視頻圖像的噪聲檢測方法及裝置制造方法
【專利摘要】本申請公開了視頻圖像的噪聲檢測方法及裝置，視頻圖像的噪聲檢測方法首先從視頻圖像中連續(xù)獲取多幀待診斷圖像，并將每幀待診斷圖像分成預(yù)定數(shù)目的圖像塊；接著計算多幀待診斷圖像的各圖像塊組的噪聲特征值；圖像塊組為多幀待診斷圖像中同一坐標(biāo)區(qū)域的圖像塊的集合；圖像塊組的噪聲特征值是根據(jù)在該圖像塊組的每個圖像塊中相同坐標(biāo)位置的像素的灰度值計算得到；接著根據(jù)所獲得的所述圖像塊組的噪聲特征值獲得所述多幀待診斷圖像的圖像灰度波動特征值；然后根據(jù)圖像灰度波動特征值診斷所述多幀待診斷圖像是否存在噪聲。本申請能夠降低噪聲檢測的計算復(fù)雜度。
【專利說明】視頻圖像的噪聲檢測方法及裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本申請設(shè)及噪聲檢測技術(shù)，尤其設(shè)及視頻圖像的噪聲檢測方法及裝置。

【背景技術(shù)】
[0002] 視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)是一種智能化的監(jiān)控視頻故障分析和報警系統(tǒng)，它可W對前端 傳回的視頻圖像進(jìn)行質(zhì)量分析判斷，能對視頻故障做出準(zhǔn)確判斷并發(fā)出報警信息。
[0003] 圖像噪聲是監(jiān)控攝像機(jī)最常出現(xiàn)的一種故障，輕微的噪聲影響主觀視覺感受，嚴(yán) 重的噪聲則可能無法分辨監(jiān)控場景內(nèi)容，導(dǎo)致監(jiān)控防范失去效果。傳統(tǒng)的噪聲診斷方法從 圖像梯度出發(fā)，計算梯度局部極大值。設(shè)定梯度闊值，統(tǒng)計大于闊值的局部極值點個數(shù)，最 后根據(jù)局部極值點所占圖像百分比來判斷圖像受到噪聲干擾的程度。該種方法對圖像灰 度與背景差異較大的點噪聲有較好的檢測效果，但是由于該方法遍歷整幅圖像進(jìn)行梯度運 算，計算量較大，對于高清視頻進(jìn)行檢測時間消耗較大。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本申請?zhí)峁┮环N視頻圖像的噪聲檢測方法及裝置，能夠降低噪聲檢測的計算復(fù)雜 度。
[0005] 根據(jù)本申請實施例的第一方面，提供一種視頻圖像的噪聲檢測方法，該方法包括 步驟：
[0006] 步驟1，從所述視頻圖像中連續(xù)獲取多帖待診斷圖像，并將每帖待診斷圖像分成預(yù) 定數(shù)目的圖像塊；
[0007] 步驟2,計算多帖待診斷圖像的各圖像塊組的噪聲特征值；所述圖像塊組為多帖 待診斷圖像中同一坐標(biāo)區(qū)域的圖像塊的集合；所述圖像塊組的噪聲特征值是根據(jù)在該圖像 塊組的每個圖像塊中相同坐標(biāo)位置的像素的灰度值計算得到；
[000引步驟3,根據(jù)所獲得的所述圖像塊組的噪聲特征值獲得所述多帖待診斷圖像的圖 像灰度波動特征值；
[0009] 步驟4,根據(jù)所述圖像灰度波動特征值診斷所述多帖待診斷圖像是否存在噪聲。
[0010] 根據(jù)本申請實施例的第二方面，提供一種視頻圖像的噪聲檢測裝置，包括：
[0011] 分割模塊，用于將連續(xù)獲取多帖待診斷圖像的每帖待診斷圖像分成預(yù)定數(shù)目的圖 像塊；
[0012] 計算模塊，用于計算多帖待診斷圖像的各圖像塊組的噪聲特征值；所述圖像塊組 為多帖待診斷圖像中同一坐標(biāo)區(qū)域的圖像塊的集合；所述圖像塊組的噪聲特征值是根據(jù)在 該圖像塊組的每個圖像塊中相同坐標(biāo)位置的像素的灰度值計算得到；W及根據(jù)所獲得的所 述圖像塊組的噪聲特征值獲得所述多帖待診斷圖像的圖像灰度波動特征值；
