计算机应用 ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (06): 1552-1556.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01552

• 图形图像技术 • 上一篇    下一篇

基于空间域的图像噪声检测技术

余燕飞,郑烇,王嵩,李伟,袁婧,孙志军   

  1. 中国科学技术大学 信息科学技术学院,合肥 230027
  • 收稿日期:2011-12-09 修回日期:2012-02-13 发布日期:2012-06-04 出版日期:2012-06-01
  • 通讯作者: 余燕飞
  • 作者简介:余燕飞(1987-),男,内蒙古固阳人,硕士研究生,主要研究方向:网络传播系统与控制;〓郑烇(1970-),男,安徽合肥人,副教授,博士,主要研究方向:网络传播系统与控制、网络多媒体、媒体内容分发;〓王嵩(1975-),男,安徽六安人,讲师,博士,主要研究向:计算机网络、媒体内容分发;〓李伟(1986-),男,河南驻马店人,硕士研究生,主要研究方向:网络传播系统与控制;〓袁婧(1988-),女,安徽合肥人,硕士研究生,主要研究方向:网络传播系统与控制;〓孙志军(1986-),男,江苏泰州人,硕士研究生,主要研究方向:网络传播系统与控制。
  • 基金资助:

    国家发改委CNGI课题;国家863计划项目

Image noise detection technology based on spatial domain

YU Yan-fei,ZHENG Quan,WANG Song,LI Wei,YUAN Jing,SUN Zhi-jun   

  1. School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei Anhui 230027, China
  • Received:2011-12-09 Revised:2012-02-13 Online:2012-06-04 Published:2012-06-01
  • Contact: YU Yan-fei

摘要: 图像质量检测技术可以代替人工巡检的方式对视频质量进行自动检测,对监控系统中视频图像出现的异常进行准确分析、判断和报警,以保障规模不断扩大的网络视频监控系统的正常运行。基于空间域的图像噪声检测技术,利用图像的邻域信息特征与各类噪声异常在空间域上的轮廓和方向分布,并结合OpenCV图像处理技术,实现对噪点、雪花和条纹异常的检测。空间域噪声检测算法,与人的视觉感知相一致,可以用于监控视频的实时检测。

关键词: 视频质量检测, 图像噪声, 空间域, 噪点, 雪花, 条纹

Abstract: Image quality detection technology can automatically detection the image abnormality in order to replace manual inspection methods for the monitoring system. It can accurately analyze abnormalities of the video, and alarm the system in order to ensure normal running of the expanding network video surveillance system. Noise detection technology based on the spatial domain use the image information of the field characteristics, profile and orientation distributions of various kinds of abnormal noise in spatial domain, and take advantage of OpenCV-based image processing technology achieving detection of noise points, snowflakes and stripes. The noise detection algorithm in spatial domain proposed, is consistent with human visual perception and can be used to monitoring video for real-time detection.

Key words: video quality detection, image noise, spatial domain, noise points, snowflakes, stripes

中图分类号: