一种视频抖动检测方法、装置以及系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种视频抖动检测方法、装置以及系统，用于解决现有视频抖动检测技术中存在的灵敏度不高，鲁棒性不强，不适用于复杂场景的技术问题，所述方法包括：获取视频流中任意相邻的两帧图像，对两帧图像的特征图像进行像素值压缩处理；对像素值压缩处理后的两帧特征图像进行像素值匹配，根据像素值匹配结果，获取两帧图像之间的第一抖动程度；获取两帧图像之间的第二抖动程度，其中，第二抖动程度为对第一抖动程度调整后得到的值；根据视频流中任意相邻的两帧图像之间的第二抖动程度，确定视频流中偏移方向相同的连续帧图像的帧数；判断帧数是否小于第一预设阈值，若是，则确定视频流发生抖动，若否，则确定视频流未发生抖动。

【技术实现步骤摘要】
一种视频抖动检测方法、装置以及系统
本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种视频抖动检测方法、装置以及系统。
技术介绍
视频监控系统作为视觉物联网的重要组成部分，广泛应用于城市安全、智能交通、智慧环保、边界安保等各领域应用中，其日常维护巡检的矛盾日趋激烈。据统计，目前国内运行的监控系统中，能正常使用的摄像机的比例不到60％，并且数量庞大的视频监控系统的运行和维护工作多数靠人工检测和处理。为了提高视频监控系统运行维护工作的效率，及时了解前端视频设备的运行情况，建设智能化的视频监控质量诊断系统成为视频监控领域迫切需要解决的实际问题。视频抖动是视频监控设备经常发生的图像质量异常现象。正常情况下，运动图像序列的连续多帧之间过渡是平滑的，画面相关性比较连续，但是如果它们之间的相关性出现大波动，视频就会出现抖动的情况。在视频监控中，摄像头一般都是固定在某个位置，因此造成视频画面抖动现象的原因主要有:1)摄像头受到环境的干扰发生有规律的摆动从而造成图像的上下或左右抖动；2)摄像头正在被人移动，造成画面抖动。任何一种情况，都会导致画面出现周期性振颤或不规则扭曲，都意味着摄像头工作出现了异常，严重影响到视频监控系统的工作效用，因此，需要对视频监控系统的视频图像进行智能分析检测，及时发现视频抖动故障问题，实现即时报警和修复。目前，现有的视频抖动检测方法主要有四大类：灰度投影法，图像块匹配法，特征点匹配法，以及LK光流法。其中，灰度投影法的缺陷在于会将监控画面内多个物体的短时快速移动误认为视频抖动；图像块匹配法和特征点匹配法的缺点是对于纹理较为干净的监控场景无法进行有效检测，例如监控画面的背景为纯色的墙或地板，一方面很难进行特征点检测，另一方面画面内所有的区域都极为相似；LK光流法的缺点有两点，一是其计算速度较慢，不满足监控视频实时分析要求，二是其属于稀疏光流算法，严重依赖于特征点检测，在特征点无法进行有效定位的情况下效果较差。可见，现有视频抖动检测技术存在灵敏度不高，鲁棒性不强，不适用于复杂场景的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种视频抖动检测方法、装置以及系统，用于解决现有视频抖动检测技术存在的灵敏度不高，鲁棒性不强，不适用于复杂场景的技术问题。第一方面，为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种视频抖动检测方法，该方法的技术方案如下：获取视频流中任意相邻的两帧图像，对所述两帧图像的特征图像进行像素值压缩处理；对所述像素值压缩处理后的两帧特征图像进行像素值匹配，根据所述像素值匹配结果，获取所述两帧图像之间的第一抖动程度，其中，所述第一抖动程度用于表示后一帧图像中的像素点与前一帧图像中的对应像素点之间的偏移距离以及偏移方向；获取所述两帧图像之间的第二抖动程度，其中，所述第二抖动程度为基于所述后一帧图像中的像素点与所述前一帧图像中预设区域内的对应像素点之间的偏移距离以及偏移方向对所述第一抖动程度调整后得到的值；根据所述视频流中任意相邻的两帧图像之间的第二抖动程度，确定所述视频流中任意相邻的两帧图像之间是否发生偏移，若发生了偏移，则确定所述视频流中偏移方向相同的连续帧图像的帧数；判断所述帧数是否小于第一预设阈值，若是，则确定所述视频流发生抖动，若否，则确定所述视频流未发生抖动。