一种视频图像马赛克检测方法技术

一种视频图像马赛克检测方法，包括以下步骤：步骤一：给定一个待检测视频，按照周期t抽取视频帧；步骤二：将获得的图片进行预处理；步骤三：对图像进行边缘提取；步骤四：采用hough变换分别检测水平线和垂直线，分别统计水平线和垂直线的数量linehor和linever，并计算水平线和垂直线的交点node，计算交点和直线数量的比值lineRatio，如果lineRatio＞T1，初步判定为马赛克图像，转到步骤五，否则判定为非马赛克图像；步骤五：计图像算频谱密度，提取图像的频域特性denRatio；步骤六：判断是否是马赛克图像，如果denRatio大于阈值T2，最终判定图像为马赛克图像，否则判定图像为非马赛克图像。本发明专利技术提供一种简化计算、实时性良好、有效适用于各种马赛克块大小的要求的视频图像马赛克检测方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术专利属于图像处理领域，涉及一种视频图像马赛克检测方法。
技术介绍
随着社会的发展，监控系统逐渐成为人们日常生活的一部分，大量的前端视频采集装置被部署在社会的各个角落。监控平台的运行保障，成为智能监控领域面临的新问题。如果只依赖于人工实时监控，不仅耗费大量的人力物力，也存在着监控不及时，由人的主观因素造成的误判漏判等问题。这便需要一个快速、精确的智能视频质量检测方法，来帮助诊断系统的运行状态。视频中出现的主要问题包括：干扰，静帧，黑屏及马赛克等。本专利技术主要针对马赛克视频的检测。智能监控系统一般包括视频的采集，编码，压缩，传输，解码等模块。马赛克是图像中出现块效应的现象，造成视频中出现马赛克的主要原因有：1)传输过程中数据丢失；2)视频压缩中造成的信息丢失；3)人为添加局部面积马赛克。马赛克的出现会直接影响人们对图像内容的理解和分析。目前公开专利中出现的方法主要有：中国专利技术专利申请《一种马赛克检测方法及装置》申请号为CN201410270356.7，处于实质审查阶段，提取视频帧中代表彩色图像的特征值，与预设特征阈值进行比较，如果大于阈值，则判定为马赛克图像，预设的阈值需要根据无马赛克的图像进行计算。中国专利技术专利《一种无源图像马赛克检测方法及装置》专利技术专利，授权公告号：CN102542282B。对图像边缘提取进行二值化，采用长方形结构元素对二值化边缘图像进行膨胀处理，采用多个模板进行匹配寻找匹配点，并计算模板和图像的相关性，根据阈值判定是否为马赛克图像，专利中采用16*16的固定大小模板，算法较复杂，适用于对于基于块压缩出现的规则马赛克检测。中国专利技术专利《一种视频马赛克图像检测方法》，授权公告号：CN101551900B。首先进行边缘检测，采用4*4的4个模板与边缘图像进行匹配，对匹配图像进行二值化处理，获得只保留匹配点的图像，利用滑动窗口马赛克检测算法检测是否存在马赛克，采用固定大小的模板匹配边缘信息。还有一些视频质量检测中提到的首先进行边缘提取，再采用矩形检测来判定是否是马赛克图像。但是，经过边缘提取后的边缘信息，并不是标准的矩形框，马赛克区域的大小不同，包含的矩形个数相差较大，检测过程也不一定能够检测到完整的矩形信息。由于实际中，马赛克图像产生的原因不同，马赛克的块大小不同，马赛克出现的区域面积不同等，增加了检测的难度。现有的马赛克检测算法，多采用固定模板匹配或者检测矩形的方式，计算复杂度相对较高，很难达到实时性和不同马赛克块大小的要求。
技术实现思路
为了克服已有图像马赛克检测方法的计算复杂度较高、实时性较差、无法适用于不同马赛克块大小的要求的不足，本专利技术提供一种简化计算、实时性良好、有效适用于各种马赛克块大小的要求的视频图像马赛克检测方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种视频图像马赛克检测方法，包括以下步骤：步骤一：给定一个待检测视频，按照周期t抽取视频帧；步骤二：将获得的图片进行预处理；步骤三：对图像进行边缘提取；步骤四：采用hough变换分别检测水平线和垂直线，分别统计水平线和垂直线的数量linehor和linever，并计算水平线和垂直线的交点node，计算交点和直线数量的比值lineRatio，如果lineRatio＞T1，初步判定为马赛克图像，转到步骤五，T1是直线特性阈值；否则判定为非马赛克图像；步骤五：提取图像的频域特性，过程如下：计算图像中相邻像素水平方向和垂直方向的灰度差值，如公式(3)：Dhor＝|f(i,j)-f(i,j-1)|(1)Dver＝|f(p,q)-f(p-1,q)|其中，Dhor表示水平方向像素差，Dver表示垂直方向像素差，f(i,j),f(i,j-1)表示水平方向上相邻的两个像素，f(p,q),f(p-1,q)表示垂直方向上相邻的两个像素；对Dhor和Dver进行fft变换转换到频域，如公式(4)：orgfDhor＝fft(Dhor,N)(2)orgfDver＝fft(Dver,N)orgfDhor表示水平方向像素差(Dhor)的频谱，orgfDver表示垂直方向像素差(Dver)的频谱。