视频条纹量化计算方法技术

本发明专利技术公开了一种视频条纹量化计算的方法该方法包括：输入视频图像，根据所述视频图像的视频特征，获取帧差图像信息和边缘图像基本特征信息；根据所述边缘图像基本特征信息中的Y分量的canny边缘特征的膨胀信息，去除帧差图像信息和UV边缘分量信息中的实际边缘干扰信息；检测和统计图像中的直线；检测过滤掉实际边缘干扰信息的帧差图像信息和UV边缘分量信息中直线数目和长度，根据检测结果得到条纹的量化值。本发明专利技术提供的视频条纹量化计算方法，简单易行，运算速度快，结果合理，能够对视频中出现条纹干扰等异常状态进行检测、分析、报警，能够对大规模监控视频管理提供智能化辅助。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频图像处理技术，特别是一种。
技术介绍
随着社会经济的快速发展，安防监控市场急剧扩张，视频监控的摄像机、DVR数目几何级增长，如何有效的利用和管理这些海量数据和视频，是安防监控行业必须需要解决的一个重要问题。相对视频图像内容的智能分析技术，基于视频图像信息分析的视频条纹量化计算技术主要提供智能化的视频监控管理，某种意义上真正实现海量视频的智能化监控管理，对视频进行监控、统计和管理，对出现的异常视频进行报警和分析，大大减少无效视频的数量，提高安防监控的效率。另外，视频条纹量化计算技术不仅能够进行大规模的监控视频状态的轮巡智能分析，还可以嵌入到相关设备中，针对设备采集的视频进行实时状态智能监控，实时检测出视频异常状况并报警。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种，以便于对现有视频数据进行分析和管理。为达到上述目的，本专利技术提供一种视频条纹量化计算的方法，该方法包括:输入视频图像，根据所述视频图像的视频特征，获取帧差图像信息和边缘图像基本特征信息；根据所述边缘图像基本特征信息中的Y分量的canny边缘特征的膨胀信息，去除帧差图像信息和UV边缘分量信息中的实际边缘本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频条纹量化计算的方法，其特征在于，该方法包括：输入视频图像，根据所述视频图像的视频特征，获取帧差图像信息和边缘图像基本特征信息；根据所述边缘图像基本特征信息中的Y分量的canny边缘特征的膨胀信息，去除帧差图像信息和UV边缘分量信息中的实际边缘干扰信息；检测和统计图像中的直线；检测过滤掉实际边缘干扰信息的帧差图像信息和UV边缘分量信息中直线数目和长度，根据检测结果得到条纹的量化值。

【技术特征摘要】
1.一种视频条纹量化计算的方法，其特征在于，该方法包括: 输入视频图像，根据所述视频图像的视频特征，获取帧差图像信息和边缘图像基本特征信息； 根据所述边缘图像基本特征信息中的Y分量的canny边缘特征的膨胀信息，去除帧差图像信息和UV边缘分量信息中的实际边缘干扰信息； 检测和统计图像中的直线； 检测过滤掉实际边缘干扰信息的帧差图像信息和UV边缘分量信息中直线数目和长度，根据检测结果得到条纹的量化值。2.根据权利要求1所述的视频条纹量化计算的方法，其特征在于，获取边缘图像基本特征信息具体包括: 首先通过X轴和y轴的sobel算子计算初始边缘,然后根据canny自适应算子阈值得到边缘图像，3.根据权利要求1所述的视频条纹量化计算的方法，其特征在于，所述检测和统计图像中的直线是对Y分量的帧差图像信息和UV的边缘图像信息进行线段检测，并综合得到图像的条纹线段量化值。4...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘晖，谢志明，潘石柱，张兴明，傅利泉，朱江明，吴军，吴坚，
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：