在本申请实施例中，可先对两帧图像的特征图像进行像素值压缩处理，对像素值压缩处理后的两帧特征图像进行像素值匹配，根据像素值匹配结果，获取两帧图像之间的第一抖动程度，再基于后一帧图像中的像素点与前一帧图像中预设区域内的对应像素点之间的偏移距离以及偏移方向对第一抖动程度调整后得到两帧图像之间的第二抖动程度，从而能够稳定全面地反应后一帧图像中的像素点与前一帧图像中的对应像素点之间的偏移距离以及偏移方向，灵敏度较高，鲁棒性较强。最后根据视频流中任意相邻的两帧图像之间的第二抖动程度，确定视频流中偏移方向相同的连续帧图像的帧数，根据视频流中偏移方向相同的连续帧图像的帧数是否小于第一预设阈值，确定造成视频流中任意相邻的两帧图像发生偏移的原因是否为摄像头发生移动，即通过抖动周期性变化过滤前景移动、视频角度变换等误检，适应于复杂场景。一种可选实施方式中，对所述两帧图像的特征图像进行像素值压缩处理之前，还包括：对所述两帧图像进行纹理检测和纹理膨胀处理，获取所述两帧图像对应的纹理图和纹理膨胀图；判断所述纹理图上的纹理数是否大于第二预设阈值；若是，则确定帧图像对应的纹理图为所述帧图像的特征图像；若否，则确定帧图像对应的纹理膨胀图为所述帧图像的特征图像。一种可选实施方式中，对所述两帧图像的特征图像进行像素值压缩处理，包括：采用第一公式对所述两帧图像的特征图像进行像素值压缩处理；所述第一公式，具体为：其中，CFi,j为进行像素值压缩处理后的特征图像的(i,j)处像素值，Fi,j为特征图像的(i,j)处的像素值,M为图像x方向的长度，N为图像y方向的长度。一种可选实施方式中，对所述像素值压缩处理后的两帧特征图像进行像素值匹配，根据所述像素值匹配结果，获取所述两帧图像之间的第一抖动程度，包括：采用第二公式对所述像素值压缩处理后的两帧特征图像进行像素值匹配，根据所述像素值匹配结果，获取所述两帧图像之间的第一抖动程度；所述第二公式，具体为：其中，J为两帧图像之间的第一抖动程度,Jx、Jy分别为x方向和y方向的抖动程度,Dis()为通过预设的滑动窗口进行像素值匹配，确定与后一帧图像中的像素行/列对应的前一帧图像中的像素行/列，并根据对应的像素行/列进行城市距离计算，CFm,W为后一帧图像的像素值压缩处理后的特征图像的长度为W的第m行像素值，CF′i,W为前一帧图像的像素值压缩处理后的特征图像的长度为W的第i行像素值，CFW,n为后一帧图像的像素值压缩处理后的特征图像的长度为W的第n列像素值,CF′W,j为前一帧图像的像素值压缩处理后的特征图像的长度为W的第i列像素值,m＝1,2,…,M-W为图像x方向的起点,n＝1,2,…,N-W为图像y方向的起点,M为图像x方向的长度，N为图像y方向的长度，W为所述滑动窗口大小。一种可选实施方式中，获取所述两帧图像之间的第二抖动程度，包括：获取所述两帧图像之间的绝对区域抖动程度或平均区域抖动程度，其中，所述绝对区域抖动程度为后一帧图像中的像素点与前一帧图像中绝对区域内的对应像素点之间的偏移距离以及偏移方向，所述平均区域抖动程度为后一帧图像中的像素点与前一帧图像中平均区域内的对应像素点之间的偏移距离以及偏移方向；若获取到所述平均区域抖动程度，则所述两帧图像之间的第二抖动程度为所述第一抖动程度与所述平均区域抖动程度的累加；若未获取所述平均区域抖动程度，则所述两帧图像之间的第二抖动程度为所述第一抖动程度与所述绝对区域抖动程度的累加。一种可选实施方式中，获取所述两帧图像之间的绝对区域抖动程度，包括：采用第三公式获取所述两帧图像之间的绝对区域抖动程度；...

