一种监控影像智能诊断恢复方法技术

本发明专利技术涉及一种监控影像智能诊断恢复方法。现有的数字监图像处理系统仅可以诊断亮度、信号缺失、色偏等简单的影像问题，且只是判断出问题，而无法给出合适的处理顺序及方法。本发明专利技术其特征在于包括影像问题库，所述的影像问题库将所有可能的影像降质问题列出，以监控成像的逆序方向将各问题进行排序；运行时，依次取出问题，使用诊断方法对其进行判断，如果判断结果分数低于设定阈值，则证明该问题存在，此时即从列表中取出对应的处理方法，并将结果告知用户，若判断结果分数高于设定阈值，则证明问题不存在，自动选取下一问题进行判断，循环以上步骤，直至问题库中问题被遍历一次。本发明专利技术降低了操作者对图像处理的专业知识及实践操作要求，操作过程快速简便。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数字图像处理领域，尤其是。
技术介绍
数字监控影像在整个成像过程中会由于不同因素而产生降质，降质表现包括光照不足、色偏、模糊、噪声等等，问题种类多种多样且可能相互叠加。由于不同降质产生先后顺序不同(如照度问题产生在压缩问题之前)，使得不同降质的叠加顺序也有所不同。在进行降质影像的恢复时，用户首先需要判断监控视频存在的所有问题；其次需要根据视频的降质过程对各个问题的叠加层次进行判断，从而确定恢复处理的顺序；最后针对各个问题选择合适的处理方法进行降质恢复。可见，在进行降质恢复操作前，必须先判断问题、确定顺序、选择方法。只有降质问题找的准确、处理顺序得当、选择方法合适，才有可能较好的去除干扰，提升影像质量。现有的数字图像恢复处理系统往往单单着眼于处理功能，而对于判断问题、确定顺序、选择方法则没有足够关注，完全依靠用户本身的经验及专业素养。这样就导致了三个问题首先，是产品对于使用者的要求比较苛刻，必须是具有相当专业知识和操作经验的人员才能较好使用；第二，是使得降质恢复的过程带有了较大的主观色彩，不同人、不同时间、不同状态可能得到不同的结果；第三，是不利于处理经验的传播与分享。通常图像处理是采用photoshop软件，其功能的使用需要用户参照帮助进行大量的相关学习和实操练习，各种操作技巧需要通过书籍、网络等第三方方式进行交流，导致处理效率低，处理结果不能达到预期效果；另有一些数字影像问题诊断方法，比如视频质量诊断系统及其实现方法(申请号201110053434. 4，申请人北京文安科技发展有限公司)，仅可以诊断亮度、信号缺失、色偏等简单的影像问题，且只是判断出问题，而无法给出合适的处理顺序及方法。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的缺陷，提供，能判断监控视频存在的所有问题，并合理排序进行恢复处理，通过统一的质量评价体系和统一的处理方法流程，可在一定程度上屏蔽个人主观因素在操作过程中的干扰。为此，本专利技术采取如下技术方案，其特征在于包括影像问题库，所述的影像问题库将所有可能的影像降质问题列出，以监控成像的逆序方向将各问题进行排序；运行时，依次取出问题，使用诊断方法对其进行判断，如果判断结果分数低于设定阈值，则证明该问题存在，此时即从列表中取出对应的处理方法，并将结果告知用户，若判断结果分数高于设定阈值，则证明问题不存在，自动选取下一问题进行判断，循环以上步骤，直至问题库中问题被遍历一次。本专利技术对监控影像降质主要种类进行总结，并通过多种算法分别对每种问题的有无及程度进行诊断，支持包括高照度、低照度、对比度不足、散焦模糊、运动模糊、随机噪声、条纹噪声、周期噪声、色偏、块效应等；根据监控降质的过程确定恢复的顺序，通常监控成像是以目标一环境一镜头一CCd —传输一压缩一存储的顺序进行的，其降质也是依照该顺序，则在降质恢复时按照逆方向进行，考虑到一些恢复操作会对影像产生不可逆的影像且一些方法对影像的原始性要求较高，对恢复顺序进行适当调整。针对不同降质问题关联合适方法。当证明一个问题存在时，对该问题还进行二次诊断判断其是否存在二级问题，使用诊断方法对二级问题进行判断，若判断结果分数低于设定阈值，则取出对应处理方法，解决后指向下一个二级问题；若判断结果分数高于设定阈值，则直接指向下一个二级问题；对该问题的二级问题诊断结果进行判断，若所有二级问题全部解决完毕，则自动进入下一问题进行判断；若未解决所有二级问题，则继续进行循环诊断、解决步骤。判断影像的模糊度包括以下步骤1.计算图像的局部极值点，获取图像的前景区域；2.对原始图像利用不同宽度的高斯模糊核进行二次模糊，根据极值点处的像素在各种模糊核处理下的变化规律计算图像清晰度的初始值；3.预先标注一系列不同模糊程度的航拍图像，根据人眼感觉逐一评分，将步骤2得到的清晰度初始值和人眼视觉效果评分做 一次非线性拟合，得到优化后的模糊评分值；4.最后将模糊评分值与预先设定的模糊度阈值进行比较，即得到模糊分类结果。