本发明专利技术公开了一种网络摄像机视频质量提升方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括：使用网络摄像机实时采集视频；计算获得新增像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值；计算获得每个新增像素点的合格指数Hg，对新增像素点数据进行确认和优化；依据每四个相邻像素点的坐标（，）确定新增像素点的坐标（，），并将提高分辨率后的每一帧图像按照顺序重新生成高分辨率视频。通过将像素点每个数据单独拎出来计算，可以更准确地描述像素点的颜色和亮度信息。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体为一种网络摄像机视频质量提升方法及系统。
技术介绍
1、目前网络摄像机由于价格便宜，硬件性能配置往往不足以支持高分辨率视频的处理和传输。此外，网络摄像机需要通过网络传输视频数据，而网络带宽是有限的。在面对大量数据传输时，如果网络带宽不足以支持高分辨率视频的传输，就会导致分辨率降低。这种降低可能表现为视频画质的损失、颜色失真、对比度不足等问题，从而影响视频的清晰度和质量。
2、在申请公布号为cn110278415a的中国专利技术申请中，公开了一种网络摄像机视频质量提升方法，包括1、初步视频的获取；2、对初步视频的内容进行评估，采集视频数据，标定构建数据集，使用卷积神经网络和全连接网络训练，并使用显著性算法进行特征的融合，得到符合人的感官的视频质量评价模型，实时判断相机获取的视频质量；3、对视频质量满足要求的视频直接输出，对不满足要求的视频进行基于超像素的多帧视频优化处理，进行降帧优化。
3、在以上专利技术申请中，先将视频分成小块逐一评分，将不合格的小块视频使用超分辨率算法优化，并对优化后的视频再次评分，若仍不合格则将多帧图像组成一帧图像，实现降帧优化视频，超分辨率算法是依据像素点灰度和距离预估新的像素点数值，对于彩色图像的预测精度并不高，并且处理后的小块视频与原视频中合格的小块视频分辨率并不相同，会导致在视频播放或展示时出现画面不匹配的情况。
4、为此，本专利技术提供了一种网络摄像机视频质量提升方法及系统。
技术实现思路
>1、（一）解决的技术问题2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种网络摄像机视频质量提升方法及系统，本专利技术通过将像素点每个数据单独拎出来计算，可以更准确地描述像素点的颜色和亮度信息，并且在计算对应数据时考虑了相邻像素点的最大值、最小值和平均值确定新增像素点的对应数据，更全面地考虑像素点的特征数据的影响。而对新增像素点数据进行确认和优化，能够进一步改善图像细节，使整个图像更加清晰、平滑，因为将所有帧都进行优化，分辨率统一，所以视频有更丰富的细节和质感，从而解决了
技术介绍
中记载的技术问题。
3、（二）技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种网络摄像机视频质量提升方法，包括如下步骤：
5、将网络摄像机连接上电源和网络，使用网络摄像机实时采集视频，并使用均值滤波、中值滤波或高斯滤波算法对视频进行滤波和去噪；获取每一帧图像中每四个相邻像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值，计算获得新增像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值；
6、获取新增像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值，计算获得每个新增像素点的合格指数
hg，对新增像素点数据进行确认和优化；
7、依据每四个相邻像素点的坐标（，）确定新增像素点的坐标（，），将新增像素点对应的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值依据坐标（，）插入原图像，并将提高分辨率后的每一帧图像按照顺序重新生成高分辨率视频。
8、进一步地，使用视频编辑软件获取视频每一帧图像及其对应的分辨率（α×β），并进一步获取每一帧图像中每个像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值，分辨率（α×β）是指图像水平和垂直方向上的像素数量，它通常以宽度像素数和高度像素数来表示，例如1920x1080表示宽度为1920像素，高度为1080像素。
9、进一步地，获取每一帧图像中每四个相邻像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值，进行线性归一化处理后，计算获得每四个相邻像素的红色通道值均值、绿色通道值均值、蓝色通道值均值和像素强度值均值，对应的计算公式如下：
10、其中，
i表示每一帧图像中每个像素点的顺序编号。
11、进一步地，获取每四个相邻像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值以及红色通道值均值、绿色通道值均值、蓝色通道值均值和像素强度值均值，进行线性归一化处理后，计算获得新增像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值：
12、对应的新增像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值的计算公式如上。
13、进一步地，获取新增像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值，进行线性归一化处理后，计算获得每个新增像素点的合格指数
hg：对应的每个新增像素点的合格指数
hg的计算公式如上。
14、进一步地，当新增像素点的合格指数或，去除四个相邻像素点每个数值的最大值或最小值，重新计算合格指数
hg，直至新增像素点的合格指数为止，输出去除四个相邻像素点每个数值的最大值或最小值后计算得到的新增像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值。
15、进一步地，在每一帧图像上建立坐标系，获取每四个相邻像素点的坐标（，），依据每四个相邻像素点的坐标（，）计算获得新增像素点的坐标（，）：对应的新增像素点的坐标（，）的计算公式如上。
16、一种网络摄像机视频质量提升系统，包括：
17、视频采集模块，将网络摄像机连接上电源和网络，使用网络摄像机实时采集视频，并使用均值滤波、中值滤波或高斯滤波算法对视频进行滤波和去噪；
18、新增像素点数据计算模块，获取每一帧图像中每四个相邻像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值，计算获得新增像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值；
19、新增像素点数据确认模块，获取新增像素点的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值，计算获得每个新增像素点的合格指数
hg，对新增像素点数据进行确认和优化；
20、新增像素点坐标计算模块，依据每四个相邻像素点的坐标（，）确定新增像素点的坐标（，）；
21、高质量视频生成模块，新增像素点对应的红色通道值、绿色通道值、蓝色通道值和像素强度值依据坐标（，）插入原图像，并将提高分辨率后的每一帧图像按照顺序重新生成高分辨率视频。
22、（三）有益效果
23、本专利技术提供了一种网络摄像机视频质量提升方法及系统，具备以下有益效果：
24、1、通过将网络摄像机连接上电源和网络，使用网络摄像机实时采集视频，并使用均值滤波、中值滤波或高斯滤波算法对视频进行滤波和去噪，如果输入的视频本身存在噪声和干扰，在提升分辨率时会放大本身存在的噪声和干扰，导致视频的模糊和失真现象，在视频提升分辨率前去噪和滤波处理，可以有效地减少视频的模糊和失真现象，使视频更加清晰、真实。
25、2、通过获取每本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种网络摄像机视频质量提升方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种网络摄像机视频质量提升方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种网络摄像机视频质量提升方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种网络摄像机视频质量提升方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种网络摄像机视频质量提升方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种网络摄像机视频质量提升方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的一种网络摄像机视频质量提升方法，其特征在于：
8.一种网络摄像机视频质量提升系统，其特征在于：包括：
【技术特征摘要】
1.一种网络摄像机视频质量提升方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种网络摄像机视频质量提升方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种网络摄像机视频质量提升方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种网络摄像机视频质量提升方法，其特征在于：
【专利技术属性】
技术研发人员：李光明，
申请(专利权)人：深圳市安佳威视信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。