[0013] 診斷模塊，用于根據(jù)所述圖像灰度波動特征值診斷所述多帖待診斷圖像是否存在 噪聲。
[0014] 本申請通過連續(xù)取多帖圖像，然后將圖像分成若干的圖像塊，在每一組圖像塊中 選擇少許的像素點，比較該些像素點在各帖圖像中的灰度值的變化情況，由于只需要將圖 像塊分的足夠多，就可W通過圖像塊中個別像素點在連續(xù)多帖中灰度值的變化情況判斷出 各帖圖像的灰度值的變化波動，從而無需像現(xiàn)有技術(shù)那樣逐個像素遍歷計算便能判斷出是 否有噪聲，由于用來計算灰度值得像素點數(shù)量少，因此大大降低了計算復(fù)雜度。。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0015] 圖1為本申請實施例中視頻圖像的噪聲檢測方法的流程圖；
[0016] 圖2是本申請實施例中計算圖像塊組的噪聲特征值的流程圖；
[0017] 圖3是本申請實施例中判斷前景塊和背景塊的流程圖；
[001引圖4是本申請實施例中單帖檢測的流程圖；
[0019] 圖5是本申請實施例中視頻圖像的檢測裝置的硬件架構(gòu)圖；
[0020] 圖6是本申請實施例中視頻圖像的檢測裝置的邏輯框圖。

【具體實施方式】
[0021] 該里將詳細(xì)地對示例性實施例進(jìn)行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述設(shè)及 附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。W下示例性實施例 中所描述的實施方式并不代表與本申請相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附 權(quán)利要求書中所詳述的、本申請的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
[0022] 在本申請使用的術(shù)語是僅僅出于描述特定實施例的目的，而非旨在限制本申請。 在本申請和所附權(quán)利要求書中所使用的單數(shù)形式的"一種"、"所述"和"該"也旨在包括多 數(shù)形式，除非上下文清楚地表示其他含義。
[0023] W下結(jié)合圖1對本申請的視頻圖像的噪聲檢測方法進(jìn)行闡述。值得說明的是，W 下在本申請中所提及的預(yù)設(shè)值、預(yù)定闊值的具體取值均可由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)實際應(yīng)用 場景的需要設(shè)置不同的數(shù)值。
[0024] 步驟100 ;當(dāng)開啟噪聲診斷任務(wù)后，從視頻圖像中獲取連續(xù)多帖的待診斷圖像（帖 的數(shù)量可W由使用者的不同需求決定，例如10帖等。），并將每帖待診斷圖像分成預(yù)定數(shù)目 的圖像塊；在一個例子中，可W根據(jù)不同圖像的分辨率來決定需要劃分的圖像塊的數(shù)目，具 體的，可W在水平和垂直方向上分別等分成預(yù)定數(shù)目（例如，對于分辨率為1920*1080的圖 像，可W將每個待診斷圖像等分成50*50個圖像塊）。
[0025] 為了描述方便，本申請將各帖待診斷圖像中同一坐標(biāo)區(qū)域的圖像塊稱為圖像塊 組。容易理解，各帖待診斷圖像中包含了多個圖像塊組。
[0026] 步驟101 ;分別計算各圖像塊組的噪聲特征值。為了計算圖像塊組的噪聲特征值， 針對一個圖像塊組，可W先從各個帖中選定相同坐標(biāo)位置的像素（作為一個優(yōu)選方案，可 W選該圖像塊組中各個圖像塊的中屯、點坐標(biāo)的像素，當(dāng)然，如果有必要可W選取不止一個 的相同坐標(biāo)位置的像素點來實施本方案）。然后分別計算該組圖像塊中所選定的各個像素 的灰度值；綜合該些各個帖中相同坐標(biāo)位置的像素的灰度值，計算得到該個圖像塊組的噪 聲特征值?？蓞⒖紙D2的應(yīng)用實例中描述的方式來實現(xiàn)。
