一种视频抖动检测方法、终端设备及存储介质技术

本发明专利技术涉及一种视频抖动检测方法、终端设备及存储介质，所述方法中包括以下步骤：S1：将相邻的两帧图像转换到灰度空间；S2：将图像划分成多子区域；S3：分别计算各子区域相对于两帧图像的实际位移；S4：通过标准偏差计算来排除移动物体的干扰，确定实际的产生位移的子区域的个数n；S5：计算两帧间的抖动值；S6：重复步骤S1～S5，分别计算L帧图像内两两帧图像之间的抖动值，设定L帧图像的抖动总值KL为L帧图像内两两帧图像之间的抖动值之和；S7：判定KL是否大于抖动阈值H，若大于，则产生抖动；否则，则未产生抖动。本发明专利技术相比于光流法，特征点匹配等方法具有更小的计算量，实时性好，且对于画面中的移动物体等干扰具有非常好的抗性。

Video jitter detection method, terminal device and storage medium

The invention relates to a video jitter detection method, a terminal device and a storage medium. The method comprises the following steps: S1: converting two adjacent frames into gray space; S2: dividing the image into multiple sub-regions; S3: calculating the actual displacement of each sub-region relative to two frames; S4: through a standard deviation meter. Calculate to eliminate the interference of moving objects, determine the actual number of sub-regions to produce displacement n; S5: calculate the jitter value between two frames; S6: repeat 1 ~ S5, calculate the jitter value between two frames in L frame image, set the total jitter value of L frame image KL as the sum of jitter values between two frames in L frame image. S7: Determine whether the KL is greater than the jitter threshold H, if it is greater, jitter will occur; otherwise, no jitter will occur. Compared with the optical flow method, the method of feature point matching and the like has the advantages of less calculation amount, good real-time performance and excellent resistance to interference such as moving objects in the picture.