对orgfDhor求均值，并取对数得orglfDhor；对orgfDver求均值，并取对数得到orglfDver。分别对orglfDhor和orglfDver进行平滑处理，处理后得到水平和垂直方向频谱fDhor和fDver；求频谱平滑前后的差值，如公式(5)：difhor＝orglfDhor-fDhor(3)difver＝orglfDver-fDverdifhor和difver分别为水平方向和垂直方向频谱经过平滑前后的差值，计算频谱密度分布，分别计算水平方向和垂直方向频谱差值的均值avgf和最大值mf，将最大值和均值之间，等分为m个区间，区间的划分如公式(6)所示：计算图像频谱密度，即分别统计落入m个区间中点的个数。根据图像频谱密度分布，计算密度比值，如公式(7)：denRatiohor=denhor(dm)/denhor(1)denRatiover=denver(dm)/denver(1)denRatio=denRatiohor+denRatiover---(5)]]>dm是频谱密度统计中m个区间的一个，denRatiohor是水平方向频谱密度比值，denRatiover是垂直方向频谱密度比值，denhor(dm)是指水平方向m个区间中大于等于dm的频谱密度之和，因此denhor(1)是所有水平方向频谱密度之和；同理，denver(dm)是指垂直方向m个区间中大于等于dm的频谱密度之和，denver(1)是所有垂直方向频谱密度之和，denRatio是整幅图像的频谱密度比值；步骤六：判断是否是马赛克图像T2是频谱密度阈值，如果denRatio大于阈值T2，最终判定图像为马赛克图像，否则判定图像为非马赛克图像。进一步，所述检测方法还包括以下步骤：步骤七：判断是否是马赛克视频：根据视频中判定为马赛克图像的图片总量，以及判定为马赛克图像的连续性，判断视频是否是马赛克视频；设定单帧马赛克图像系数c1，连续两帧马赛克图像的系数c2，以及连续三帧马赛克图像的系数c3，c1<c2<c3，马赛克图像乘以每幅图像对应的系数的和大于设定阈值T3，则判定为马赛克视频，否则判定为非马赛克视频。再进一步，所述步骤四中，hough变换的方程式如公式(1)：r＝x*cos(θ)+y*sin(θ)(6)根据矩形马赛克的特性，边框上直线全部为水平线和垂直线，只检测斜率为-90和0的直线，也就是垂直线和水平线；分别统计水平线和垂直线的数量linehor和linever，并计算水平线和垂直线的交点node。计算交点和直线数量的比值lineRatio，如公式(2)：lineRatio＝node/(linehor+linever)(7)。更进一步，所述步骤三中，采用canny边缘提取算法对图像进行边缘提取。所述步骤二中，预处理包括彩色图像转化为灰度图像和增加对比度。所述步骤一中，将图像长宽比例不变压缩，使压缩后的长边是2的整数倍。本专利技术的有益效果主要表现在：针对马赛克特点进行系统分析的基础上，提出了一种结合图像空域直线特性和频域密度特性的马赛克检测方法，算法简单、实时性本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频图像马赛克检测方法，其特征在于：所述检测方法包括以下步骤：步骤一：给定一个待检测视频，按照周期t抽取视频帧；步骤二：将获得的图片进行预处理；步骤三：对图像进行边缘提取；步骤四：采用hough变换分别检测水平线和垂直线，分别统计水平线和垂直线的数量linehor和linever，并计算水平线和垂直线的交点node，计算交点和直线数量的比值lineRatio，如果lineRatio＞T1，初步判定为马赛克图像，转到步骤五，T1是直线特性阈值；否则判定为非马赛克图像；步骤五：提取图像的频域特性，过程如下：计算图像中相邻像素水平方向和垂直方向的灰度差值，如公式(3)：Dhor=|f(i,j)-f(i,j-1)|Dver=|f(p,q)-f(p-1,q)|---(1)]]>其中，Dhor表示水平方向像素差，Dver表示垂直方向像素差，f(i,j),f(i,j‑1)表示水平方向上相邻的两个像素，f(p,q),f(p‑1,