一种图像质量评价和天气状况引导的分级式监控视频清晰化系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种图像质量评价和天气状况引导的分级式监控视频清晰化系统及方法，属于视频处理与分析技术领域。本发明专利技术包括视频采集模块，视频转化模块，视频图像处理模块和显示模块。视频采集模块和视频转化模块采集图像并转化成数字图像帧，视频图像处理模块综合天气情况和图像质量评价，判断图像去雾等级，针对不同等级的图像采用相应的算法进行去雾。本发明专利技术结构简单且智能，易于实现，能够极大的提高监控视频在线清晰化处理的效率和质量，同时能够有效的避免一种去雾算法无法满足不同类型视频降质的局限性，在室外视频监控等领域具有广泛的应用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频处理与分析
，更具体地说，涉及一种图像质量评价和天气状况引导的分级式监控视频清晰化系统及方法，本专利技术针对不同天气情况、并根据图像质量评价结果，对视频分类分级，自动选择相应清晰化算法进行实时视频去雾。
技术介绍
由于环境污染，区域性气候等原因，雾霾天气在全国范围内越来越常见，这种情况在城市中显得尤为明显。在此种天气条件下监控视频的质量会严重下降。在雾、霾和雨等恶劣天气状况下拍摄到的视频，其特点是：对比度低、动态范围窄、颜色不鲜明且饱和度低，甚至产生颜色偏移。这种退化给人们提取图像中的信息带来了诸多的不便。此外，在计算机视觉领域中，许多算法都以清晰图像为基础，诸如特征提取、目标识别、行为分析等。而雾天等天气条件下拍摄的图像导致大多数基于计算机视觉的算法不能正常工作。近年来，数字图像处理、计算机视觉等领域的学者提出了一系列的方法用于去除雾霾图像中天气的影响，以达到图像清晰化的目的。Fattal、何凯明、Tarel等提出各自去雾算法，极大地推动了单幅图像去雾技术的发展，并使得图像去雾技术应用于批处理和实时性系统成为可能。但是现阶段已有的算法在去雾过程中总有些不尽人意的地方，如何凯明算法对浓雾部分的处理还行，但图像的对比度和细节特征的增强不足，运行速度也比较慢。中国专利申请号201510609664.2，申请日为2015年9月23日，专利技术创造名称为：一种基于直方图均衡化的数字图像去雾方法；该申请案公开了一种利用传统的直方图均衡算法进行数字图像去雾的方案，解决物体表面的反射光在到达成像设备的过程中，由于大气粒子的散射而发生衰减；自然光因大气粒子散射而进入成像设备参与成像等问题。处理步骤为：(1)获取原雾化图像；(2)对原雾化图像RGB模型转换为HSI，对I分量分析图像直方图；(3)设置适合尺寸模版，对I分量进行直方图均衡化增强，得到变换雾化图像的直方图。传统的直方图均衡算法在薄雾部分效果比较理想，但当图中的深度或者是雾的浓度变化较大的时候，算法处理效果不好。又如中国专利申请号201110282105.7，申请日为2011年9月21日，专利技术创造名称为：一种基于HIS空间的多尺度Retinex模型的雾天图像清晰化方法，该申请案的处理步骤为：一、采集源图像，若源图像为黑白图像，则将其由byte型转换为double型；若为彩色图像，则将其分别从R、G、B三个通道的黑白像素值由byte型转换为double型。二、将R、G、B三个通道转换到H、I、S；三、对步骤二所获得的像素点分别进行改进的多尺度retinex(MSR)算法，得到新的图像；四、对步骤三所获得的图像进行线性对比度展宽；五、将步骤四所获得的H、I、S分别转换到R、G、B；六、对步骤五所获得的R、G、B进行合成，显示清晰化后的图像。该申请案对雾天条件下所拍摄的模糊图像进行清晰化处理，能恢复出雾天模糊图像中的有效信息，但该申请案采用多尺度的Retinex算法处理的色调容易失真，在边沿部分有光晕效应。因此，有必要提出一种能针对不同质量的图像进行去雾的方案。
技术实现思路
