视频质量诊断是什么,有哪些分析算法?

视频质量诊断是通过中心矩阵或流媒体服务器来获取前端所有摄像机的视频信号,另外分析算法是条纹异常检测,把彩色图像转化为灰度图像,对灰度图像进行边缘检测,接下来为大家介绍一下详细短的内容.

一、视频质量诊断是什么

1、将视频质量诊断系统设在监控中心,通过中心矩阵或流媒体服务器来获取前端所有摄像机的视频信号,通过轮巡方式对各路视频进行检测.这种方式受限于网络带宽和服务器自身性能,上传画面质量无法保障,非真正意义的视频质量诊断,属于应急的视频检测,如黑屏、恶意破坏、遮挡等行为能及时给予预警,能检测"破坏性"的视频,提醒相关人员采取措施并及时处理.

2、将视频质量诊断系统设在银行网点,对网点视频故障(如视频清晰度异常、视频干扰、视频亮度异常、视频偏色、视频信号缺失、画面冻结等)进行检测,可对视频进行不间断的循环分析,对出现的故障可以通过平台客户端、手机APP、短信告警等形式予以提示,或者通过运维管理系统对相关故障信息上传中心进行统一管理,这种是以运维为主的视频质量检测,在银行网点检测视频信息不影响带宽资源,检测速度快.今后电信、联通将建视频专网,专网采用流量收费,耗费流量越大、费用越高.因此视频质量诊断系统设在网点,联网中心接收诊断和管理信息,极大节约流量,降低带宽租用成本.这种诊断系统前端化将成为银行监控发展的趋势.

二、视频质量诊断的分析算法

1、亮度过亮异常检测:

功能说明:

由于前端摄像机照明异常、增益控制失效、摄像机故障或人为遮挡等引起的画面整体发白(有刺眼感),目标物体轮廓不清晰,整体画面过亮的现象.

算法解决原理:

把图像先进行灰度处理,之后计算图像的平均亮度即可,亮度大于一定阈值,则报警.

2、亮度过暗异常检测:

功能说明:

由于前端摄像机照明异常、增益控制失效、摄像机故障或人为遮挡等引起的画面整体偏黑,目标物体轮廓不清晰,整体画面过暗的现象.

算法解决原理:

把图像先进行灰度处理,之后计算图像的平均亮度即可,亮度小于一定阈值,则报警.

3、对比度异常检测:

功能说明:

由于前端摄像机线路故障、参数错误或其他摄像机故障等原因,所引起视频画面整体亮度跨度范围小、颜色饱和度低而造成的对比度异常的现象.

算法解决原理:

先计算图片在灰度图上的均值和方差,当存在亮度异常时,均值会偏离均值点(可以假设为128),方差也会偏小,通过计算灰度图的均值和方差,就可评估图像是否存在对比度异常情况.

4、偏色异常检测:

功能说明:

由于前端摄像机线路接触不良、外部干扰或摄像机故障等原因,所引起视频中的画面偏色的现象.

算法解决原理:

把RGB图像转化成YUV图像,计算U分量和V分量的比值,从而得出色差的偏移量.

5、清晰度异常检测:

功能说明:

由于前端摄像机视频中聚焦不当,异物遮挡等原因,所引起的画面视野图像模糊的现象.

算法解决原理:

把彩色图像转化为灰度图像,对灰度图像的做边缘检测,本文采用sobel算子做处理,计算边缘的平均值,小于一定阈值则认为是清晰度异常.

6、噪声异常检测:

功能说明:

由于前端摄像机线路老化,传输故障,接触不良,或者受到电磁干扰,所引起的视频图像中产生速切换变化的噪点,或细微密集网纹状噪声的现象.

算法解决原理:

把图像划分成16*16块,分别计算每个子块的方差,计算最大方差和最小方差的信噪比,PSNR.

7、条纹异常检测:

功能说明:

由于前端摄像机线路老化,传输故障,或者接触不良,或受到电磁干扰,所引起的视频图像画面中混有周期性的彩色、黑白型宽型带状、波纹、网状干扰的现象.

算法解决原理:

把彩色图像转化为灰度图像,对灰度图像进行边缘检测,并统计大于设定阈值的点数量,分析这些点占整幅图像的面积比值.

以上就是本篇"视频质量诊断是什么,有哪些分析算法"的全部内容,想要了解更多,请持续关注本站.