一种噪点变化判断方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种噪点变化判断方法及装置。
【背景技术】
[0002] 在数字监控摄像机应用中，图像中的噪点是造成图像质量下降的一个重要因素， 因此，如何自动判断噪点变化是优化图像质量的前提条件，也是一个关键因素。
[0003] 目前，常见的噪点变化判断方法是根据摄像机的增益来判断噪点，如根据摄像机 的sensor(图像传感器）的Analog gain(模拟增益)和Digital Gain(数字增益)来判断图像 的噪点变化。
[0004] 然而，在有些场合下，增益（包括模拟增益和数字增益）并不是影响噪点的唯一因 素，例如，图像数字放大带来的噪点并不是增益引起的，即上述噪点变化判断方案中噪点变 化判断的准确性较低。
【发明内容】
[0005] 本发明提供一种噪点变化判断方法及装置，以解决现有噪点变化判断方案中噪点 变化判断的准确性低的问题。
[0006] 根据本发明实施例的第一方面，提供一种噪点变化判断方法，包括：
[0007] 将目标图像划分为多块区域；
[0008] 根据各区域内像素的平均亮度，以及区域内各像素的亮度方差，确定所述多块区 域中的噪点评价区域；
[0009 ]统计所述噪点评价区域内各像素的亮度方差；
[0010] 根据所统计的所述噪点评价区域内各像素的亮度方差和所述噪点评价区域的图 像传感器sensor增益判断目标图像是否发生噪点变化，并输出判断结果。
[0011] 根据本发明实施例的第二方面，提供一种噪点变化判断装置方法，包括：
[0012] 划分单元，用于将目标图像划分为多块区域；
[0013] 确定单元，用于根据各区域内像素的平均亮度，以及区域内各像素的亮度方差，确 定所述多块区域中的噪点评价区域；
[0014] 统计单元，用于统计所述噪点评价区域内各像素的亮度方差；
[0015] 判断单元，用于根据所统计的所述噪点评价区域内各像素的亮度方差和所述噪点 评价区域的图像传感器sensor增益判断目标图像是否发生噪点变化；
[0016] 输出单元，用于输出判断结果。
[0017] 应用本发明实施例，通过将目标图像划分为多块区域，并根据各区域内像素的平 均亮度，以及区域内各像素的亮度方差，确定该多块区域中的噪点评价区域，进而，统计该 噪点评价区域内各像素的亮度方差，并根据所统计的该噪点评价区域内各像素的亮度方差 和噪点评价区域的sensor增益判断目标图像是否发生噪点变化，并输出判断结果，与现有 噪点变化判断方案中仅根据sensor增益来进行噪点判断的方法相比，提高了噪点变化判断 的准确性。
【附图说明】
[0018] 图1是本发明实施例提供的一种噪点变化判断方法的流程示意图；
[0019] 图2是本发明实施例提供的一种噪点变化判断装置的结构示意图；
[0020] 图3是本发明实施例提供的另一种噪点变化判断装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0021] 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，并使本发明实 施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明实施例中技术方 案作进一步详细的说明。
[0022] 请参见图1，为本发明实施例提供的一种噪点判断方法的流程示意图，如图1所示， 该方法可以包括以下步骤：
[0023] 需要说明的是，步骤101~步骤104的执行主体可以为数字监控摄像机或数字监控 摄像机中的处理器，如CPU(Center Process Unit，中央处理单元），为便于描述，以下以步 骤101~步骤104的执行主体为数字监控摄像机(以下简称摄像机)为例进行说明。
[0024]步骤101、将目标图像等分为多块区域。
[0025] 本发明实施例中，目标图像可以为摄像机启动，且曝光稳定后监控画面对应的图 像。
[0026] 本发明实施例中，在噪点判断过程中，摄像机可以将目标图像划分为多块区域。
[0027] 优选地，摄像机将目标图像划分为多块区域时，可以为将目标图像等分为多块区 域。例如，摄像机可以将目标图像划分为M*N块区域。其中，M，N为正整数，且M，N中至少一个 大于1。