1.专利技术要解决的技术问题针对不同天气情况视频图像的质量不同，一般去雾算法无法满足不同类型视频降质等问题，本专利技术提供了一种图像质量评价和天气状况引导的分级式监控视频清晰化系统及方法，本专利技术能够将雾、雨等天气下拍摄到的视频进行实时的清晰化处理，操作简单，易于实现且能够使得监控视频图像每次处理的结果都比较理想。2.技术方案为达到上述目的，本专利技术提供的技术方案为：本专利技术的一种图像质量评价和天气状况引导的分级式监控视频清晰化系统，包括视频采集模块、视频转化模块、视频图像处理模块和显示模块；其中，视频采集模块用于获取监控场景的视频图像信息；视频转化模块接收视频采集模块发送的视频信号，通过解码手段将采集到的视频信号转换成数字图像帧的形式输送给视频图像处理模块；视频图像处理模块通过嵌入式系统实现，在天气不好的时候自动启动图像质量评价功能和去雾功能，并对图像进行压缩编码；显示模块用于将压缩编码视频显示出来。更进一步地，所述的视频图像处理模块包括天气接收模块、系统控制模块、图像质量评价模块、去雾模块、图像压缩模块，其中：天气接收模块用于根据当天天气预报接收当天的天气情况，并初步判断去雾等级，具体分级如下，1级：薄雾；2级：中雾，小雨，小雪；3级：浓雾，雨；图像质量相似的天气情况被归为一级；系统控制模块与视频采集模块相连，用于在天气不好的时候自动启动图像质量评价功能和去雾功能，同时控制监控摄像机的焦距和方位；图像质量评价模块用于针对天气预报信息不准确的情况，通过视觉对比度VCM对图像的质量进行评估，如果图像质量较好，则确定天气预报误报，图像直接发送给图像压缩模块，否则进行去雾处理后再发送给图像压缩模块；去雾模块根据去雾等级自动采用不同的去雾算法，对输入图像进行去雾处理；图像压缩模块用于对接收到的数字图像帧压缩编码成方便传输和显示的视频码流。本专利技术的一种图像质量评价和天气状况引导的分级式监控视频清晰化方法，其步骤为：步骤一、视频采集模块采集监控场景的视频图像信息，并经视频转化模块通过解码手段转换成数字图像帧的形式，输送给视频图像处理模块；步骤二、视频图像处理模块的天气接收模块根据天气预报接收当天的天气情况；图像质量评价模块通过视觉对比度VCM对图像质量进行评估，如果图像质量未达到去雾等级，则确定天气预报误报，图像直接发送给图像压缩模块；否则发送给去雾模块进行去雾处理；步骤三、去雾模块根据步骤二评估的去雾等级自动采用不同的去雾算法，去雾后的图像发送给图像压缩模块；步骤四、图像压缩模块对接收到的数字图像帧压缩编码成视频码流，并输送给显示模块显示。更进一步地，步骤二中通过视觉对比度VCM对图像质量进行评估的具体步骤如下：(1)将采集图像分割成若干子块，子块大小为0.05×min(H,W)，H代表图像的高度，W代表图像宽度；(2)计算其中每个子块的局部方差大小；(3)通过最大类间方差法确定一个阈值，统计方差大于该阈值的子块个数占总子块个数的比例，其公式如下：VCM＝100*Rv/Rt其中，Rv表示方差超过阈值的子块数目，Rt表示单幅图像中的子块总数。更进一步地，步骤二中设定VCM值为0-10时，为3级浓雾、雨图像；VCM值为10-30时，为2级中雾、小雨、小雪图像；VCM值为30-45时，为1级薄雾图像。更进一步地，步骤三中当去雾等级为1级时，采用限制对比度自适应直方图均衡算法进行图像处理；去雾等级为2级时，采用改进MSRCR算法进行图像处理；去雾等级为3级时，采用基于边缘优化透射率估计算法进行图像处理。更进一步地，步骤三中去雾等级为1级时的图像处理过程为：(1)先将图像分为互相之间不重叠的n个子块；(2)计算输入图像中所有子块的累加直方图：Hi,j(n)N-1MΣK=0nhi,j(k)]]>式中，M为子块包含的像素点个数，N为子块总的灰度级，Hi,j(n)为累加直方图，hi,j(k)为子块直方图；(3)求取累加直方图剪切极限值：β=MN(1+α100(smax-1));]]>其中，β为直方图剪切极限，smax为累加直方图Hi,j(n)的最大斜率，α为截断系数；(4本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像质量评价和天气状况引导的分级式监控视频清晰化系统，其特征在于：包括视频采集模块(1)、视频转化模块(2)、视频图像处理模块(3)和显示模块(4)；其中，视频采集模块(1)用于获取监控场景的视频图像信息；视频转化模块(2)接收视频采集模块(1)发送的视频信号，通过解码手段将采集到的视频信号转换成数字图像帧的形式输送给视频图像处理模块(3)；视频图像处理模块(3)通过嵌入式系统实现，在天气不好的时候自动启动图像质量评价功能和去雾功能，并对图像进行压缩编码；显示模块(4)用于将压缩编码视频显示出来。

