CN106101486A - 视频图像处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种视频图像处理方法及系统，该视频图像处理方法包括复杂天气视频处理步骤：将图像的直方图分割成多个子直方图，然后根据子直方图的灰度范围和像素频数，计算其拉伸灰度范围，最后在拉伸的灰度范围内对子直方图进行均衡化。本发明的有益效果是：本发明对视频图像进行处理，使处理后的图像更加清晰，方便用户的观看，取得了非常好的技术效果，值的推广应用。

Description

视频图像处理方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及视频图像处理方法及系统。

背景技术

视频图像获取后需要进行处理，才能使用户进行更好的视频观看，目前的视频图像处理技术不能够满足用户的需求，还存在着进一步的提升和改进的空间。

发明内容

本发明提供了一种视频图像处理方法，包括如下步骤：

复杂天气视频处理步骤：将图像的直方图分割成多个子直方图，然后根据子直方图的灰度范围和像素频数，计算其拉伸灰度范围，最后在拉伸的灰度范围内对子直方图进行均衡化。

作为本发明的进一步改进，该视频图像处理方法还包括抖动视频处理步骤，在抖动视频处理步骤中包括：

接收步骤，接收抖动视频；

处理步骤，基于特征匹配的全局运动估计算法得到初始全局运动参数；

运动滤波步骤，对各个参数轨迹利用滤波法获得平滑参数，然后对初始全局运动参数与平滑参数求差，从而得到抖动参数；

运动补偿步骤，对抖动参数进行抖动补偿处理，从而得到稳定视频；

输出步骤，将稳定视频进行输出。

作为本发明的进一步改进，在所述运动补偿步骤中，对抖动参数进行无定义区域重构和抖动补偿处理，从而得到稳定视频。

作为本发明的进一步改进，该视频图像处理方法还包括：

动态编码参数调节步骤，根据网络带宽情况，动态调整压缩编码，在带宽条件好的时候传输高分辨率或低压缩比画质较高的图像，在带宽条件较差的时候，选择压缩比高或低分辨率的图像，在带宽条件较差的情况下根据行业需求也会动态降低视频帧率，来提高图像质量。

作为本发明的进一步改进，该视频图像处理方法还包括：

智能锐化步骤，把图像分成低频、中频、高频的三个频带，低频分量对应图像中较大的物体的轮廓，中频分量对应一般的轮廓和纹理，高频分量对应图像中的细节信息，分别提取图像中三个频段的信息，根据需求对三个频段的信息乘上增益系数，再叠加到原始图像上，达到锐度增强的效果。

本发明还公开了一种视频图像处理系统，包括：

复杂天气视频处理模块：将图像的直方图分割成多个子直方图，然后根据子直方图的灰度范围和像素频数，计算其拉伸灰度范围，最后在拉伸的灰度范围内对子直方图进行均衡化。

作为本发明的进一步改进，该视频图像处理系统还包括抖动视频处理单元，在抖动视频处理单元中包括：

接收模块，用于接收抖动视频；

处理模块，用于基于特征匹配的全局运动估计算法得到初始全局运动参数；

运动滤波模块，用于对各个参数轨迹利用滤波法获得平滑参数，然后对初始全局运动参数与平滑参数求差，从而得到抖动参数；

运动补偿模块，用于对抖动参数进行抖动补偿处理，从而得到稳定视频；

输出模块，用于将稳定视频进行输出。

作为本发明的进一步改进，在所述运动补偿模块中，对抖动参数进行无定义区域重构和抖动补偿处理，从而得到稳定视频。

作为本发明的进一步改进，该视频图像处理系统还包括：动态编码参数调节模块，用于根据网络带宽情况，动态调整压缩编码，在带宽条件好的时候传输高分辨率或低压缩比画质较高的图像，在带宽条件较差的时候，选择压缩比高或低分辨率的图像，在带宽条件较差的情况下根据行业需求也会动态降低视频帧率，来提高图像质量。

作为本发明的进一步改进，该视频图像处理系统还包括：智能锐化模块，用于把图像分成低频、中频、高频的三个频带，低频分量对应图像中较大的物体的轮廓，中频分量对应一般的轮廓和纹理，高频分量对应图像中的细节信息，分别提取图像中三个频段的信息，根据需求对三个频段的信息乘上增益系数，再叠加到原始图像上，达到锐度增强的效果。

本发明的有益效果是：本发明对视频图像进行处理，使处理后的图像更加清晰，方便用户的观看，取得了非常好的技术效果，值的推广应用。

附图说明

图1是本发明的动态直方图的流程图；

图2是本发明的抖动视频处理单元的原理框图。

具体实施方式

本发明公开了一种视频图像处理方法，包括如下步骤：

复杂天气视频处理步骤：将图像的直方图分割成多个子直方图，然后根据子直方图的灰度范围和像素频数，计算其拉伸灰度范围，最后在拉伸的灰度范围内对子直方图进行均衡化。

在复杂天气视频处理步骤中，对于复杂气候影响，运用动态直方图均衡算法，根据一定的原则，将图像的直方图分割成一个个子直方图，然后根据子直方图的灰度范围和像素频数，计算其拉伸灰度范围，最后在拉伸的灰度范围内对子直方图进行均衡化。这种算法能有效增强受雨雾天气的影像，提高其对比度，突出图像的细节。其运用的动态直方图算法如图1所示。

该视频图像处理方法还包括抖动视频处理步骤，在抖动视频处理步骤中包括：

接收步骤，接收抖动视频；

处理步骤，基于特征匹配的全局运动估计算法得到初始全局运动参数；

运动滤波步骤，对各个参数轨迹利用滤波法获得平滑参数，然后对初始全局运动参数与平滑参数求差，从而得到抖动参数；

运动补偿步骤，对抖动参数进行无定义区域重构和抖动补偿处理，从而得到稳定视频；

输出步骤，将稳定视频进行输出。

抖动视频处理是对拍摄过程中的抖动画面进行稳定化处理。本发明中运用的运动估计算法和视频图像补偿算法是视频图像抖动消除技术的关键。运动估计矢量是通过估计视频图像在相邻帧之间的运动得到，它是整个视频图像抖动消除算法的基础。根据参与匹配的单元可将运动估计算法分为块分析和像素递归法。抖动消除后的视频图像补偿技术由图像平移得到，且视频图像边缘的补偿技术直接决定抖动消除的效果。

本发明还包括多帧影像处理步骤：

现有的监控系统主要目标为宏观场景的监视，一个摄像机，覆盖一个很大的范围，导致画面中目标太小，人眼很难直接辨认。这类由于欠采样导致的模糊占很大比例，对于由欠采样导致的模糊需要使用多帧影像处理的方法。

多帧影像处理是通过信号处理的方法，在提高图像的分辨率的同时改善采集图像质量。其核心思想是通过对成像系统截止频率之外的信号高频成分估计来提高图像的分辨率。超分辨率复原技术最初只对单幅图像进行处理，这种方法由于可利用的信息只有单幅图像，图像复原效果有着固有的局限。序列图像的超分辨率复原技术旨在采用信号处理方法通过对序列低分辨率退化图像的处理来获得一幅或者多幅高分辨率复原图像。由于序列图像复原可利用帧间的额外信息，比单幅复原效果更好，是当前的研究热点。

本发明还包括噪声模糊视频处理步骤：

由于噪声分布的随机性，在一帧图像中丢失的信息，常常能在另几帧图像中找到。如果能够将所有帧的图像融合在一起，将有用信息进行整合，就可以得到较为完整的图像信息。最后得到的图像的平均帧。由于被摄物体经常处于运动状态，所以平均帧并不是所有原始图像的简单叠加，而要预先经过一系列较复杂的图像处理过程。本发明采用建立不同的系统退化模型，将降质了的图像和影像以最大的保真度恢复成真实的景物。包括单帧模糊图像处理和模糊视频/录像处理两部分内容。

该视频图像处理方法还包括：

动态编码参数调节步骤，根据网络带宽情况，动态调整压缩编码，在带宽条件好的时候传输高分辨率或低压缩比画质较高的图像，在带宽条件较差的时候，选择压缩比高或低分辨率的图像，在带宽条件较差的情况下根据行业需求也会动态降低视频帧率，来提高图像质量。

智能锐化步骤，把图像分成低频、中频、高频的三个频带，低频分量对应图像中较大的物体的轮廓，中频分量对应一般的轮廓和纹理，高频分量对应图像中的细节信息，分别提取图像中三个频段的信息，根据需求对三个频段的信息乘上增益系数，再叠加到原始图像上，达到锐度增强的效果。

动态场景自适应步骤：根据具体的应用场景进行视频采集参数的调节，比如自动亮度、动态对比度、色彩补偿等技术。并应用各种频域的滤波技术，增强图像纹理和去除各种噪声；对于某些特殊应用场景，我们会采用超分辨重构技术来提高某些帧的清晰度，获取关键信息。动态对比度的视线原理主要是根据图像的统计信息，分析图像的亮度值分布情况，自动分析主要的图像信息可能的分布范围，把该亮度范围进行拉伸，提高该范围的对比度，同时适当调整亮度，使之更符合人眼的感受范围。

本发明还公开了一种视频图像处理系统，包括：

复杂天气视频处理模块：将图像的直方图分割成多个子直方图，然后根据子直方图的灰度范围和像素频数，计算其拉伸灰度范围，最后在拉伸的灰度范围内对子直方图进行均衡化。

如图2所示，该视频图像处理系统还包括抖动视频处理单元，在抖动视频处理单元中包括：

接收模块，用于接收抖动视频；

处理模块，用于基于特征匹配的全局运动估计算法得到初始全局运动参数；

运动滤波模块，用于对各个参数轨迹利用滤波法获得平滑参数，然后对初始全局运动参数与平滑参数求差，从而得到抖动参数；

运动补偿模块，用于对抖动参数进行无定义区域重构和抖动补偿处理，从而得到稳定视频；

输出模块，用于将稳定视频进行输出。

该视频图像处理系统还包括：

动态编码参数调节模块，用于根据网络带宽情况，动态调整压缩编码，在带宽条件好的时候传输高分辨率或低压缩比画质较高的图像，在带宽条件较差的时候，选择压缩比高或低分辨率的图像，在带宽条件较差的情况下根据行业需求也会动态降低视频帧率，来提高图像质量。

