基于區(qū)域邊緣模型的圖像清晰度檢測(cè)的應(yīng)用與研究.pdf

1、隨著社會(huì)的發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)深入人們的生產(chǎn)生活，廣泛應(yīng)用于政府、教育、交通、金融等各個(gè)重要領(lǐng)域和場(chǎng)所中。面對(duì)如此之多和廣泛應(yīng)用的攝像頭，要確保監(jiān)控畫面的清晰正常，其運(yùn)維必將十分艱難。因此本文對(duì)于監(jiān)控系統(tǒng)中發(fā)生的清晰度異常進(jìn)行研究分析，使其能對(duì)這類異常進(jìn)行自動(dòng)報(bào)警，達(dá)到提前監(jiān)測(cè)的目的，減少不必要的損失。
　　為了檢測(cè)由攝像機(jī)參數(shù)設(shè)置不當(dāng)引起的安防監(jiān)控視頻質(zhì)量退化問題，提出了基于最優(yōu)直線段邊緣方向的視頻清晰度檢測(cè)方法?；诒O(jiān)控視頻

2、圖像的模糊造成全局的圖像質(zhì)量下降，但在局部區(qū)域的表現(xiàn)各不相同的特性，通過最優(yōu)直線段和最優(yōu)邊緣方向的提取，結(jié)合圖像強(qiáng)邊緣寬度圖，得到精準(zhǔn)的視頻圖像清晰度度量指標(biāo)。算法在LIVE庫和安防監(jiān)控視頻庫上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并進(jìn)行了相關(guān)性分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法得到的視頻評(píng)估數(shù)據(jù)，與主觀評(píng)價(jià)具有良好的一致性，滿足安防監(jiān)控的實(shí)際需求。
　　基于邊緣的無參考圖像清晰度評(píng)價(jià)方法對(duì)安防監(jiān)控視頻具有良好的一致性，但后期的多次實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)對(duì)于視頻清晰度異常嚴(yán)重

3、的視頻，前述算法不能很好的適應(yīng)。因此，針對(duì)這一問題，結(jié)合空間域及頻率域，提出了基于邊緣與能量的清晰度異常嚴(yán)重圖像清晰度的評(píng)價(jià)方法。該方法在空間域上由邊緣的寬度估計(jì)邊緣清晰度的基礎(chǔ)上引入多分辨率分解，改善清晰度異常嚴(yán)重圖像因檢測(cè)不到邊緣直線段而影響清晰度評(píng)價(jià)的情況;在頻率域上，對(duì)圖像進(jìn)行小波分解，然后將每層的所有高頻部分合并為一個(gè)細(xì)節(jié)圖，并利用其梯度計(jì)算每層圖像的能量，再將所有層的能量合并，得到整幅圖像的高頻能量。最后，利用空間域的邊緣清