【技术实现步骤摘要】
一种视频抖动检测方法、终端设备及存储介质
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种视频抖动检测的方法、终端设备及存储介质。
技术介绍
近年来，视频监控受到安保项目以及各行业视频监控需求快速增长等因素的刺激和拉动，取得了快速发展，整个市场规模迅速扩大。而监控系统想要发挥应有的作用，必须要保证传输视频的质量，需要对监控系统进行运维与维护。随着监控市场的不断发展与扩充，前端的监控摄像头数量不断增大，人工运维的工作量越来越大，成本也越来越高。因此，如何提高视频监控系统运维工作的效率，减少视频监控系统的运维成本成为了视频监控领域需要迫切解决的问题。视频抖动是监控系统中常出现的一种故障，通常由于摄像头固定不够牢固或外力、人为作用下而导致的视频画面产生的周期性或无规律晃动。而这种画面的晃动在图像中往往表现为图像整体发生了某一方向的位移。因此诊断视频抖动的关键在于如何检测出视频画面的整体位移。目前基于图像整体位移检测视频抖动有光流法，特征点匹配法，灰度投影等多种方法。其中光流法受视频画面中移动物体的影响比较大，特征点匹配法需要大量的计算开销，灰度投影法计算量相对较小，但准确性相对较差。
技术实现思路
针对灰度投影法准确性较差的问题，本专利技术一种视频抖动检测方法、终端设备及存储介质，通过分区域进行灰度投影来计算位移，并根据产生位移的子区域的个数来判断换面抖动。具体方案如下：一种视频抖动检测方法，包括以下步骤：S1：从视频流中选取依次相邻的两帧图像，并将所述两帧图像转换到灰度空间；S2：将图像划分成P×Q个大小相同的子区域；S3：分别计算各子区域相对于两帧图像的实际位移；S4：排除移动物体的干扰，确定实际的产生位移的子区域的个数n；S5：根据产生位移的子区域的个数n，得到所述两帧图像间的抖动值k；S6：重复步骤S1～S5，分别计算L帧图像内两两帧图像之间的抖动值，统计L帧图像的抖动总值KL，设定KL为L帧图像内两两帧图像之间的抖动值之和；S7：判定抖动总值KL是否大于抖动阈值H，若大于，则判定产生抖动；否则，则判定未产生抖动。进一步的，步骤S2中将图像划分为P×Q个大小相同的子区域包括将图像四周向内缩进额定数目个像素点后再进行划分。进一步的，步骤S3中具体计算步骤如下：S31：分别计算相邻两帧图像对应的各个子区域的水平灰度投影和垂直灰度投影，所述水平灰度投影和垂直灰度投影的计算方法相同，以水平灰度投影为例，具体计算步骤包括：S311：计算图像中每一行所有像素值的和Gk(i)：其中gk(i,j)为坐标(i,j)位置像素点的值，N为每行像素点的个数；S312：计算行像素值和的均值Mr：其中M为图像行的个数；S313：计算水平灰度投影Pr(i)：Pr(i)＝Gk(i)-MrS32：根据水平灰度投影和垂直灰度投影，计算各子区域相对于相邻两帧图像的水平位移和垂直位移，所述水平位移和垂直位移的计算方法相同，以水平位移为例，具体计算步骤包括：S321：计算水平灰度投影相关函数Dx(w)：其中Pcur为当前帧对应区域的水平灰度投影，Pref为前一帧对应区域水平灰度投影，m为设定值，代表最大位移计算范围；S322：在1≤w≤2m+1的范围内，计算相关函数使Dx(w)取得最小值的wmin；S323：水平位移dx的大小：dx＝m+1-wmin；S33：根据各个子区域的水平位移和垂直位移计算各子区域的实际位移D，所述实际位移D的计算方法：进一步的，步骤S4中所述的排除移动物体的干扰的方法为通过计算各个子区域的标准偏差来进行排除。进一步的，步骤S4的具体步骤如下：S41：设定子区域集为S＝{S1,S2,……,Sn}，其中n为产生位移的子区域的个数，设定n＝P×Q，S1、S2、……、Sn分别表示第1、第2、……、第n个子区域；S42：计算子区域集S中的所有子区域的位移均值m和标准差d，计算标准偏差s＝d/m；S43：判定是否满足标准偏差s≥1，若满足，更新子区域集S为删除子区域集S内与位移均值m相差最大的位移所在的子区域后的子区域集，设定n＝n-1，返回S42；否则，进入S5。进一步的，步骤S5中根据子区域位移标准差与位移均值得出的标准差与实际产生位移的子区域个数共同得出所述两帧图像间的抖动值k，具体计算公式为：k＝|1-d/m|*n2其中d为子区域位移值的标准差，m为子区域位移均值，n为产生位移的子区域个数。进一步的，步骤S7中所述抖动阈值H的设定与L的个数相关，具体大小根据实验数据或经验数据得出。进一步的，步骤S7中所述抖动阈值H＝2L。一种视频抖动检测终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现本专利技术实施例上述方法的步骤。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术实施例上述方法的步骤。本专利技术采用如上技术方案，能够准确的检测出视频画面的抖动，相比于光流法，特征点匹配等方法具有更小的计算量，实时性好，且对于画面中的移动物体等干扰具有非常好的抗性。附图说明图1所示为本专利技术实施例一的流程示意图。图2所示为本专利技术实施例一的子区域划分示意图。图3所示为本专利技术实施例一的灰度投影计算结果。图4所示为本专利技术实施例一的垂直位移、水平位移和实际位移的计算结果。具体实施方式为进一步说明各实施例，本专利技术提供有附图。这些附图为本专利技术揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本专利技术的优点。现结合附图和具体实施方式对本专利技术进一步说明。实施例一本专利技术实施例一提供了一种视频抖动检测方法，如图1所示，其为本专利技术实施例所述的视频抖动检测方法的流程示意图，所述方法可包括以下步骤：S1：从视频流中选取依次相邻的两帧图像，并将两帧图像转换到灰度空间，该实施例中，为从彩色空间转换到灰度空间，所述彩色空间包括YUV和RGB等。S2：将图像划分为P×Q个大小相同的子区域，如图2所示，该实施例中，将图像划分为2×2＝4个大小相同的子区域，分别为左上、右上、坐下、右下四个子区域，进一步的，为了后续计算区域位移的方便，划分子区域时由图像四周向内缩进额定数目个像素点，该实施例中缩进20个像素点。S3：分别计算各子区域相对于两帧图像的实际位移，该实施例中，具体计算步骤如下：S31：分别计算相邻两帧图像对应P×Q个子区域的垂直和水平方向的灰度投影。如图3所示为本实施例的灰度投影计算结果，所述图像的水平和垂直灰度投影的计算方法相同，以水平投影为例，具体计算步骤如下：S311：计算图像中每一行所有像素值的和Gk(i)：其中gk(i,j)为坐标(i,j)位置像素点的值，N为每行像素点的个数。S312：计算行像素值和的均值Mr：其中M为图像行的个数。S313：计算水平灰度投影Pr(i)：Pr(i)＝Gk(i)-MrS32：根据水平和垂直方向的灰度投影，计算相邻两帧图像对应P×Q个子区域的水平和垂直位移。所述水平和垂直位移的计算方法，以水平位移为例，具体步骤如下：S321：计算水平灰度投影相关函数Dx(w)：其中Pcur为当前帧对应区域的水平灰本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频抖动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从视频流中选取依次相邻的两帧图像，并将所述两帧图像转换到灰度空间；S2：将图像划分成P×Q个大小相同的子区域；S3：分别计算各子区域相对于两帧图像的实际位移；S4：排除移动物体的干扰，确定实际的产生位移的子区域的个数n；S5：根据产生位移的子区域的个数n，得到所述两帧图像间的抖动值k；S6：重复步骤S1～S5，分别计算L帧图像内两两帧图像之间的抖动值，统计L帧图像的抖动总值KL，设定KL为L帧图像内两两帧图像之间的抖动值之和；S7：判定抖动总值KL是否大于抖动阈值H，若大于，则判定产生抖动；否则，则判定未产生抖动。