[0027] 步驟102 ;根據(jù)步驟101中獲得的每個圖像塊組的噪聲特征值統(tǒng)計獲得多帖圖像 的圖像灰度波動特征值；作為例子，可W統(tǒng)計各組圖像塊組的噪聲特征值的平均值，將該個 平均值作為該批選取的多帖待診斷圖像的圖像灰度波動特征值。
[002引步驟103 ;根據(jù)所獲得的圖像灰度波動特征值診斷該些多帖待診斷圖像噪聲情 況，作為一個例子，可W預(yù)先設(shè)定一個闊值，若所求得的圖像灰度波動特征值大于該個闊 值，則判定通過步驟100所獲取到的該批多帖待診斷圖像存在噪聲干擾。作為一個例子，可 W將該些多帖待診斷圖像的噪聲診斷結(jié)果作為視頻圖像的噪聲診斷結(jié)果。
[0029] 可W看出，本申請通過連續(xù)取多帖圖像，然后將圖像分成若干的圖像塊，在每一組 圖像塊中選擇少許的像素點，比較該些像素點在各帖圖像中的灰度值的變化情況，由于只 需要將圖像塊分的足夠多，就可W通過圖像塊中個別像素點在連續(xù)多帖中灰度值的變化情 況判斷出各帖圖像的灰度值的變化波動，從而無需像現(xiàn)有技術(shù)那樣逐個像素遍歷計算便能 判斷出是否有噪聲，由于用來計算灰度值得像素點數(shù)量少，因此大大降低了計算復(fù)雜度。
[0030] 在一個實施例中，對步驟101計算圖像塊組的噪聲特征值的實現(xiàn)途徑提供了一個 具體的用例，結(jié)合圖2描述如下：
[003U 步驟200,將步驟100所獲取的多帖圖像命名為；化amei，i = 1，…n，對每個帖圖 按照圖像塊依次遍歷處理，處理過程如下：
[0032] 步驟201 ;由于高亮像素點會影響噪聲的判斷，因此在一個優(yōu)選實施例中，本申 請對高亮像素點進(jìn)行排除，W中屯、點坐標(biāo)的像素點為例說明；標(biāo)記圖像塊組中當(dāng)前圖像塊 中屯、點坐標(biāo)（iCx，i切)，獲取該圖像塊組中第k帖的圖像塊的中屯、點坐標(biāo)的像素的灰度值 Ik，化騎，k = I'.'n。若Ik，促，斯> 250即存在高亮像素點，則忽略此圖像塊組。
[003引步驟202 ;若該個圖像塊組的各中屯、點坐標(biāo)像素點中不存在高亮像素點，則求取 各相鄰帖的中屯、點坐標(biāo)像素點的灰度差異平均值Iw。,，可W通過

【權(quán)利要求】
1. 一種視頻圖像的噪聲檢測方法，其特征在于，該方法包括步驟： 步驟1，從所述視頻圖像中連續(xù)獲取多幀待診斷圖像，并將每幀待診斷圖像分成預(yù)定數(shù) 目的圖像塊； 步驟2,計算多幀待診斷圖像的各圖像塊組的噪聲特征值；所述圖像塊組為多幀待診 斷圖像中同一坐標(biāo)區(qū)域的圖像塊的集合；所述圖像塊組的噪聲特征值是根據(jù)在該圖像塊組 的每個圖像塊中相同坐標(biāo)位置的像素的灰度值計算得到； 步驟3,根據(jù)所獲得的所述圖像塊組的噪聲特征值獲得所述多幀待診斷圖像的圖像灰 度波動特征值； 步驟4,根據(jù)所述圖像灰度波動特征值診斷所述多幀待診斷圖像是否存在噪聲。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟1中連續(xù)獲取多幀待診斷圖像后還包 括步驟：將所述多幀待診斷圖像分成多份，每份所述多幀待診斷圖像依次執(zhí)行步驟2至步 驟4; 所述方法還包括步驟： 根據(jù)每份所述多幀待診斷圖像執(zhí)行步驟2至步驟4后所獲得的圖像灰度波動特征值獲 得所述視頻圖像的噪聲診斷結(jié)果。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于， 根據(jù)下述公式計算所述圖像塊組的噪聲特征值：