智能锐化模块，用于把图像分成低频、中频、高频的三个频带，低频分量对应图像中较大的物体的轮廓，中频分量对应一般的轮廓和纹理，高频分量对应图像中的细节信息，分别提取图像中三个频段的信息，根据需求对三个频段的信息乘上增益系数，再叠加到原始图像上，达到锐度增强的效果。

本发明利用系统管理平台软件的设备管理服务，对所有的监控设备包括摄像机、云台、编码器和系统服务器进行不间断的实时监测，如前端摄像头出现的雨雾天气模糊、夜间模糊、噪声模糊，图像偏色、视频抖动、增益失衡和云台失控等常见摄像头故障以及恶意遮挡和破坏监控设备的不法行为做出准确判断。从技术方面来讲，模糊图像处理方法主要分为三大类，分别是图像增强、图像复原和多帧影像处理，当发现故障时能及时通过各种方式告警，提示维护人员及时处置。一个系统可以按照网络拓扑结构部署多台设备管理服务器，分区域对设备进行实时的巡检，这样可以大大提高系统的维护效率。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种视频图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

复杂天气视频处理步骤：将图像的直方图分割成多个子直方图，然后根据子直方图的灰度范围和像素频数，计算其拉伸灰度范围，最后在拉伸的灰度范围内对子直方图进行均衡化。

2.根据权利要求1所述的视频图像处理方法，其特征在于，该视频图像处理方法还包括抖动视频处理步骤，在抖动视频处理步骤中包括：

接收步骤，接收抖动视频；

处理步骤，基于特征匹配的全局运动估计算法得到初始全局运动参数；

运动滤波步骤，对各个参数轨迹利用滤波法获得平滑参数，然后对初始全局运动参数与平滑参数求差，从而得到抖动参数；

运动补偿步骤，对抖动参数进行抖动补偿处理，从而得到稳定视频；

输出步骤，将稳定视频进行输出。

3.根据权利要求2所述的视频图像处理方法，其特征在于，在所述运动补偿步骤中，对抖动参数进行无定义区域重构和抖动补偿处理，从而得到稳定视频。

4.根据权利要求1所述的视频图像处理方法，其特征在于，该视频图像处理方法还包括：

动态编码参数调节步骤，根据网络带宽情况，动态调整压缩编码，在带宽条件好的时候传输高分辨率或低压缩比画质较高的图像，在带宽条件较差的时候，选择压缩比高或低分辨率的图像，在带宽条件较差的情况下根据行业需求也会动态降低视频帧率，来提高图像质量。

5.根据权利要求1所述的视频图像处理方法，其特征在于，该视频图像处理方法还包括：

智能锐化步骤，把图像分成低频、中频、高频的三个频带，低频分量对应图像中较大的物体的轮廓，中频分量对应一般的轮廓和纹理，高频分量对应图像中的细节信息，分别提取图像中三个频段的信息，根据需求对三个频段的信息乘上增益系数，再叠加到原始图像上，达到锐度增强的效果。

6.一种视频图像处理系统，其特征在于，包括：

复杂天气视频处理模块：将图像的直方图分割成多个子直方图，然后根据子直方图的灰度范围和像素频数，计算其拉伸灰度范围，最后在拉伸的灰度范围内对子直方图进行均衡化。

7.根据权利要求6所述的视频图像处理系统，其特征在于，该视频图像处理系统还包括抖动视频处理单元，在抖动视频处理单元中包括：

接收模块，用于接收抖动视频；

处理模块，用于基于特征匹配的全局运动估计算法得到初始全局运动参数；

运动滤波模块，用于对各个参数轨迹利用滤波法获得平滑参数，然后对初始全局运动参数与平滑参数求差，从而得到抖动参数；

运动补偿模块，用于对抖动参数进行抖动补偿处理，从而得到稳定视频；

输出模块，用于将稳定视频进行输出。

8.根据权利要求7所述的视频图像处理系统，其特征在于，在所述运动补偿模块中，对抖动参数进行无定义区域重构和抖动补偿处理，从而得到稳定视频。

9.根据权利要求6所述的视频图像处理系统，其特征在于，该视频图像处理系统还包括：

动态编码参数调节模块，用于根据网络带宽情况，动态调整压缩编码，在带宽条件好的时候传输高分辨率或低压缩比画质较高的图像，在带宽条件较差的时候，选择压缩比高或低分辨率的图像，在带宽条件较差的情况下根据行业需求也会动态降低视频帧率，来提高图像质量。

10.根据权利要求6所述的视频图像处理系统，其特征在于，该视频图像处理系统还包括：

智能锐化模块，用于把图像分成低频、中频、高频的三个频带，低频分量对应图像中较大的物体的轮廓，中频分量对应一般的轮廓和纹理，高频分量对应图像中的细节信息，分别提取图像中三个频段的信息，根据需求对三个频段的信息乘上增益系数，再叠加到原始图像上，达到锐度增强的效果。