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視頻監(jiān)控圖像透霧效果客觀評(píng)價(jià)方法

2013年10月21日 11:13$artinfo.Reprint點(diǎn)擊量:2156

  摘要:本文提出了一種視頻監(jiān)控圖像透霧效果的評(píng)價(jià)方法,客觀地判斷視頻監(jiān)控圖像的透霧是否成功。本方法首先計(jì)算圖像的有效紋理信息,然后通過比較大量透霧前后圖像紋理差別和人工打分判斷,得到量化判決體系,通過圖像的有效紋理信息來量化地判斷圖像透霧是否成功。本方法可以作為不同廠家透霧攝像機(jī)性能評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn),或是作為廠家產(chǎn)品設(shè)計(jì)的良好工具。
  
  1–背景
  
  中國地域廣闊,天氣情況復(fù)雜,一些地區(qū)的室外監(jiān)控經(jīng)常會(huì)受到霧氣干擾。另外由于空氣質(zhì)量問題,很多大城市也經(jīng)常受到大霧、沙塵天氣的影響,從而導(dǎo)致室外監(jiān)控的能見度降低。針對(duì)這種情況,近年來監(jiān)控市場(chǎng)上出現(xiàn)了一些具有透霧功能的攝像機(jī),比如??礫1],日立[2],韓國Nextchip[3],富士[4],創(chuàng)維[5],中國臺(tái)灣視惟科技[6],等。這些新產(chǎn)品通過攝像頭前端圖像處理來達(dá)到霧去除,增強(qiáng)能見度的效果。問題是這些產(chǎn)品圖像處理方法各異,目前的透霧效果主要通過人眼比較(如圖1所示),沒有一個(gè)客觀的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)來驗(yàn)證透霧結(jié)果。為了解決這個(gè)問題,本文提出了一種客觀量化的透霧效果評(píng)價(jià)方法。
  
 ?。╝)透霧前圖片(b)普通透霧效果(c)較好透霧效果
  
  

圖1:人眼透霧效果評(píng)估
  
  2–透霧圖像紋理分析
  
  攝像機(jī)的透霧功能可以增強(qiáng)圖像能見度,使得圖像中原來模糊的地方變得清晰。這個(gè)由模糊變清晰的過程反應(yīng)了圖像紋理細(xì)節(jié)的變化。所以圖像的紋理強(qiáng)度可以作為評(píng)價(jià)圖像透霧效果的有效參數(shù)。
  
  2.1有效紋理強(qiáng)度
  
  有效紋理強(qiáng)度的計(jì)算參考中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所姚波等提出的方法[7]。如圖2所示,首先*步將彩色圖像轉(zhuǎn)成灰度圖像;第二步計(jì)算灰度圖像的垂直和水平邊緣;第三步將垂直和水平邊緣相加得到總邊緣;第四步根據(jù)一定的閾值將較小邊緣作為噪聲去除;第五步采用圖3所示的方法進(jìn)一步去除噪聲得到zui后的有效紋理強(qiáng)度。
  
  

圖2:有效紋理強(qiáng)度計(jì)算流程圖
  
  圖3所示的方法是為了去除圖像中由離散噪聲所造成的紋理信息,而保留由物體所帶來的紋理信息。圖像的每個(gè)像素點(diǎn)都有8個(gè)周圍點(diǎn)。如圖3所示,對(duì)于像素點(diǎn)5,計(jì)算參數(shù)m1=像素1的值*像素5的值*像素9的值;參數(shù)m2=像素2的值*像素5的值*像素8的值;參數(shù)m3=像素3的值*像素5的值*像素7的值;參數(shù)m4=像素4的值*像素5的值*像素6的值。如果m1+m2+m3+m4大于0,則點(diǎn)5被認(rèn)為是物體紋理信息,否則點(diǎn)5被認(rèn)為是噪聲紋理,被去除。
  
  

圖3:圖像像素噪聲去除
  
  2.1有效紋理強(qiáng)度計(jì)算結(jié)果
  
  圖3所示,圖像透霧前有效紋理強(qiáng)度為1.86,透霧處理以后,有效紋理強(qiáng)度提升到9.23.由此可見有效紋理強(qiáng)度能夠很好的反應(yīng)圖像透霧處理前后差異,可以作為圖像透霧效果客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)。
  
  

圖4:圖像透霧前后有效紋理值變化
  
  3–透霧效果客觀評(píng)價(jià)體系
  
  有效紋理強(qiáng)度能夠很好的反映圖像透霧前后的變化,但是還需要一項(xiàng)能夠量化判斷圖像透霧是否成功的客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。所以本文提出了一種基于統(tǒng)計(jì)的客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
  