其中Ii為所記錄的該圖像塊組第i幀相同坐標(biāo)位置的像素的灰度值；n為步驟2中所 述多幀待診斷圖像的幀數(shù)； 步驟3中所述多幀待診斷圖像的圖像灰度波動特征值為步驟2中所有圖像塊組的噪聲 特征值的平均值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，計算所述圖像塊組的噪聲特征值之前，步 驟2還包括步驟： 根據(jù)該圖像塊組中每個所述相同坐標(biāo)位置的像素的灰度值判斷該像素是否為高亮像 素點，如果該圖像塊組不存在高亮像素點，則記錄各相同坐標(biāo)位置的像素的灰度值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，計算所述圖像塊組的噪聲特征值之前還 包括步驟： 區(qū)分所述圖像塊組的各圖像塊是否為背景塊，如果是背景塊，則執(zhí)行步驟2;區(qū)分所述 圖像塊是否為背景塊的步驟包括： 計算所述圖像塊組中每相鄰兩個圖像塊的各像素點的灰度差值，并將所述各像素點的 灰度差值的絕對值求平均值，以獲得所述圖像塊組的該像素點灰度差值，通過所述圖像塊 組的像素點的灰度差值獲得所述圖像塊組的灰度差值； 如果所述圖像塊組的灰度差值小于預(yù)定閾值，則將該圖像塊組的各圖像塊標(biāo)記為背景 塊； 如果所述圖像塊組的灰度差值不小于所述預(yù)定閾值，則對所述圖像塊組的各個像素點 的灰度差值進(jìn)行二值化處理，獲得該圖像塊組中連通域的尺寸；如果最大的連通域的尺寸 小于預(yù)設(shè)值，則將該圖像塊組的各圖像塊標(biāo)記為背景塊；否則，將該圖像塊組的各圖像塊標(biāo) 記為前景塊。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于：計算所述圖像塊組的圖像噪聲特征值之 前還包括步驟：判斷所述前景塊占所述待診斷圖像的比例是否達(dá)到預(yù)定值，如果未達(dá)到所 述預(yù)定值，則執(zhí)行計算所述圖像塊組的圖像噪聲特征值的步驟； 如果所述前景塊占所述待診斷圖像的比例達(dá)到所述預(yù)定值，則所述方法還包括步驟： 根據(jù)梯度模板對所選取幀的待診斷圖像做掩膜運算，獲得每個像素的圖像基值的運算 值；所述梯度模板包括：
若對于當(dāng)前像素，根據(jù)四個所述梯度模板所獲得的四個圖像基值的運算值均大于設(shè)定 的閾值，則判斷該像素點為噪聲點； 統(tǒng)計所述噪聲點占所選取幀的待診斷圖像的百分比； 根據(jù)所述噪聲點所占的百分比得到所選取幀的待診斷圖像中噪聲診斷結(jié)果。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所選取幀的待診斷圖像包括起始幀的待 診斷圖像、中間幀的待診斷圖像和終止幀的待診斷圖像； 所述方法還包括步驟：根據(jù)所選取的每幀待診斷圖像的噪聲診斷結(jié)果獲得所述視頻圖 像的噪聲診斷結(jié)果。
8. -種視頻圖像的噪聲檢測裝置，其特征在于，包括 分割模塊，用于將連續(xù)獲取多幀待診斷圖像的每幀待診斷圖像分成預(yù)定數(shù)目的圖像 塊； 計算模塊，用于計算多幀待診斷圖像的各圖像塊組的噪聲特征值；所述圖像塊組為多 幀待診斷圖像中同一坐標(biāo)區(qū)域的圖像塊的集合；所述圖像塊組的噪聲特征值是根據(jù)在該圖 像塊組的每個圖像塊中相同坐標(biāo)位置的像素的灰度值計算得到；以及根據(jù)所獲得的所述圖 像塊組的噪聲特征值獲得所述多幀待診斷圖像的圖像灰度波動特征值； 診斷模塊，用于根據(jù)所述圖像灰度波動特征值診斷所述多幀待診斷圖像是否存在噪 聲。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述分割模塊進(jìn)一步用于將所述多幀待 診斷圖像分成多份，將每份所述多幀待診斷圖像逐次發(fā)給所述計算模塊； 所述診斷模塊進(jìn)一步用于根據(jù)所述計算模塊針對每份所述多幀待診斷圖像所獲得的 圖像灰度波動特征值獲得所述視頻圖像的噪聲診斷結(jié)果。
