视频质量检测（4）--图像亮度异常检测

本文主要介绍图像亮度异常的检测。
1、亮度异常的定义
视频画面中过亮或者过暗的区域超过一定比例。
2、算法思路
计算图片在灰度图上的均值和方差，如果存在亮度异常时，均值会偏离基准点（可以假设为128或者其他值），方差也会偏大；通过计算灰度图的均值和方差，就可评估图像是否存在过曝光或曝光不足。
但实际上，图像的均值就可以表征画面的亮暗度；考虑方差的因素，需要参考选择的基准点（不同基准点，方差误差较大），综合判断图像亮度的异常。
3、代码实现

void JudgeBright1(Mat src, float &da)
{
	Mat gray;
	cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);

	Mat means, stddev;
	meanStdDev(gray, means, stddev);
	da = means.at(0);
}
void JudgeBright2(Mat src, float &da, float &k)
{
	Mat gray;
	cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
	float Sum_a = 0;
	int Hist[256] = { 0 };
	double meanV = 0;
	for (int i = 0; i < gray.rows; i++)
	{
		uchar *ptr = gray.ptr(i);
		for (int j = 0; j < gray.cols; j++)
		{
			Sum_a = Sum_a + (ptr[j] - 100);
			Hist[ptr[j]]++;
		}
	}
	da = Sum_a / (gray.rows*gray.cols);

	float D = abs(da);
	float ma = 0,sum_m =0;
	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		sum_m = sum_m + abs((i - 100) - da)*Hist[i];
	}
	ma = sum_m / (gray.rows*gray.cols);
	float M = abs(ma);

	k = D / M;
}

方法一简单实现，只需根据实际需要中对正常、过亮、过暗的图像均值做好统计，选择合适的阈值即可；
方法二，原理上更为合理，但实际中基准点的选择会导致结果有很大误差。

本人希望在分享过程中与各位共同学习、共同提高！