一種視頻圖像中異常條紋的檢測方法及系統的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及圖像技術領域，特別是涉及視頻圖像的檢測和管理技術領域，具體為 一種視頻圖像中異常條紋的檢測方法及系統。
【背景技術】
[0002] 視頻（Video)泛指將一系列靜態影像以電信號的方式加以捕捉、紀錄、處理、儲 存、傳送與重現的各種技術。連續的圖像變化每秒超過24幀（frame)畫面以上時，根據視 覺暫留原理，人眼無法辨別單幅的靜態畫面；看上去是平滑連續的視覺效果，這樣連續的畫 面叫做視頻。視頻技術最早是為了電視系統而發展，但現在已經發展為各種不同的格式以 利消費者將視頻記錄下來。網絡技術的發達也促使視頻的紀錄片段以串流媒體的形式存在 于因特網之上并可被電腦接收與播放。視頻與電影屬于不同的技術，后者是利用照相術將 動態的影像捕捉為一系列的靜態照片。
[0003] 智能化安防技術隨著科學技術的發展與進步和二十一世紀信息技術的騰飛已邁 入了一個全新的領域，智能化安防技術與計算機之間的界限正在逐步消失。物聯網技術的 普及應用，使得城市的安防從過去簡單的安全防護系統向城市綜合化體系演變，城市的安 防項目涵蓋眾多的領域，有街道社區、樓宇建筑、銀行郵局、道路監控、機動車輛、警務人員、 移動物體、船只等。特別是針對重要場所，如：機場、碼頭、水電氣廠、橋梁大壩、河道、地鐵等 場所，引入物聯網技術后可以通過無線移動、跟蹤定位等手段建立全方位的立體防護。
[0004]目前，智能安防的監控設備越來越普及，由監控設備聯網所構成的監控網絡也越 來越龐大，這就需要對監控設備的工作狀態進行自動檢測并對出現的異常情況進行報警。 在監控視頻畫面出現異常的情況中，視頻畫面出現條紋異常，使得圖像中目標的識別變得 困難，影響觀看者視覺感受。如果該種異常沒有被及時檢測并處理，會導致監控系統在無人 看管的情況下，處于無效監控狀態。現有的檢測方法運用的方法繁瑣，不能達到實時檢測并 且檢測準確率不高。

【發明內容】

[0005] 鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供一種視頻圖像中異常條紋 的檢測方法及系統，用于解決現有技術中視頻圖像出現條紋異常時無法準確實時檢測的問 題。
[0006] 為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種視頻圖像中異常條紋的檢測方 法，所述視頻圖像中異常條紋的檢測方法包括以下步驟：1)讀取當前的視頻幀圖像；2)對 所述當前的視頻幀圖像進行RGB通道分離處理，分別獲取R通道的灰度圖、G通道的灰度圖 和B通道的灰度圖；3)選取任一通道的灰度圖進行Hough變換并獲取所選取的通道的灰度 圖中的滿足預設條件的直線；4)判斷所述直線的數量是否滿足直線數量閾值并在所述直 線的數量滿足所述直線數量閾值時，確認所選取的通道的灰度圖中存在異常條紋；重復步 驟3)和步驟4)，檢測其它兩個通道的灰度圖中是否存在異常條紋；5)在所述R通道的灰度 圖、所述G通道的灰度圖和所述B通道的灰度圖中至少一個存在異常條紋時，確認所述當前 的視頻幀圖像中存在異常條紋。
[0007] 優選地，在所述R通道的灰度圖、所述G通道的灰度圖和所述B通道的灰度圖中至 少一個通道的灰度圖中存在異常條紋時，所述視頻圖像中異常條紋的檢測方法還包括：判 斷所述異常條紋的持續顯示時間是否達到時間閾值，并在所述異常條紋的持續顯示時間達 到所述時間閾值時，再確認所述當前的視頻幀圖像中存在異常條紋。
[0008] 優選地，所述視頻圖像中異常條紋的檢測方法還包括：在確認所述當前的視頻幀 圖像中存在異常條紋時進行報警提示。
[0009]優選地，選取任一通道的灰度圖進行Hough變換并檢獲取所選取的通道的灰度圖 中的滿足預設條件的直線具體包括：選取任一通道的灰度圖進行邊緣檢測，獲取邊緣檢測 圖像；對獲取的所述邊緣檢測圖像進行Hough直線檢測，得到Hough矩陣；根據所述Hough 矩陣獲取所選取的通道的灰度圖中的滿足預設條件的直線。
