近年来,随着视频监控技术的不断推陈出新,基于IP数字网络的高清数字视频监控系统已经逐步代替了原有的标清模拟视频监控系统。各大视频监控厂商不断推出200万像素、500万像素的高清IPC和各类NVR以及视频监控平台管理系统。在这样不断革新的技术环境下,视频监控前端已经不再受传统的传输距离的限制,摄像机分布越来越散,视频监控网络也越来越广,视频监控系统已经由原有的小型局域网不断升级为城域网,部分行业或单位已经实现了全国各级视频监控系统联网,组成了一个贯穿整个行业的大型广域网。然而,在视频监控数量呈几何倍数增长的同时,视频监控图像质量的异常情况越来越多,而且识别难度和工作量越来越大,原有传统的视频监控质量识别的工作模式已经远远跟不上视频监控发展的速度。传统视频监控图像质量识别和诊断是依靠人工评测的形式,通过人工定期或不定期的对每个图像进行调阅查验,依靠个人主观来判定是否存在故障或异常情况,并人工记录。这种传统模式应用于大型视频监控网络时,会造成图像识别和诊断的工作量巨大,排查遗漏率高,流程复杂,维护周期增大,而且在排查过程中因个人主观因素影响的图像质量识别诊断的准确率等一系列问题,都会导致视频监控系统整体图像质量严重降质,系统使用效果大幅降低。基于以上实际情况,本文将设计并实现一种视频监控图像质量的自动诊断系统。该系统能替代传统人工评测的模式,通过一定的算法自动识别常见的视频质量的异常情况,如视频图像抖动、图像色偏、图像模糊,并且系统能记录和反馈存在问题的摄像头,为用户后期维护检修提供快捷、直观的统计数据。笔者通过对视频图像质量主客观评价方法的深入研究,结合视频监控图像的特征以及视频监控系统维护的特点,对图像抖动、图像色偏和图像模糊相关算法进行了的研究,并对所用算法诊断的结果做了统计分析。同时,本文中根据视频监控图像质量诊断系统的需求分析,将该系统分为诊断设置、视频帧预处理、视频质量诊断和诊断结果存储五个子功能模块,并对以上四个子功能模块进行设计和实现,经过大量的实验测试,该系统取得了较好的成绩,基本符合预期设计目标。