【技术特征摘要】
1.一种图像质量评价和天气状况引导的分级式监控视频清晰化系统，其特征在于：包括视频采集模块(1)、视频转化模块(2)、视频图像处理模块(3)和显示模块(4)；其中，视频采集模块(1)用于获取监控场景的视频图像信息；视频转化模块(2)接收视频采集模块(1)发送的视频信号，通过解码手段将采集到的视频信号转换成数字图像帧的形式输送给视频图像处理模块(3)；视频图像处理模块(3)通过嵌入式系统实现，在天气不好的时候自动启动图像质量评价功能和去雾功能，并对图像进行压缩编码；显示模块(4)用于将压缩编码视频显示出来。2.根据权利要求1所述的一种图像质量评价和天气状况引导的分级式监控视频清晰化系统，其特征在于：所述的视频图像处理模块(3)包括天气接收模块(3-1)、系统控制模块(3-2)、图像质量评价模块(3-3)、去雾模块(3-4)、图像压缩模块(3-5)，其中：天气接收模块(3-1)用于根据当天天气预报接收当天的天气情况，并初步判断去雾等级，具体分级如下，1级：薄雾；2级：中雾，小雨，小雪；3级：浓雾，雨；图像质量相似的天气情况被归为一级；系统控制模块(3-2)与视频采集模块(1)相连，用于在天气不好的时候自动启动图像质量评价功能和去雾功能，同时控制监控摄像机的焦距和方位；图像质量评价模块(3-3)用于针对天气预报信息不准确的情况，通过视觉对比度VCM对图像的质量进行评估，如果图像质量较好，则确定天气预报误报，图像直接发送给图像压缩模块(3-5)，否则进行去雾处理后再发送给图像压缩模块(3-5)；去雾模块(3-4)根据去雾等级自动采用不同的去雾算法，对输入图像进行去雾处理；图像压缩模块(3-5)用于对接收到的数字图像帧压缩编码成方便传输和显示的视频码流。3.一种利用权利要求2所述的分级式监控视频清晰化系统进行视频清晰化处理的方法，其步骤为：步骤一、视频采集模块(1)采集监控场景的视频图像信息，并经视频转化模块(2)通过解码手段转换成数字图像帧的形式，输送给视频图像处理模块(3)；步骤二、视频图像处理模块(3)的天气接收模块(3-1)根据天气预报接收当天的天气情况；图像质量评价模块(3-3)通过视觉对比度VCM对图像质量进行评估，如果图像质量未达到去雾等级，则确定天气预报误报，图像直接发送给图像压缩模块(3-5)；否则发送给去雾模块(3-4)进行去雾处理；步骤三、去雾模块(3-4)根据步骤二评估的去雾等级自动采用不同的去雾算法，去雾后的图像发送给图像压缩模块(3-5)；步骤四、图像压缩模块(3-5)对接收到的数字图像帧压缩编码成视频码流，并输送给显示模块(4)显示。4.根据权利要求3所述的一种图像质量评价和天气状况引导的分级式监控视频清晰化方法，其特征在于：步骤二中通过视觉对比度VCM对图像质量进行评估的具体步骤如下：(1)将采集图像分割成若干子块，子块大小为0.05×min(H,W)，H代表图像的高度，W代表图像宽度；(2)计算其中每个子块的局部方差大小；(3)通过最大类间方差法确定一个阈值，统计方差大于该阈值的子块个数占总子块个数的比例，其公式如下：VCM＝100*Rv/Rt其中，Rv表示方差超过阈值的子块数目，Rt表示单幅图像中的子块总数。5.根据权利要求4所述的一种图像质量评价和天气状况引导的分级式...

【专利技术属性】
技术研发人员：梅雪，薛钰，张印强，仇实，陈虎，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32