视频条纹检测方法、装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种视频条纹检测方法、装置、存储介质及电子装置，该方法包括：获取目标视频图像的X梯度图与Y梯度图；分别对该X梯度图与该Y梯度图进行霍夫直线检测，得到霍夫空间中该X梯度图对应的所有直线、该霍夫空间中该Y梯度图对应的所有直线；确定该霍夫空间中该X梯度图对应的所有直线的第一最长平均线段，并确定该霍夫空间中该Y梯度图对应的所有直线的第二最长平均线段；根据该第一最长平均线段与该第二最长平均线段对该目标视频图像的条纹进行检测，可以解决相关技术中通过异常亮点判断是否存在条纹，算法易受到其他噪声干扰，鲁棒性低，且不适合监控复杂场景的问题，具有高灵敏度，强鲁棒性且适用于复杂场景。

【技术实现步骤摘要】
视频条纹检测方法、装置、存储介质及电子装置
本专利技术涉及视频处理领域，具体而言，涉及一种视频条纹检测方法、装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
随着全国平安城市建设的推广，一个中等城市监控系统摄像机的数量多达数万台,如何对这些监控系统的质量进行评估已经成为亟待解决的问题，目前大部分视频监控系统面临着高效实时性智能分析与低效滞后的人工故障排查的矛盾，监控视频条纹检测可以为此提供有效的解决方案。在视频图像中由于电磁干扰、传输故障等会造成视频画面出线条带、网状、雪花等噪声，从而导致视频图像中出线条状的干扰信息，而这种条纹会遮挡画面内容，导致无法看清画面。因此，通过视频条纹检测系统对监控条纹进行检测，可及时避免画面出现条纹，导致画面内容缺失的情况。相关技术中提出对灰度图傅里叶变换，通过统计频谱图中异常亮点数目和分布，判断是否存在条纹。通过异常亮点判断是否存在条纹，算法易受到其他噪声干扰，鲁棒性低，不适合监控复杂场景。针对相关技术中通过异常亮点判断是否存在条纹，算法易受到其他噪声干扰，鲁棒性低，且不适合监控复杂场景的问题，尚未提出解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种视频条纹检测方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中通过异常亮点判断是否存在条纹，算法易受到其他噪声干扰，鲁棒性低，且不适合监控复杂场景的问题。根据本专利技术的一个实施例，提供了一种视频条纹检测方法，包括：获取目标视频图像的X梯度图与Y梯度图；分别对所述X梯度图与所述Y梯度图进行霍夫直线检测，得到霍夫空间中所述X梯度图对应的所有直线、所述霍夫空间中所述Y梯度图对应的所有直线；确定所述霍夫空间中所述X梯度图对应的所有直线的第一最长平均线段，并确定所述霍夫空间中所述Y梯度图对应的所有直线的第二最长平均线段；根据所述第一最长平均线段与所述第二最长平均线段对所述目标视频图像的条纹进行检测。可选地，根据所述第一最长平均线段与所述第二最长平均线段对所述目标视频图像的条纹进行检测包括：确定所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度；根据所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度确定所述目标视频图像的检测结果，其中，所述检测结果为存在条纹或不存在条纹。可选地，根据所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度确定所述目标视频图像的检测结果包括：判断所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度是否均大于或等于第一预设值；在所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度均大于或等于所述第一预设值的情况下，判断所述第一最长平均线段与所述第二最长平均线段的长度差值是否大于第二预设值；在所述长度差值大于或等于所述第二预设值的情况下，确定检测结果为存在条纹；在所述第一最长平均线段的长度或所述第二最长平均线段的长度小于所述第一预设值，或者所述长度差值小于所述第二预设值的情况下，确定所述检测结果为不存在条纹。可选地，根据所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度确定所述目标视频图像的检测结果包括：确定所述第一最长平均线段对应的第一角度，并确定所述第二最长平均线段对应的第二角度；根据所述第一最长平均线段的长度、所述第二最长平均线段的长度、所述第一角度以及所述第二角度确定所述目标视频图像的检测结果。可选地，根据所述第一最长平均线段的长度、所述第二最长平均线段的长度、所述第一角度以及所述第二角度确定所述目标视频图像的检测结果包括：判断所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度是否均大于或等于第一预设值；在所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度均大于或等于所述第一预设值的情况下，判断所述第一最长平均线段与所述第二最长平均线段的长度差值是否大于第三预设值；在所述第一角度与所述第二角度的角度差值大于或等于预设角度的情况下，若所述第一最长平均线段或所述第二最长平均线段对应的线条数量大于或等于第四预设值，确定所述检测结果为存在条纹；若所述第一最长平均线段或所述第二最长平均线段对应的线条数量小于所述第四预设值，确定所述检测结果为不存在条纹；在所述第一角度与所述第二角度的差值小于所述预设角度的情况下，确定所述检测结果为不存在条纹。可选地，在根据所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度确定所述目标视频图像的检测结果之后，所述方法还包括：在所述检测结果为存在条纹的情况下，分别确定所述第一角度对应的多条直线的两端坐标，分别根据所述第一角度对应的多条直线的两端坐标确定所述第一角度对应的多条直线的长度；分别确定所述第二角度对应的多条直线的两端坐标，分别根据所述第二角度对应的多条直线的两端坐标确定所述第二角度对应的多条直线的长度；根据所述第一角度对应的多条直线的长度与所述第二角度对应的多条直线的长度确定条纹检测结果。