[0010] 優選地，所述滿足預設條件的直線具體為：所述直線的長度和傾斜角度滿足的預 設的長度和傾斜角度。
[0011] 為實現上述目的，本發明還提供一種視頻圖像中異常條紋的檢測系統，所述視頻 圖像中異常條紋的檢測系統包括：圖像讀取模塊，用于讀取當前的視頻幀圖像；灰度圖模 塊，與所述圖像讀取模塊相連，用于對所述圖像讀取模塊中讀取的所述當前的視頻幀圖像 進行RGB通道分離處理，分別獲取R通道的灰度圖、G通道的灰度圖和B通道的灰度圖；直 線獲取模塊，與所述灰度圖模塊相連，用于選取任一通道的灰度圖進行Hough變換并獲取 所選取的通道的灰度圖中的滿足預設條件的直線；判斷確認模塊，與所述直線獲取模塊相 連，用于判斷所述直線的數量是否滿足直線數量閾值并在所述直線的數量滿足所述直線數 量閾值時，確認所選取的通道的灰度圖中存在異常條紋；異常條紋模塊，與所述判斷確認模 塊相連，用于在所述R通道的灰度圖、所述G通道的灰度圖和所述B通道的灰度圖中至少一 個存在異常條紋時，確認所述當前的視頻幀圖像中存在異常條紋。
[0012] 優選地，所述視頻圖像中異常條紋的檢測系統還包括：持續時間判斷模塊，與所述 判斷確認模塊相連，用于在所述R通道的灰度圖、所述G通道的灰度圖和所述B通道的灰度 圖中至少一個通道的灰度圖中存在異常條紋時判斷所述異常條紋的持續顯示時間是否達 到時間閾值；在所述異常條紋的持續顯示時間達到所述時間閾值時，所述異常條紋模塊再 確認所述當前的視頻幀圖像中存在異常條紋。
[0013] 優選地，所述視頻圖像中異常條紋的檢測系統還包括：報警提示模塊，與所述異常 條紋模塊相連，用于在確認所述當前的視頻幀圖像中存在異常條紋時進行報警提示。
[0014] 優選地，所述直線獲取模塊包括：邊緣檢測圖像單元，用于選取任一通道的灰度圖 進行邊緣檢測，獲取邊緣檢測圖像；矩陣單元，與所述邊緣檢測圖像單元相連，用于對獲取 的所述邊緣檢測圖像進行Hough直線檢測，得到Hough矩陣；直線獲取單元，與所述矩陣單 元相連，用于根據所述Hough矩陣獲取所選取的通道的灰度圖中的滿足預設條件的直線。
[0015] 優選地，所述直線獲取單元中，所述滿足預設條件的直線具體為：所述直線的長度 和傾斜角度滿足的預設的長度和傾斜角度。
[0016]如上所述，本發明的一種視頻圖像中異常條紋的檢測方法及系統，具有以下有益 效果：
[0017] 本發明通過對當前的視頻幀圖像進行RGB通道分離處理，分別獲取R通道的灰度 圖、G通道的灰度圖和B通道的灰度圖中條紋呈現的邊緣以及這些邊緣是連續的直線的特 征，通過對原條紋圖像進行Hough變換進行直線的檢測，分析檢測出各灰度圖中的直線的 個數以及傾斜角度，從而檢測出視頻圖像出現條紋異常的情況，解決了現有技術中由于電 磁干擾等原因導致的視頻圖像出現條紋異常，系統無法準確實時檢測的問題。本發明檢測 準確性高，實時性好，可以廣泛應用于現有的智能安防系統中的視頻圖像的異常條紋檢測 中。
【附圖說明】
[0018] 圖1顯示為本發明的視頻圖像中異常條紋的檢測方法的流程示意圖。
[0019] 圖2顯示為本發明的視頻圖像中異常條紋的檢測系統的結構示意圖。
[0020] 元件標號說明
[0021] 1 視頻圖像中異常條紋的檢測系統
[0022] 11 圖像讀取模塊
[0023] 12 灰度圖模塊
[0024] 13 直線獲取模塊
[0025] 14 判斷確認模塊
[0026] 15 異常條紋模塊
[0027] 16 持續時間判斷模塊
[0028] 17 報警提示模塊
[0029] S11 ~S15 步驟
【具體實施方式】
[0030] 以下通過特定的具體實例說明本發明的實施方式，本領域技術人員可由本說明書 所揭露的內容輕易地了解本發明的其他優點與功效。本發明還可以通過另外不同的具體實 施方式加以實施或應用，本