[发明专利]一种视频抖动检测方法、终端设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种视频抖动检测方法、终端设备及存储介质，所述方法中包括以下步骤：S1：将相邻的两帧图像转换到灰度空间；S2：将图像划分成多子区域；S3：分别计算各子区域相对于两帧图像的实际位移；S4：通过标准偏差计算来排除移动物体的干扰，确定实际的产生位移的子区域的个数n；S5：计算两帧间的抖动值；S6：重复步骤S1～S5，分别计算L帧图像内两两帧图像之间的抖动值，设定L帧图像的抖动总值K_L为L帧图像内两两帧图像之间的抖动值之和；S7：判定K_L是否大于抖动阈值H，若大于，则产生抖动；否则，则未产生抖动。本发明相比于光流法，特征点匹配等方法具有更小的计算量，实时性好，且对于画面中的移动物体等干扰具有非常好的抗性。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种视频抖动检测的方法、终端设备及存储介质。

背景技术

近年来，视频监控受到安保项目以及各行业视频监控需求快速增长等因素的刺激和拉动，取得了快速发展，整个市场规模迅速扩大。而监控系统想要发挥应有的作用，必须要保证传输视频的质量，需要对监控系统进行运维与维护。随着监控市场的不断发展与扩充，前端的监控摄像头数量不断增大，人工运维的工作量越来越大，成本也越来越高。因此，如何提高视频监控系统运维工作的效率，减少视频监控系统的运维成本成为了视频监控领域需要迫切解决的问题。

视频抖动是监控系统中常出现的一种故障，通常由于摄像头固定不够牢固或外力、人为作用下而导致的视频画面产生的周期性或无规律晃动。而这种画面的晃动在图像中往往表现为图像整体发生了某一方向的位移。因此诊断视频抖动的关键在于如何检测出视频画面的整体位移。目前基于图像整体位移检测视频抖动有光流法，特征点匹配法，灰度投影等多种方法。其中光流法受视频画面中移动物体的影响比较大，特征点匹配法需要大量的计算开销，灰度投影法计算量相对较小，但准确性相对较差。

发明内容

针对灰度投影法准确性较差的问题，本发明一种视频抖动检测方法、终端设备及存储介质，通过分区域进行灰度投影来计算位移，并根据产生位移的子区域的个数来判断换面抖动。

具体方案如下：

一种视频抖动检测方法，包括以下步骤：

S1：从视频流中选取依次相邻的两帧图像，并将所述两帧图像转换到灰度空间；

S2：将图像划分成P×Q个大小相同的子区域；

S3：分别计算各子区域相对于两帧图像的实际位移；

S4：排除移动物体的干扰，确定实际的产生位移的子区域的个数n；

S5：根据产生位移的子区域的个数n，得到所述两帧图像间的抖动值k；

S6：重复步骤S1～S5，分别计算L帧图像内两两帧图像之间的抖动值，统计L帧图像的抖动总值K_L，设定K_L为L帧图像内两两帧图像之间的抖动值之和；

S7：判定抖动总值K_L是否大于抖动阈值H，若大于，则判定产生抖动；否则，则判定未产生抖动。

进一步的，步骤S2中将图像划分为P×Q个大小相同的子区域包括将图像四周向内缩进额定数目个像素点后再进行划分。

进一步的，步骤S3中具体计算步骤如下：

S31：分别计算相邻两帧图像对应的各个子区域的水平灰度投影和垂直灰度投影，所述水平灰度投影和垂直灰度投影的计算方法相同，以水平灰度投影为例，具体计算步骤包括：

S311：计算图像中每一行所有像素值的和G_k(i)：