视频图像质量检查的方法有哪些，视频图像质量检查系统的产品特点有哪些？

随着高清视频监控技术在工作的不断应用，由图像监控系统采集记录的视频图像起到了极大作用，那么接下来就为大家详细介绍一下相关内容.

一、视频图像质量检查的方法

1、全、半参考方法

视频图像的某些特征与原始视频图像的相同特征进行比较, 比如小波变换系数的概率分布、综合多尺度几何分析、对比度敏感函数和可觉察灰度差异特征等. 其相应的应用领域包括视频传输中的数字水印验证、利用副通道进行视频质量监控与码流率控制等.

2、盲视频图像质量

评价方法, 则完全无需参考视频图像, 根据失真视频图像的自身特征来估计视频图像的质量. 有些方法是面向特定失真类型的, 如针对模糊、噪声、块状效应的严重程度进行评价; 有些方法先进行失真原因分类, 再进行定量评价; 而有些方法则试图同时评价不同失真类型的视频图像. 无参考方法最具实用价值, 有着非常广泛的应用范围.

3、基于概率模型的方法

这类方法首先建立视频图像特征与视频图像质量之间的统计概率模型, 大多采用多变量高斯分布描述概率分布. 对待评价视频图像, 提取特征后根据概率模型计算最大后验概率的视频图像质量, 或根据与概率模型的匹配程度(如特征间的距离) 估计视频图像质量.

二、视频图像质量检查系统的产品特点

1、高准确度

针对视频监控系统的视频信号进行深入分析,设计先进的故障诊断检测模块,并经过大量实际系统测试,检测准确率高.

2、独特的球机运动失配解决方法

球机的PTZ运动过程会造成质量诊断误报.故障检测模块在检测过程中首先进行摄像头运动分析,一旦发现摄像头处于PTZ运动过程中,则仅对摄像头运动不敏感的项目进行诊断分析,避免因运动原因造成误报.

3、出色的环境适应能力

算法模块对于场景内由于车流、人流、季节、气候产生的光线、阴影变化不敏感,适用于多种不同的室内外环境.

4、机器学习

加入基于学习的图像处理方法,将算法性能进一步提高.

5、自定义诊断流程

根据位置、时间、巡检次数、巡检项目、设备优先级等要素设置预案,系统依据预案自动巡检摄像头.

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