10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于， 根據(jù)下述公式計算所述圖像塊組的噪聲特征值：
其中Ii為所記錄的該圖像塊組第i幀中心點坐標(biāo)的像素的灰度值；n為待診斷圖像的 幀數(shù)； 所述多幀待診斷圖像的圖像灰度波動特征值為所有圖像塊組的噪聲特征值的平均值。
11. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述計算模塊計算所述圖像塊組的噪 聲特征值之前，還用于根據(jù)該圖像塊組中每個所述相同坐標(biāo)位置的像素的灰度值判斷該像 素是否為高亮像素點，如果該圖像塊組不存在高亮像素點，則記錄各相同坐標(biāo)位置的像素 的灰度值。
12. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述計算模塊還用于區(qū)分所述圖像塊組 的各圖像塊是否為背景塊，如果是背景塊，則計算所述圖像塊組的噪聲特征值；區(qū)分所述圖 像塊是否為背景塊具體包括： 計算所述圖像塊組中每相鄰兩個圖像塊的各像素點的灰度差值，并將所述各像素點的 灰度差值的絕對值求平均值，以獲得所述圖像塊組的該像素點灰度差值，通過所述圖像塊 組的像素點的灰度差值獲得所述圖像塊組的灰度差值； 如果所述圖像塊組的灰度差值小于預(yù)定閾值，則將該圖像塊組的各圖像塊標(biāo)記為背景 塊； 如果所述圖像塊組的灰度差值不小于所述預(yù)定閾值，則對該圖像塊組的各個像素點的 灰度差值進(jìn)行二值化處理，獲得該圖像塊組中連通域的尺寸；如果最大的連通域的尺寸小 于預(yù)設(shè)值，則將該圖像塊組的各圖像塊標(biāo)記為背景塊；否則，將該圖像塊組的各圖像塊標(biāo)記 為前景塊。
13. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于：計算模塊還用于判斷所述前景塊占所述 待診斷圖像的比例是否達(dá)到預(yù)定值，如果未達(dá)到所述預(yù)定值，則執(zhí)行計算所述圖像塊組的 圖像噪聲特征值的步驟； 如果所述前景塊占所述待診斷圖像的比例達(dá)到所述預(yù)定值，則所述計算模塊還用于根 據(jù)梯度模板對所選取幀的待診斷圖像做掩膜運算，獲得每個像素的圖像基值的運算值；所 述梯度模板包括：
若對于當(dāng)前像素，根據(jù)四個所述梯度模板所獲得的四個圖像基值的運算值均大于設(shè)定 的閾值，則判斷該像素點為噪聲點； 所述診斷模塊進(jìn)一步用于統(tǒng)計所述噪聲點占所選取幀的待診斷圖像的百分比；根據(jù)所 述噪聲點所占的百分比得到所選取幀的待診斷圖像中噪聲診斷結(jié)果。
14. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所選取幀的待診斷圖像包括起始幀的 待診斷圖像、中間幀的待診斷圖像和終止幀的待診斷圖像； 所述診斷模塊根據(jù)所選取的每幀待診斷圖像的噪聲診斷結(jié)果獲得所述視頻圖像的噪 聲診斷結(jié)果。
【文檔編號】H04N17/00GK104486618SQ201410849788
【公開日】2015年4月1日 申請日期:2014年12月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月30日
【發(fā)明者】王明英 申請人:浙江宇視科技有限公司