視頻質(zhì)量診斷算法研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著計算機視覺技術(shù)，數(shù)字圖像處理技術(shù)，電子技術(shù)等的不斷發(fā)展，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為安全防衛(wèi)的一種重要手段，正越來越受到人們的重視.然而隨著視頻監(jiān)控點的不斷增多，僅靠人眼對故障畫面逐個排查不僅勞動強度大，顯然還是低效、滯后、不可靠的;而且無論是視頻監(jiān)控還是視頻分析，首先得保證攝像機傳輸過來的視頻是正確的，若攝像機的視頻信號受到干擾或破壞，那么基于視頻內(nèi)容的監(jiān)控和分析將失去意義.因此，能夠?qū)崟r，高效的診斷視頻質(zhì)量對于智能監(jiān)控具有重要的意義.<

2、br>　　本文首先對視頻質(zhì)量診斷的相關(guān)研究進行簡單的概述，然后提取出三個常見的對視頻質(zhì)量診斷影響較大的因素:圖像噪聲、圖像清晰度、攝像機干擾.最后針對這三個主要因素，設(shè)計并實現(xiàn)了視頻質(zhì)量診斷算法.
　　在圖像噪聲檢測中，根據(jù)像素點和周圍點的信息，提出一種基于方向算子的圖像噪聲檢測算法，該方法首先根據(jù)八個不同方向算子來初步判斷噪聲點，然后通過局部模糊隸屬度函數(shù)對檢測出的噪聲點進行二次判斷，實驗結(jié)果表明該方法在相當大的范圍內(nèi)是精確的.

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　　本文針對圖像清晰度檢測問題，提出一種基于邊緣過渡寬度的圖像清晰度檢測算法，利用圖像邊緣信息和概率相關(guān)知識，給出了圖像清晰度檢測模型，并對算法模型進行測試，實驗結(jié)果表明，本文提出的算法可以有效檢測圖像的清晰度并具有一定的魯棒性.
　　在攝像機干擾檢測方面，提出一種新的攝像機干擾檢測算法，區(qū)別于已有的算法，本文提出的算法能夠區(qū)分攝像機移動和遮擋，將特征檢測與匹配應用于攝像機干擾檢測方面，采用統(tǒng)計分析的相關(guān)知識檢測攝像機移動