当前帧图像被划分成了M*N个噪声强度检测宏块，其中M＝W/w，N＝H/h；步骤3、对步骤2得到的噪声强度检测宏块进行块噪声强度统计量的估计；步骤4、统计步骤3得到的所有的块噪声强度统计量的估计值，得到估计值分布的直方图；步骤5、根据步骤4得到的块噪声强度统计量的估计值分布直方图，计算视频的噪声强度值；步骤6、当一帧图像经过步骤1至5的处理后，把噪声检测的帧计数器的数值加一；步骤7、判断噪声检测帧计数器的数值是否大于设定的阈值，如果大于设定的阈值则进入步骤8，否则重新进入步骤1；步骤8、输出步骤5所得的视频的噪声强度值；所述步骤3中块噪声强度统计量的估计值计算方法具体如下：301、计算噪声强度检测宏块在当前帧图像和经过去噪处理的前一帧图像的差异：其中，BADk(m,n)表示当前帧图像噪声强度检测宏块与前一帧图像去噪后噪声强度检测宏块对应像素差值绝对值的累加和，Fk(i,j)表示当前帧图像(i,j)位置的像素值，Fk-1(i,j)表示前一帧图像(i,j)位置的像素值，F′k-1(i,j)表示前一帧图像去噪后的图像(i,j)位置的像素值，m＝0,...,M-1,n＝0,...,N-1；302、使用当前宏块差异值、宏块在当前帧图像上侧和左侧的块噪声强度统计量的估计值、宏块在前一帧图像的下侧和右侧的块噪声强度统计量的估计值，加权相加后得到当前宏块的块噪声强度统计量的估计值：CBADk(m,n)＝ω1*CBADk(m-1,n)+ω2*CBADk(m,n-1)+ω3*CBADk-1(m+1,n)+ω4*CBADk-1(m,n+1)+BADk(m,n)其中，CBADk(m,n)记为当前帧图像的噪声强度检测宏块的噪声强度统计量；CBADk(m-1,n)表示当...

【专利技术属性】
技术研发人员：权海平，姜振宇，姚小冬，张宝中，
申请(专利权)人：南京机电职业技术学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32