视频图像条纹检测新方法：提高监控系统鲁棒性

"该文档介绍了一种视频图像的条纹检测方法、装置、计算机可读存储介质及流程，旨在解决现有技术中视频图像条纹检测鲁棒性差、效率低的问题。" 在视频图像处理技术领域，条纹干扰是常见的问题，尤其是在监控视频中，由于各种原因如工频干扰、电压或电流不平衡等，可能会导致横条纹、列条纹、斜条纹等各种形式的条纹出现。这些条纹会降低视频图像的清晰度和分析价值，甚至可能导致监控系统的故障。当前的相关技术，如利用傅里叶频谱中的亮点检测周期条纹或通过Hough变换结合Fourier变换检测模糊直线，存在检测效率低、鲁棒性差和泛化能力弱的问题，无法适应复杂的真实场景。 本发明提出了一种新的视频图像的条纹检测方法，主要包括以下步骤： 1. 首先，对视频图像进行预处理，生成视频纹理图。这一步可能是为了去除噪声和增强条纹特征。 2. 对视频纹理图进行压缩处理，生成掩膜图像。可以使用第一滤波器进行二值化压缩，以便更清晰地突出条纹区域。 3. 接下来，对掩膜图像中的连续平滑区域进行量化处理，计算不同方向的投影方差。这有助于识别可能的条纹结构。 4. 分析量化处理后的图像频谱，统计低于预设频率的亮点，这些亮点被认为是潜在的条纹特征。 5. 基于投影方差和亮点统计，综合判断视频图像的条纹检测结果。这一步可能涉及到异常检测算法，以区分正常图像与受到条纹干扰的图像。 此外，该发明还提供了一种相应的条纹检测装置，以及计算机可读存储介质，用于存储执行上述方法的程序代码。这样的装置和介质能够有效地集成到视频处理系统中，提升条纹检测的准确性和效率。 本发明通过改进的图像处理步骤和特征提取方法，提高了视频图像条纹检测的鲁棒性和效率，尤其适用于复杂环境下的监控视频分析，对于智慧城市的视频监控系统具有重要的实用价值。