  2.1圖像質(zhì)量打分評(píng)價(jià)體系
  
  同一幅圖片,不同的用戶對(duì)于圖像透霧是否成功,是否清晰會(huì)有不同的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),所以為了找出圖像評(píng)價(jià)的共同特性,本文采用了基于統(tǒng)計(jì)的評(píng)價(jià)體系。如圖5所示,對(duì)于一幅透霧圖片,同時(shí)邀請(qǐng)5個(gè)人對(duì)該圖片進(jìn)行評(píng)估,如果有3個(gè)或3個(gè)人以上認(rèn)為這幅圖片清晰,那么這幅圖片則被認(rèn)為是透霧成功,否則失敗。
  
  

圖5:圖像透霧前后有效紋理值變化
  
  由5個(gè)人對(duì)166幅圖片數(shù)據(jù)庫進(jìn)行評(píng)估,標(biāo)記出清晰和模糊的圖片。為了客觀,圖片數(shù)據(jù)庫包含了各種光照情況,霧的濃度強(qiáng)度變化,不同監(jiān)控場(chǎng)景等。同時(shí)具有透霧前圖像和透霧后圖像。一共72組圖片,每組圖片包含一幅透霧前圖像和1到3幅透霧后的不同結(jié)果圖像。在進(jìn)行評(píng)估打分時(shí),隨機(jī)播放圖片,如圖六所示。
  
  

圖6:圖像透霧評(píng)估圖像隨機(jī)播放
  
  2.2基于統(tǒng)計(jì)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
  
  圖7顯示的是對(duì)72組(166幅)圖片的打分評(píng)價(jià)結(jié)果。圖中的橫坐標(biāo)是圖像的組號(hào),縱坐標(biāo)是圖像的有效紋理強(qiáng)度,藍(lán)色點(diǎn)代表的是被人眼評(píng)價(jià)為清晰的圖片,紅色點(diǎn)是被人眼評(píng)價(jià)為模糊的圖片。由此可見清晰的圖片大部分集中在圖7的上半部分,具有較高的有效紋理強(qiáng)度值;模糊的圖片大部分集中在圖片的下半部分,具有較低的有效紋理強(qiáng)度值。
  
  進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)圖7中藍(lán)色點(diǎn)(清晰圖片)在每段有效紋理強(qiáng)度區(qū)間內(nèi)分布,得到圖8結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn),隨著有效紋理強(qiáng)度的增加,圖片被評(píng)價(jià)為清晰圖片的概率會(huì)接近于線性上升。所以可以將透霧圖像是否成功,是否清晰的評(píng)價(jià)和有效紋理強(qiáng)度的值起來。本文設(shè)定透霧有效紋理強(qiáng)度為15,可以被評(píng)價(jià)為清晰圖片,此時(shí)正確概率超過60%。
  
  

圖7:清晰模糊圖像分布圖
  
  

圖8:圖像透霧是否清晰判斷標(biāo)準(zhǔn)
  
  4–結(jié)論
  
  本文提出了一種判斷視頻監(jiān)控圖像透霧是否成功,透霧圖片是否清晰的客觀標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)透霧圖片的有效紋理強(qiáng)度達(dá)到15時(shí),則可以認(rèn)為是清晰圖片。本文方法可以作為不同廠家透霧攝像機(jī)性能評(píng)價(jià)的參考標(biāo)準(zhǔn),或是作為廠家產(chǎn)品設(shè)計(jì)的良好工具。5–參考文獻(xiàn)
  
  [1]??诞a(chǎn)品頁面:http://www.hikvision.com/cn/Press-Release-details.asp?id=2375
  
  [2]日立產(chǎn)品頁面:http://www.hitachi-dss.cn/products/integrated/di-sc120-c.html
  
  [3]Nextchip產(chǎn)品頁面:http://asmag.com/suppliers/productcontent.aspx?co=nextchip&id=17314
  
  [4]Fujifilm產(chǎn)品介紹頁面:http://detail.cn.china.cn/provide/1524143946.html
  
  [5]創(chuàng)維產(chǎn)品頁面:http://www.skyworth-qx.com/Products/811.htm
  
  [6]中國臺(tái)灣視惟科:http://www.seewaystech.com/en/product
  
  [7]YaoB,HuangL,LiuC.Researchonanobjectivemethodtocomparethequalityofdefoggedimages[C]//PatternRecognition,2009.CCPR2009.ChineseConferenceon.IEEE,2009:1-5.
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