[发明专利]一种监控影像智能诊断恢复方法

权利要求书

1.一种监控影像智能诊断恢复方法，其特征在于包括影像问题库，所述的影像问题库将所有可能的影像降质问题列出，以监控成像的逆序方向将各问题进行排序；运行时，依次取出问题，使用诊断方法对其进行判断，如果判断结果分数低于设定阈值，则证明该问题存在，此时即从列表中取出对应的处理方法，并将结果告知用户，若判断结果分数高于设定阈值，则证明问题不存在，自动选取下一问题进行判断，循环以上步骤，直至问题库中问题被遍历一次。

2.根据权利要求1所述的监控影像智能诊断恢复方法，其特征在于当证明一个问题存在时，对该问题还进行二次诊断判断其是否存在二级问题，使用诊断方法对二级问题进行判断，若判断结果分数低于设定阈值，则取出对应处理方法，解决后指向下一个二级问题；若判断结果分数高于设定阈值，则直接指向下一个二级问题；对该问题的二级问题诊断结果进行判断，若所有二级问题全部解决完毕，则自动进入下一问题进行判断；若未解决所有二级问题，则继续进行循环诊断、解决步骤。

3.根据权利要求1或2所述的监控影像智能诊断恢复方法，其特征在于判断影像的模糊度包括以下步骤：a.计算图像的局部极值点，获取图像的前景区域；b.对原始图像利用不同宽度的高斯模糊核进行二次模糊，根据极值点处的像素在各种模糊核处理下的变化规律计算图像清晰度的初始值；c.预先标注一系列不同模糊程度的航拍图像，根据人眼感觉逐一评分，将步骤2得到的清晰度初始值和人眼视觉效果评分做一次非线性拟合，得到优化后的模糊评分值；d.最后将模糊评分值与预先设定的模糊度阈值进行比较，即得到模糊分类结果。

4.根据权利要求3所述的监控影像智能诊断恢复方法，其特征在于以图像直方图的整体分布位置为依据对照度及对比度问题进行诊断。

5.根据权利要求4所述的监控影像智能诊断恢复方法，其特征在于以RGB三通道直方图的分布区域对色偏问题进行诊断。

6.根据权利要求5所述的监控影像智能诊断恢复方法，其特征在于对于基础噪声，以低通或带通率波的方法提取噪声成分；对于周期噪声，考虑其在频谱图中检测高频部分离散聚集点来识别周期稳定的噪声；对于非周期的条纹噪声，以轮廓检测的方式进行分离。

7.根据权利要求6所述的监控影像智能诊断恢复方法，其特征在于所述的处理方法对于高照度的问题采取增强（曝光过度模式）、gamma、直方图方法处理；对于低照度问题，采取增强（夜景模式）、gamma方法处理；对于色偏问题，采取白平衡、色调均化、空域色偏调整方法处理；对于散焦模糊，采取去高斯模糊、锐化方法处理；对于运动模糊，采取去运动模糊方法处理；对于抖动及其它模糊，采取盲去模糊、锐化方法处理；对于块效应，采取去块法处理；对于噪声，采取NLM、混合空域去噪、双树复小波去噪方法处理。