[发明专利]全景视频的质量诊断方法及装置

权利要求书

1.一种全景视频的质量诊断方法，其特征在于，所述全景视频的质量诊断方法包括以下步骤：

通过全景摄像机预置的多摄像头获取多路视频图像，将所述多路视频图像拼接成一路全景视频图像；

将所述全景视频图像根据拼接效果划分成多个区域的视频图像；其中，所述将所述全景视频图像根据拼接效果划分成多个区域的视频图像包括：根据拼接效果确定所述全景视频图像中各路视频图像之间的拼接缝隙；根据所述拼接缝隙将各单摄像头采集的视频图像在所述全景视频图像中，与其他摄像头采集的视频图像没有融合部分划分成一区域；以及，将各单摄像头采集的视频图像与其他摄像头采集的视频图像有融合部分，且所述融合部分在所述单摄像头采集的视频图像中不越过所述拼接缝隙的视频图像部分划分成另一区域，在完成对所述全景摄像机预置的多摄像头采集的视频图像进行划分后，得到所述全景视频图像中待质量诊断的多个区域的视频图像；

建立视频图像质量诊断的数学模型，根据所述数学模型对所述多个区域的视频图像进行质量诊断；

将各区域的视频图像诊断结果进行融合，生成全景视频图像的质量诊断结果。

2.如权利要求1所述的全景视频的质量诊断方法，其特征在于，所述将各区域的视频图像诊断结果进行融合，生成全景视频图像的质量诊断结果包括：

对所述全景视频图像中所述各区域的视频图像分别对应设定一个权值；

将所述各区域的视频图像诊断结果分别与对应区域所设定的权值进行运算，得到所述各区域的视频图像在所述全景视频图像中的诊断贡献值；

将所述各区域的视频图像的诊断贡献值进行累加，得到所述全景视频图像的质量诊断结果。

3.如权利要求1所述的全景视频的质量诊断方法，其特征在于，所述建立视频图像质量诊断的数学模型，根据所述数学模型对所述多个区域的视频图像进行质量诊断包括：

确定视频图像质量诊断功能；所述视频图像质量诊断功能包括清晰度检测、视频噪声检测、亮度异常检测、视频雪花检测、偏色检测、视频冻结检测、视频丢失检测和视频拼接效果检测；

根据所确定的视频图像质量诊断功能，设定对应的视频图像质量评价函数，根据所述视频图像质量评价函数建立视频图像质量诊断的数学模型；

根据所述数学模型对所述多个区域的视频图像进行质量诊断。

4.如权利要求1-3任一项所述的全景视频的质量诊断方法，其特征在于，所述将所述多路视频图像拼接成一路全景视频图像包括：

建立投影模型，根据所述投影模型对所述多路视频图像进行投影；

提取投影后的所述多路视频图像的特征信息；

根据所述特征信息，对每两路存在相交区域的视频图像进行特征匹配；

根据特征匹配结果对所述多路视频图像进行视频图像融合；

根据视频图像融合结果生成一路全景视频图像。

5.一种全景视频的质量诊断装置，其特征在于，所述全景视频的质量诊断装置包括：

拼接模块，用于通过全景摄像机预置的多摄像头获取多路视频图像，将所述多路视频图像拼接成一路全景视频图像；

划分模块，用于将所述全景视频图像根据拼接效果划分成多个区域的视频图像；其中，所述划分模块还用于根据拼接效果确定所述全景视频图像中各路视频图像之间的拼接缝隙；根据所述拼接缝隙将各单摄像头采集的视频图像在所述全景视频图像中，与其他摄像头采集的视频图像没有融合部分划分成一区域；以及，将各单摄像头采集的视频图像与其他摄像头采集的视频图像有融合部分，且所述融合部分在所述单摄像头采集的视频图像中不越过所述拼接缝隙的视频图像部分划分成另一区域，在完成对所述全景摄像机预置的多摄像头采集的视频图像进行划分后，得到所述全景视频图像中待质量诊断的多个区域的视频图像；

诊断模块，用于建立视频图像质量诊断的数学模型，根据所述数学模型对所述多个区域的视频图像进行质量诊断；

融合模块，用于将各区域的视频图像诊断结果进行融合，生成全景视频图像的质量诊断结果。