本发明涉及安防监控视频压缩存储，具体涉及一种安防监控视频压缩存储方法。
背景技术：
1、安防监控系统是指利用视频探测技术、监视设防区域并实时显示、记录现场图像的电子系统或网络；由于安防监控系统所涉及的图像数据量巨大，大量的图像数据存储在存储设备中，势必会占用较多的存储设备容量，因此需要对大量的图像数据进行压缩后再存储，因此安防监控系统涉及到大量图像的压缩存储。
2、现有技术存在以下不足：现有技术在对视频进行压缩时，大多是将视频中所有帧的图像全部进行压缩，当监控区域长时间处于静态画面时，所有帧的图像相似度将很高（几乎完全相同），若是将所有帧中相似度很高的区域全部逐一进行压缩，将会花费大量的时间，将导致视频压缩的效率大大降低，其次，当很多帧的图像相似度很高时，若是对很多帧的图像进行分别压缩，当视频画面中存在画质较差的画面时，将会影响对视频画面的观察。
3、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种安防监控视频压缩存储方法，本发明通过将监控区域划分为若干个子区域，根据划分后的子区域对视频监控每一帧呈现的图像按照同种方式进行划分，使每个子区域均呈现若干张图像，再对每个子区域内呈现的若干张图像进行相似度匹配，将相似度高的图像进行归类，获取同一类图像中的图像参数，根据图像参数建立数据分析模型，生成画质筛选评价系数，将同一类图像得出的画质筛选评价系数进行顺序排序，筛选出同一类图像中画质最优的图像，以同一类图像中画质最优的图像为基准图像进行压缩，并将压缩后的图像对同一类的其他图像进行全部替换，只需对同一类图像中画质最优的图像进行一次压缩，可有效地降低对同一类图像的压缩次数，进而降低整体的压缩次数，从而大大降低压缩的时间，提高压缩的效率，其次，以同一类图像中画质最优的图像为基准图像进行压缩后替换，可将同一类图像中所有的图像替换为画质质量最优的图像，可有效地提高视频压缩后的质量，以解决上述背景技术中的问题。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种安防监控视频压缩存储方法，包括以下步骤：
3、将监控区域划分为若干个子区域，根据划分后的子区域对视频监控每一帧呈现的图像按照同种方式进行划分，使每个子区域均呈现若干张图像；
4、对每个子区域内呈现的若干张图像进行相似度匹配，将相似度高的图像进行归类；
5、获取同一类图像中的图像参数，根据图像参数建立数据分析模型，生成画质筛选评价系数；
6、筛选出同一类图像中画质最优的图像，以同一类图像中画质最优的图像为基准图像进行压缩，并将压缩后的图像对同一类的其他图像进行全部替换。
7、优选的，将监控区域划分为若干个子区域，子区域的数量设置为n，n为大于等于2的正整数，根据划分后的子区域对视频监控每一帧呈现的图像按照同种方式进行划分，若视频中的帧数为m，m为正整数，则每个子区域内均会呈现m张图像。
8、优选的，基于特征向量方法评估若干张图像的相似度，包括以下步骤：
9、s1：特征提取
10、对于每张图像，先使用特征提取算法提取出关键点及其特征向量；
11、s2：特征匹配
12、通过计算特征向量之间的距离或相似度，将每张图像与其他所有图像进行匹配；
13、s3：特征聚合
14、将每张图像的匹配结果聚合，形成一个与所有图像有关的特征向量；
15、s4：相似度计算
16、通过计算特征向量之间的距离或相似度，得出所有图像之间的相似度矩阵；
17、s5：相似度排序
18、对于每张图像，根据其与其他图像的相似度进行排序，得到与之相似度最高的若干张图像。
19、优选的，图像参数包括图像中的噪声占比、图像对比度、色彩准确度以及色彩失真值，采集后，将噪声占比、图像对比度、图像模糊度以及色彩失真值分别标定为zszi、dbdi、mhzi、szzi。
20、优选的，噪声占比即图像中噪声的面积占图像的面积，计算的表达式为：，式中，yx表示噪声的区域面积，x表示噪声区域的数量，x=1、2、3、……、n，n为正整数。
21、优选的，图像对比度是指图像中最亮像素和最暗像素之间的差异程度，图像对比度可以通过以下公式计算：；其中表示图像中最亮像素的亮度值，表示图像中最暗像素的亮度值，对比度的取值范围在0到1之间。
22、优选的，图像模糊度是用来描述图像清晰度的指标，常用于评估图像质量，采用梯度法测量图像的模糊度，测量的步骤为：
23、a、对图像进行灰度化处理；
24、b、计算图像中每个像素点的梯度值，使用sobel算子或prewitt算子等滤波器进行计算；
25、c、对所有像素点的梯度值求平均，得到图像的平均梯度值即为图像的模糊度。
26、优选的，色彩失真使用deltae值来衡量，deltae计算方式为：，其中l1、a1、b1分别是实际颜色的l、a、b值，l2、a2、b2分别是图像中的l、a、b值；通过deltae值直接获取色彩失真值。
27、优选的，获取到噪声占比zszi、图像对比度dbdi、图像模糊度mhzi以及色彩失真值szzi后，建立数据分析模型，生成画质筛选评价系数pgxi，依据的公式为：
28、式中，、、、分别为噪声占比、图像对比度、图像模糊度以及色彩失真值的预设比例系数，且、、、均大于0。
29、优选的，求出同一类图像得出的画质筛选评价系数后，将同一类图像中得出的画质筛选评价系数按照由大到小或者由小到大的顺序进行排序，筛选出画质筛选评价系数最大值对应的图像，画质筛选评价系数最大值对应的图像即为画质最优的图像，将画质筛选评价系数最大值对应的图像为压缩基准图像进行压缩，再将压缩后的图像对同一类的其他图像进行全部替换。
30、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：
31、本发明通过将监控区域划分为若干个子区域，根据划分后的子区域对视频监控每一帧呈现的图像按照同种方式进行划分，使每个子区域均呈现若干张图像，再对每个子区域内呈现的若干张图像进行相似度匹配，将相似度高的图像进行归类，获取同一类图像中的图像参数，根据图像参数建立数据分析模型，生成画质筛选评价系数，将同一类图像得出的画质筛选评价系数进行顺序排序，筛选出同一类图像中画质最优的图像，以同一类图像中画质最优的图像为基准图像进行压缩，并将压缩后的图像对同一类的其他图像进行全部替换，将画质筛选评价系数最大值对应的图像为压缩基准图像进行压缩，再将压缩后的图像对同一类的其他图像进行全部替换，只需对同一类图像中画质最优的图像进行一次压缩，可有效地降低对同一类图像的压缩次数，进而降低整体的压缩次数，从而大大降低压缩的时间，提高压缩的效率，其次，以同一类图像中画质最优的图像为基准图像进行压缩后替换，可将同一类图像中所有的图像替换为画质质量最优的图像，可有效地提高视频压缩后的质量。