【技术实现步骤摘要】
本专利技术是关于视频监控
，尤其是关于视频图像处理
，具体来说是关于一种视频抖动量化方法及装置。
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(DigitalVideoRecorder,数字视频录像机)的数目呈现几何级增长，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。在现有的安防监控
中，有些监控摄像机必须安装在有震动的环境中，如固定在高的建筑物外、桥梁、隧道或杆子上、安装在机器(如车、飞机、船等)、多风的海岸边、加热通风设备、空调、PTZ云台等上，都必然存在机械震动，而且这些机械震动往往难以消除，机械震动会引起视频图像的抖动，尤其是在使用高倍放大的镜头情况下，轻微的机械震动都会引起图像的剧烈抖动，从而严重影响对视频的观察监视。同时，由于监控摄像机安装在震动的环境中，因此更容易出现固定松动或固定脱落的情况，不仅造成摄像机的损坏，更无法实现对预定区域的监控。
技术实现思路
为及时掌握监控摄像机的固定状态，避免监控摄像机出现松动导致脱落的情况，本专利技术提供一种视频抖动量化方法及...
【技术保护点】
一种视频抖动量化方法，其特征在于，所述的视频抖动量化方法包括：接收图像数据；获取所述的图像数据的YUV分量各自的Canny边缘图像；根据所述的Canny边缘图像对两帧间的运动幅度进行检测，获取视频抖动数据。
【技术特征摘要】
1.一种视频抖动量化方法，其特征在于，所述的视频抖动量化方法包括: 接收图像数据； 获取所述的图像数据的YUV分量各自的Canny边缘图像； 根据所述的Canny边缘图像对两帧间的运动幅度进行检测，获取视频抖动数据。2.根据权利要求1所述的视频抖动量化方法，其特征在于，在获取视频抖动数据后，所述的方法还包括: 根据所述的视频抖动数据判断是否触发警报。3.根据权利要求2所述的视频抖动量化方法，其特征在于，根据所述的视频抖动数据判断是否触发警报包括: 将所述的视频抖动数据与已预设的抖动预警阀值和抖动报警阈值进行比较，所述的抖动预警阀值小于所述的抖动报警阈值，当所述的视频抖动数据大于所述的抖动报警阈值则发出报警信息，当所述的视频抖动数据大于所述的抖动预警阈值且小于所述的抖动报警阈值则发出预警信息。4.根据权利要求1所述的视频抖动量化方法，其特征在于，所述的图像数据包括:监控设备输出的视频流及/或本地保存的视频文件。5.根据权利要求1所述的视频抖动量化方法，其特征在于，在所述的接收图像数据之后，获取所述的图像数据的YUV分量的Canny边缘图像之前，所述的方法还包括: 将所述的图像数据转换为CIF格式。6.根据权利要求5所述的视频抖动量化方法，其特征在于，所述的将所述的图像数据转换为CIF格式包括: 将所述的图像数据压缩为CIF格式及/或将所述的图像数据截取为CIF格式。7.根据权利要求1所述的视频抖动量化方法，其特征在于，所述的获取所述的图像数据的YUV分量各自的Canny边缘图像包括: 对接收到的图像进行高斯滤波，得到滤波后图像； 对滤波后图像的YUV分量分别进行X轴和Y轴的Sobel边缘计算，得到X轴和Y轴的Sobel边缘图像； 根据X轴和Y轴的Sobel边缘图像得到图像YUV分量的Sobel边缘图像，并统计边缘点数目和边缘方向； 获取图像YUV分量的Canny边缘图像。8.根据权利要求7所述的视频抖动量化方法，其特征在于，所述的获取图像YUV分量的Canny边缘图像包括: 根据所述的边缘点数目自适应调整上下边界阈值，使得YUV分量的Canny边缘图像中边缘点数目在一预定范围内。9.根据权利要求1所述的视频抖动量化方法，其特征在于，在所述的接收图像数据之后，所述的方法还包括: 根据当前图像和前帧图像得到帧差运动图像。10.根据权利要求9所述的视频抖动量化方法，其特征在于，所述的根据所述的Canny边缘图像对两帧间的运动幅度进行检测，获取视频抖动数据包括: 根据当前图像和前帧图像的Canny边缘图像，得到X轴和Y轴的运动幅度数据；根据X轴和Y轴的运动幅度数据、所述的帧差运动图像和预设的第二阈值去除所述的Canny边缘图像中的实际运动特征部分,得到过滤后的Canny边缘图像； 根据所述的过滤后的Canny边缘图像以及X轴和Y轴的运动幅度数据，得到视频抖动数据。11.根据权利要求10所述的视频抖动量化方法，其特征在于，在根据当前图像和前帧图像的Canny边缘图像，得到X轴和Y轴的运动幅度数据之前，所述的方法还包括: 将当前图像和前帧图像的Canny边缘图像压缩...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘晖，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：
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