可选地，根据所述第一角度对应的多条直线的长度与所述第二角度对应的多条直线的长度确定条纹检测结果包括：确定所述第一角度对应的多条直线的长度和，确定所述第二角度对应的多条直线的长度和；确定所述第一角度对应的多条直线的长度和与所述第二角度对应的多条直线的长度和中的较大长度和；将所述较大长度和与预设的缩放指数的比值确定为所述条纹检测结果，其中，若所述比值大于或等于预设阈值，确定所述条纹检测结果为第一条纹等级，若所述比值小于所述预设阈值，确定所述条纹检测结果为第二条纹等级。可选地，确定所述霍夫空间中所述X梯度图对应的所有直线的第一最长平均线段，并确定所述霍夫空间中所述Y梯度图对应的所有直线的第二最长平均线段包括：分别将所述霍夫空间中所述X梯度图、Y梯度图对应的所有直线进行分类，得到第一组多类直线、第二组多类直线，其中，每类直线包括一条直线或多条平行的直线；分别确定所述第一组多类直线的平均长度，并分别确定所述第一组多类直线的平均长度中最长平均长度为所述第一最长平均长度；分别确定所述第二组多类直线的平均长度，并分别确定所述第二组多类直线的平均长度中最长平均长度为所述第二最长平均长度。可选地，在分别对所述X梯度图与所述Y梯度图进行霍夫直线检测，得到霍夫空间中所述X梯度图对应的所有直线、所述霍夫空间中所述Y梯度图对应的所有直线之前，所述方法还包括：分别对所述X梯度图与所述Y梯度图进行二值化，得到二值化后的所述X梯度图与二值化后的所述Y梯度图。根据本专利技术的另一个实施例，还提供了一种视频条纹检测装置，包括：获取模块，用于获取目标视频图像的X梯度图与Y梯度图；直线检测模块，用于分别对所述X梯度图与所述Y梯度图进行霍夫直线检测，得到霍夫空间中所述X梯度图对应的所有直线、所述霍夫空间中所述Y梯度图对应的所有直线；第一确定模块，用于确定所述霍夫空间中所述X梯度图对应的所有直线的第一最长平均线段，并确定所述霍夫空间中所述Y梯度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频条纹检测方法，其特征在于，包括：/n获取目标视频图像的X梯度图与Y梯度图；/n分别对所述X梯度图与所述Y梯度图进行霍夫直线检测，得到霍夫空间中所述X梯度图对应的所有直线、所述霍夫空间中所述Y梯度图对应的所有直线；/n确定所述霍夫空间中所述X梯度图对应的所有直线的第一最长平均线段，并确定所述霍夫空间中所述Y梯度图对应的所有直线的第二最长平均线段；/n根据所述第一最长平均线段与所述第二最长平均线段对所述目标视频图像的条纹进行检测。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频条纹检测方法，其特征在于，包括：
获取目标视频图像的X梯度图与Y梯度图；
分别对所述X梯度图与所述Y梯度图进行霍夫直线检测，得到霍夫空间中所述X梯度图对应的所有直线、所述霍夫空间中所述Y梯度图对应的所有直线；
确定所述霍夫空间中所述X梯度图对应的所有直线的第一最长平均线段，并确定所述霍夫空间中所述Y梯度图对应的所有直线的第二最长平均线段；
根据所述第一最长平均线段与所述第二最长平均线段对所述目标视频图像的条纹进行检测。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一最长平均线段与所述第二最长平均线段对所述目标视频图像的条纹进行检测包括：
确定所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度；
根据所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度确定所述目标视频图像的检测结果，其中，所述检测结果为存在条纹或不存在条纹。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度确定所述目标视频图像的检测结果包括：
判断所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度是否均大于或等于第一预设值；
在所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度均大于或等于所述第一预设值的情况下，判断所述第一最长平均线段与所述第二最长平均线段的长度差值是否大于第二预设值；
在所述差值大于或等于所述第二预设值的情况下，确定所述检测结果为存在条纹；
在所述第一最长平均线段的长度或所述第二最长平均线段的长度小于所述第一预设值，或者所述长度差值小于所述第二预设值的情况下，确定所述检测结果为不存在条纹。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度确定所述目标视频图像的检测结果包括：
确定所述第一最长平均线段对应的第一角度，并确定所述第二最长平均线段对应的第二角度；
根据所述第一最长平均线段的长度、所述第二最长平均线段的长度、所述第一角度以及所述第二角度确定所述目标视频图像的检测结果。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一最长平均线段的长度、所述第二最长平均线段的长度、所述第一角度以及所述第二角度确定所述目标视频图像的检测结果包括：
判断所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度是否均大于或等于第一预设值；
在所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长度均大于或等于所述第一预设值的情况下，判断所述第一最长平均线段与所述第二最长平均线段的长度差值是否大于第三预设值；
在所述第一角度与所述第二角度的角度差值大于或等于预设角度的情况下，若所述第一最长平均线段或所述第二最长平均线段对应的线条数量大于或等于第四预设值，确定所述检测结果为存在条纹；若所述第一最长平均线段或所述第二最长平均线段对应的线条数量小于所述第四预设值，确定所述检测结果为不存在条纹；
在所述第一角度与所述第二角度的差值小于所述预设角度的情况下，确定所述检测结果为不存在条纹。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据所述第一最长平均线段的长度与所述第二最长平均线段的长...

【专利技术属性】
技术研发人员：张瑞军，毛礼建，胡东，
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