以图像直方图的整体分布位置为依据对照度及对比度问题进行诊断。进行照度判断时当直方图集中于低值区域时为低照度，相反为高照度；对比度判断时当直方图范围越窄则对比度越弱。以RGB三通道直方图的分布区域对色偏问题进行诊断。对色偏问题判断时，当RGB三通道直方图当分布位置、范围相差较大时，则可判断为具有色偏。对于基础噪声，以低通或带通率波的方法提取噪声成分；对于周期噪声，考虑其在频谱图中检测高频部分离散聚集点来识别周期稳定的噪声；对于非周期的条纹噪声，以轮 廓检测的方式进行分离。所述的处理方法对于高照度的问题采取增强(曝光过度模式)、gamma、直方图方法处理；对于低照度问题，采取增强(夜景模式)、gamma方法处理；对于色偏问题，采取白平衡、色调均化、空域色偏调整方法处理；对于散焦模糊，采取去高斯模糊、锐化方法处理；对于运动模糊，采取去运动模糊方法处理；对于抖动及其它模糊，采取盲去模糊、锐化方法处理；对于块效应，采取去块法处理；对于噪声，采取NLM、混合空域去噪、双树复小波去噪方法处理。以数字图像原理及算法原理，为各种问题推荐合适的处理方法，比如照度问题推荐增强、亮度对比度、直方图等方法；环境问题推荐雨雾去除和夜景增强方法；色偏推荐色调均化或白平衡方法等。该步骤可根据经验的累积不断完善添加。本专利技术通过各类诊断法自动判断监控视频存在的所有问题，根据影像退化过程，给出针对影像问题较合理的处理顺序，最后针对各个问题选择合适的处理方法进行降质恢复。将影像问题与对应的处理方法自动关联，推荐给用户，以方便用户的使用。通过该模式还可以从软件层面上快速推广好的处理经验和方法。本专利技术降低了操作者对图像处理的专业知识及实践操作要求，操作过程快速简便，问题判断顺序确定方法选择统一专业化，便于新技术及好经验的推广分享。附图说明图I为本专利技术的流程图具体实施例方式下面通过实施例，对本专利技术的技术方案作进一步具体的说明。如图I所示，监控影像智能诊断恢复方法的处理流程如下，先将所有可能的影像降质问题列出，以监控成像的逆序方向将各问题进行排序；运行时，依次取出问题，使用诊断方法对其进行判断，如果判断结果分数低于设定阈值，则证明该问题存在，此时即从列表中取出对应的处理方法，并将结果告知用户，若判断结果分数高于设定阈值，则证明问题不存在，自动选取下一问题进行判断，循环以上步骤，直至问题库中问题被遍历一次。当证明一个问题存在时，对该问题还进行二次诊断判断其是否存在二级问题，使用诊断方法对二级问题进行判断，若判断结果分数低于设定阈值，则取出对应处理方法，解决后指向下一个二级问题；若判断结果分数高于设定阈值，则直接指向下一个二级问题；对该问题的二级问题诊断结果进行判断，若所有二级问题全部解决完毕，则自动进入下一问题进行判断； 若未解决所有二级问题，则继续进行循环诊断、解决步骤。降质的问题包括高照度、低照度、对比度不足、散焦模糊、运动模糊、随机噪声、条纹噪声、周期噪声、色偏、块效应等其中判断影像的模糊度包括以下步骤1.计算图像的局部极值点，获取图像的前景区域；2.对原始图像利用不同宽度的高斯模糊核进行二次模糊，根据极值点处的像素在各种模糊核处理下的变化规律计算图像清晰度的初始值；3.预先标注一系列不同模糊程度的航本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种监控影像智能诊断恢复方法，其特征在于包括影像问题库，所述的影像问题库将所有可能的影像降质问题列出，以监控成像的逆序方向将各问题进行排序；运行时，依次取出问题，使用诊断方法对其进行判断，如果判断结果分数低于设定阈值，则证明该问题存在，此时即从列表中取出对应的处理方法，并将结果告知用户，若判断结果分数高于设定阈值，则证明问题不存在，自动选取下一问题进行判断，循环以上步骤，直至问题库中问题被遍历一次。2.根据权利要求I所述的监控影像智能诊断恢复方法，其特征在于当证明一个问题存在时，对该问题还进行二次诊断判断其是否存在二级问题，使用诊断方法对二级问题进行判断，若判断结果分数低于设定阈值，则取出对应处理方法，解决后指向下一个二级问题；若判断结果分数高于设定阈值，则直接指向下一个二级问题；对该问题的二级问题诊断结果进行判断，若所有二级问题全部解决完毕，则自动进入下一问题进行判断；若未解决所有 二级问题，则继续进行循环诊断、解决步骤。3.根据权利要求I或2所述的监控影像智能诊断恢复方法，其特征在于判断影像的模糊度包括以下步骤a.计算图像的局部极值点，获取图像的前景区域；b.对原始图像利用不同宽度的高斯模糊核进行二次模糊，根据极值点处的像素在各种模糊核处理下的变化规律计算图像清晰度的初始值；c.预先标注一系列不同模糊程度...

【专利技术属性】
技术研发人员：尚凌辉，杜雅慧，仝文翰，高勇，刘嘉，
申请(专利权)人：浙江捷尚视觉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：