q)表示垂直方向上相邻的两个像素；对Dhor和Dver进行fft变换转换到频域，如公式(4)：orgfDhor=fft(Dhor,N)orgfDver=fft(Dver,N)---(2)]]>orgfDhor表示水平方向像素差(Dhor)的频谱，orgfDver表示垂直方向像素差(Dver)的频谱，对orgfDhor求均值，并取对数得orglfDhor；对orgfDver求均值，并取对数得到orglfDver，分别对orglfDhor和orglfDver进行平滑处理，处理后得到水平和垂直方向频谱fDhor和fDver；求频谱平滑前后的差值，如公式(5)：difhor=orglfDhor-fDhordifver=orglfDver-fDver---(3)]]>difhor和difver分别为水平方向和垂直方向频谱经过平滑前后的差值，计算频谱密度分布，分别计算水平方向和垂直方向频谱差值的均值avgf和最大值mf，将最大值和均值之间，等分为m个区间，区间的划分如公式(6)所示：计算图像频谱密度，即分别统计落入m个区间中点的个数，根据图像频谱密度分布，计算密度比值，如公式(7)：denRatiohor=denhor(dm)/denhor(1)denRatiover=denver(dm)/denver(1)denRatio=denRatiohor+denRatiover---(5)]]>dm是频谱密度统计中m个区间的一个，denRatiohor是水平方向频谱密度比值，denRatiover是垂直方向频谱密度比值，denhor(dm)是指水平方向m个区间中大于等于dm的频谱密度之和，因此denhor(1)是所有水平方向频谱密度之和；同理，denver(dm)是指垂直方向m个区间中大于等于dm的频谱密度之和，denver(1)是所有垂直方向频谱密度之和，denRatio是整幅图像的频谱密度比值；步骤六：判断是否是马赛克图像T2是频谱密度阈值，如果denRatio大于阈值T2，最终判定图像为马赛克图像，否则判定图像为非马赛克图像。...

【技术特征摘要】
1.一种视频图像马赛克检测方法，其特征在于：所述检测方法包括以下步骤：步骤一：给定一个待检测视频，按照周期t抽取视频帧；步骤二：将获得的图片进行预处理；步骤三：对图像进行边缘提取；步骤四：采用hough变换分别检测水平线和垂直线，分别统计水平线和垂直线的数量linehor和linever，并计算水平线和垂直线的交点node，计算交点和直线数量的比值lineRatio，如果lineRatio＞T1，初步判定为马赛克图像，转到步骤五，T1是直线特性阈值；否则判定为非马赛克图像；步骤五：提取图像的频域特性，过程如下：计算图像中相邻像素水平方向和垂直方向的灰度差值，如公式(3)：Dhor=|f(i,j)-f(i,j-1)|Dver=|f(p,q)-f(p-1,q)|---(1)]]>其中，Dhor表示水平方向像素差，Dver表示垂直方向像素差，f(i,j),f(i,j-1)表示水平方向上相邻的两个像素，f(p,q),f(p-1,q)表示垂直方向上相邻的两个像素；对Dhor和Dver进行fft变换转换到频域，如公式(4)：orgfDhor=fft(Dhor,N)orgfDver=fft(Dver,N)---(2)]]>orgfDhor表示水平方向像素差(Dhor)的频谱，orgfDver表示垂直方向像素差(Dver)的频谱，对orgfDhor求均值，并取对数得orglfDhor；对orgfDver求均值，并取对数得到orglfDver，分别对orglfDhor和orglfDver进行平滑处理，处理后得到水平和垂直方向频谱fDhor和fDver；求频谱平滑前后的差值，如公式(5)：difhor=orglfDhor-fDhordifver=orglfDver-fDver---(3)]]>difhor和difver分别为水平方向和垂直方向频谱经过平滑前后的差值，计算频谱密度分布，分别计算水平方向和垂直方向频谱差值的均值avgf和最大值mf，将最大值和均值之间，等分为m个区间，区间的划分如公式(6)所示：计算图像频谱密度，即分别统计落入m个区间中点的个数，根据图像频谱密度分布，计算密度比值，如公式(7)：denRatiohor=denhor(dm)/denhor(1)denRatiover=denver(dm)/den...

【专利技术属性】
技术研发人员：王开红，陈涛，李建元，李丹，应康平，
申请(专利权)人：浙江银江研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33