【技术保护点】
1.一种视频抖动检测方法，其特征在于，包括:/n获取视频流中任意相邻的两帧图像，对所述两帧图像的特征图像进行像素值压缩处理；/n对所述像素值压缩处理后的两帧特征图像进行像素值匹配，根据所述像素值匹配结果，获取所述两帧图像之间的第一抖动程度，其中，所述第一抖动程度用于表示后一帧图像中的像素点与前一帧图像中的对应像素点之间的偏移距离以及偏移方向；/n获取所述两帧图像之间的第二抖动程度，其中，所述第二抖动程度为基于所述后一帧图像中的像素点与所述前一帧图像中预设区域内的对应像素点之间的偏移距离以及偏移方向对所述第一抖动程度调整后得到的值；/n根据所述视频流中任意相邻的两帧图像之间的第二抖动程度，确定所述视频流中任意相邻的两帧图像之间是否发生偏移，若发生了偏移，则确定所述视频流中偏移方向相同的连续帧图像的帧数；/n判断所述帧数是否小于第一预设阈值，若是，则确定所述视频流发生抖动，若否，则确定所述视频流未发生抖动。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频抖动检测方法，其特征在于，包括:
获取视频流中任意相邻的两帧图像，对所述两帧图像的特征图像进行像素值压缩处理；
对所述像素值压缩处理后的两帧特征图像进行像素值匹配，根据所述像素值匹配结果，获取所述两帧图像之间的第一抖动程度，其中，所述第一抖动程度用于表示后一帧图像中的像素点与前一帧图像中的对应像素点之间的偏移距离以及偏移方向；
获取所述两帧图像之间的第二抖动程度，其中，所述第二抖动程度为基于所述后一帧图像中的像素点与所述前一帧图像中预设区域内的对应像素点之间的偏移距离以及偏移方向对所述第一抖动程度调整后得到的值；
根据所述视频流中任意相邻的两帧图像之间的第二抖动程度，确定所述视频流中任意相邻的两帧图像之间是否发生偏移，若发生了偏移，则确定所述视频流中偏移方向相同的连续帧图像的帧数；
判断所述帧数是否小于第一预设阈值，若是，则确定所述视频流发生抖动，若否，则确定所述视频流未发生抖动。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述两帧图像的特征图像进行像素值压缩处理之前，还包括：
对所述两帧图像进行纹理检测和纹理膨胀处理，获取所述两帧图像对应的纹理图和纹理膨胀图；
判断所述纹理图上的纹理数是否大于第二预设阈值；
若是，则确定帧图像对应的纹理图为所述帧图像的特征图像；
若否，则确定帧图像对应的纹理膨胀图为所述帧图像的特征图像。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述两帧图像的特征图像进行像素值压缩处理，包括：
采用第一公式对所述两帧图像的特征图像进行像素值压缩处理；
所述第一公式，具体为：



其中，CFi，j为进行像素值压缩处理后的特征图像的(i，j)处像素值，Fi，j为特征图像的(i，j)处的像素值，M为图像x方向的长度，N为图像y方向的长度。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述像素值压缩处理后的两帧特征图像进行像素值匹配，根据所述像素值匹配结果，获取所述两帧图像之间的第一抖动程度，包括：
采用第二公式对所述像素值压缩处理后的两帧特征图像进行像素值匹配，根据所述像素值匹配结果，获取所述两帧图像之间的第一抖动程度；
所述第二公式，具体为：



其中，J为两帧图像之间的第一抖动程度，Jx、Jy分别为x方向和y方向的抖动程度，Dis()为通过预设的滑动窗口进行像素值匹配，确定与后一帧图像中的像素行/列对应的前一帧图像中的像素行/列，并根据对应的像素行/列进行城市距离计算，CFm，W为后一帧图像的像素值压缩处理后的特征图像的长度为W的第m行像素值，CF′i，W为前一帧图像的像素值压缩处理后的特征图像的长度为W的第i行像素值，CFW，n为后一帧图像的像素值压缩处理后的特征图像的长度为W的第n列像素值，CF′W，j为前一帧图像的像素值压缩处理后的特征图像的长度为W的第i列像素值，m＝1，2，...，M-W为图像x方向的起点，n＝1，2，...，N-W为图像y方向的起点，M为图像x方向的长度，N为图像y方向的长度，W为所述滑动窗口大小。


5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，获取所述两帧图像之间的第二抖动程度，包括：
获取所述两帧图像之间的绝对区域抖动程度或平均区域抖动程度，其中，所述绝对区域抖动程度为后一帧图像中的像素点与前一帧图像中绝对区域内的对应像素点之间的...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡东，毛礼建，陈媛媛，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33