[0028] 步骤102、根据各区域内像素的平均亮度，以及区域内各像素的亮度方差，确定多 块区域中的噪点评价区域。
[0029] 本发明实施例中，摄像机将目标图像划分为多块区域后，可以分别统计各区域内 像素的平均亮度（以下称为区域的平均亮度），以及区域内各像素点的亮度方差（以下称为 区域的亮度方差）。
[0030] 举例来说，以摄像机将目标图像等分为M*N块区域为例，假设第m行第η列的区域记 为G(m，n)，其平均亮度记SG_luma(m，n)，亮度方差记为G_var(m，n)，各区域中共有P*Q各像 素，每个像素的亮度记为L(p，q)。则区域的平均亮度G_luma(m，n)和亮度方差G_var(m，n)可 以分别通过以下公式确定：
[0033]其中，m、n、p、q、P、Q为正整数，P2 p，Q2q，M2m，N>n。
[0034] 摄像机统计出各区域的平均亮度以及亮度方差之后，可以根据各区域的平均亮度 以及亮度方差，从各区域中选择一个区域作为噪点评价区域。
[0035] 作为一种可选的实施方式，上述步骤102中，根据各区域内像素的平均亮度，以及 区域内各像素的亮度方差，确定多块区域中的噪点评价区域，可以具体包括：
[0036] 将多块区域中平均亮度处于预设亮度范围，且亮度方差最小的区域确定为噪点评 价区域。
[0037] 在该实施方式中，摄像机统计出各区域的平均亮度以及亮度方差之后，可以将各 区域中平均亮度处于预设亮度范围（可以根据具体场景预先设定），且亮度方差最小的区域 确定为噪点评价区域。
[0038] 作为一种可选的实施方式，在本发明实施例中，上述将多块区域中平均亮度处于 预设亮度范围，且亮度方差最小的区域确定为噪点评价区域，可以具体包括以下步骤： [0039] 11)、连续统计k次多块区域的平均亮度和亮度方差，k为大于或等于2的正整数；
[0040] 12)、根据所统计的平均亮度对上述多个区域进行筛选，将所统计的平均亮度中存 在处于预设亮度范围之外的平均亮度的区域筛除；
[0041 ] 13)、确定筛选后的各区域的平均亮度方差；
[0042] 14)、将筛选后的各区域中平均亮度方差最小的区域，确定为噪点评价区域。
[0043] 在该实施方式中，摄像机可以连续统计k次上述多块区域的平均亮度和亮度方差， 例如，摄像机可以每隔预设时间（如ΛΤ1，其可以根据摄像机的性能确定)统计一次各区域 的平均亮度和亮度方差，并连续统计k次。假设（以目标图像被等分为M*N块区域为例）：
[0044] 1、第m行η列区域的第X次统计的平均亮度记SG_luma(m，n，x)，x = l，2,…，k;
[0045] 2、第m行η列区域的第X次统计的亮度方差记SG_var(m，n，x)，x = l，2,…，k。
[0046] 摄像机完成上述统计后，对于任一区域，摄像机可以判断该区域连续k次统计的平 均亮度中是否存在处于预设亮度范围（如[L1，L2])之外的平均亮度，若存在，则将该区域中 上述多个区域中筛除(被筛除的区域不参与噪点评价区域选择）。
[0047] 摄像机完成上述筛选后，可以根据筛选后的各区域的亮度方差，确定各区域的平 均亮度方差，并将平均亮度方差最小的区域，确定为噪点评价区域。
[0048] 进一步的，在该实施方式中，考虑到当摄像机的监控画面中出现运动的人或物时， 摄像机的监控画面对应的图像的各区域的亮度可能会发生变化，因而，在确定噪点评价区 域时，需要排除运动的人或物的影响。
[0049] 相应地，上述步骤14)之前，还可以包括：
[0050] 确定筛选后各区域的平均亮度变化幅度；
[0051] 上述步骤14)中，将筛选后的各区域中平均亮度方差最小的区域，确定为噪点评价 区域，可以具体包括：
[0052]将筛选后的各区域中平均亮度变化幅度小于预设幅度阈值，且平均亮度方差最小 的区域，确定为噪点评价区域。
[0053] 从而，通过确定筛选后的各区域中平均亮度变化幅度，并根据平均亮度变化幅度 对上述筛选后的各区域进行二次筛选，排除监控画面中运动的人或物对噪点评价区域的选 择的影响，提高了噪点评价区域选择的可靠性。
[0054] 可选地，在该实施方式中，区域的平均亮度变化幅度，以及平均亮度方差，具体可 以通过以下公式确定：
[0058] 其中，