在当今社会,视频监控已经在我们身边的各种领域中得到了广泛的应用。随着监控系统使用数量的急剧增加,监控人员越来越难以维护和管理这些监控系统的设备。对于一个网络视频监控系统,在常规的视频信息处理过程中,如视频采集、压缩、编码、传输和解码等,经常会产生各种视频图像损伤,严重影响视频质量,导致监控效果不佳。因此,实现监控系统自动化检测视频异常具有十分重要的意义。视频异常诊断系统就是为了提高检测效率,减少监控人员的工作时间而设计的。本文分析了各种不同的,常见的图像异常,其中包括视频信号缺失,噪声、亮度、偏色、清晰度异常、画面冻结和摄像机干扰等,然后根据它们某些特征分别采用相应的检测算法进行检测和评价。其中,信号缺失异常检测采用灰度直方图来检测,噪声异常检测采用距离向量和来检测,亮度异常检测采用基于HSV的平均亮度法,偏色异常检测采用基于等效圆的检测方法,清晰度异常采用基于“边缘点”的检测方法,画面冻结异常采用差分法来检测,摄像机干扰异常采用ORB特征点检测和匹配来检测。该系统中各个模块之间协同合作,一共分为4个模块,包括图像采集模块,图像预处理模块、图像异常检测模块和异常记录和显示模块。目前,视频异常诊断系统已经完成开发了,并接入监控视频进行了测试。测试结果表明,该系统既能够实时地监控视频质量,还能够快速准确地检测视频中出现的图像异常类型。