【技术特征摘要】
1.一种视频抖动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从视频流中选取依次相邻的两帧图像，并将所述两帧图像转换到灰度空间；S2：将图像划分成P×Q个大小相同的子区域；S3：分别计算各子区域相对于两帧图像的实际位移；S4：排除移动物体的干扰，确定实际的产生位移的子区域的个数n；S5：根据产生位移的子区域的个数n，得到所述两帧图像间的抖动值k；S6：重复步骤S1～S5，分别计算L帧图像内两两帧图像之间的抖动值，统计L帧图像的抖动总值KL，设定KL为L帧图像内两两帧图像之间的抖动值之和；S7：判定抖动总值KL是否大于抖动阈值H，若大于，则判定产生抖动；否则，则判定未产生抖动。2.根据权利要求1所述的视频抖动检测方法，其特征在于：步骤S2中将图像划分为P×Q个大小相同的子区域包括将图像四周向内缩进额定数目个像素点后再进行划分。3.根据权利要求1所述的视频抖动检测方法，其特征在于：步骤S3中具体计算步骤如下：S31：分别计算相邻两帧图像对应的各个子区域的水平灰度投影和垂直灰度投影，所述水平灰度投影和垂直灰度投影的计算方法相同，以水平灰度投影为例，具体计算步骤包括：S311：计算图像中每一行所有像素值的和Gk(i)：其中gk(i,j)为坐标(i,j)位置像素点的值，N为每行像素点的个数；S312：计算行像素值和的均值Mr：其中M为图像行的个数；S313：计算水平灰度投影Pr(i)：Pr(i)＝Gk(i)-MrS32：根据水平灰度投影和垂直灰度投影，计算各子区域相对于相邻两帧图像的水平位移和垂直位移，所述水平位移和垂直位移的计算方法相同，以水平位移为例，具体计算步骤包括：S321：计算水平灰度投影相关函数Dx(w)：其中Pcur为当前帧对应区域的水平灰度投影，Pref为前一帧对应区域水平灰度投影，m为设定值，代表最大位移计算范围；S322：在1≤w≤2m+1的范围内，计算相关函数使Dx(w)取得最小值的wmi...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨子扬，苏松志，蔡国榕，
申请(专利权)人：罗普特厦门科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35