《视频监控数字图像分析系统》由会员分享，可在线阅读，更多相关《视频监控数字图像分析系统（59页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、 题题（中、英文）（中、英文）目目 Analysis system The surveillance video in the image enhancement algorithm, the paper developed for color and grayscale images of image enhancement algorithms, such as gamma correction, spatial sharpening, brightness, contrast adjustment, histogram adjustment, histogram equalization
2、 and color-based Retinex image enhancement, etc.; Finally, the paper design and implementation of a classic small algorithms such as image method: nearest neighbor, bilinear and bicubic interpolation. The surveillance video&digital image analysis system is used by Guizhou Province Transmission and S
3、ubstation Engineering Co.s storehouse,and be played a part in the image&video shooted by the camera. Keyword: video denoising, image denoising, enhance of image, enlarge of image ,Retinex 目录 目录 第一章第一章 绪论绪论 1 1.1 引言 1 1.2 国内外研究现状 2 1.3 论文研究工作 5 第二章第二章 监控视频图像降噪分析监控视频图像降噪分析 7 2.1 监控视频噪声产生原因 7 2.2 监控视频噪
4、声分类 7 2.2.1 基于统计理论的噪声分类 7 2.2.2 基于概率密度函数的噪声分类 7 2.2.3 基于噪声与信号关系的分类 9 2.2.4 基于噪声频谱形状的分类 10 2.3 图像去噪算法分析 10 2.3.1 时域滤波 10 2.3.2 空域滤波 11 第三章第三章 监控视频图像增强技术监控视频图像增强技术 13 3.1 基于空域的图像增强方法 13 3.1.1 线性变换 13 3.1.2 分段线性变换 14 3.1.3 直方图均衡化 14 3.1.4 直方图规定化 15 3.2 基于频域的图像增强方法 16 3.2.1 高通滤波 16 3.2.2 同态滤波 17 3.3 基于R
5、ETINEX的彩色图像增强研究 18 3.3.1 Retinex理论 . 18 3.3.2 Retinex算法简介 . 19 3.3.3 单尺度Retinex算法 . 19 3.3.4 多尺度Retinex算法 . 21 3.3.5 单尺度SSR算法的步骤. 21 3.3.6 实验结果 22 第四章第四章 图像关键区域放大算法分析图像关键区域放大算法分析 25 4.1 最近邻插值方法分析 25 4.2 双线性插值方法分析 25 4.3 双三次插值方法分析 26 4.4 核回归插值方法研究 27 第五章第五章 系统设计系统设计 31 5.1 系统需求分析 31 5.2 系统开发环境 31 视频监
6、控数字图像分析系统 2 5.2.1 软件环境.31 5.2.2 硬件环境.32 5.2 系统功能设计32 5.3 图像分析模块设计35 5.3.1 视频与图像降噪系统 .35 5.3.2 图像增强系统.37 5.3.3 图像放大系统.39 5.4 应用效果41 第六章第六章 结束语结束语43 致谢致谢45 参考文献参考文献47 第一章 绪论 1 第一章 绪论 1.1 引言 公共安全是国家和贵州省中长期科技发展纲要支持的重点领域，而突发公共 事件防范与快速处置则是其优先支持的主题。先进的数字视频图像资料分析技术 是突发公共事件防范与快速处置的技术基础之一。在公共安全领域中，例如在银 行、宾馆、交
7、通、广场、小区及城市街道等公共场所及重要部门的安全监控系统 中，当有异常情况发生后，可利用其监控录像为突发事件的处理提供重要的线索， 有利于相关人和物的辨识。所以，数字视频图像资料客观上为公安侦察、司法取 证、国家安全部门情报分析等应用提供了重要的途径。先进的数字视频图像资料 分析技术不但是司法取证的需要，还在公共安全中突发事件的预防与快速处置、 国家安全部门的情报分析、国际防恐反恐等领域中具有重要的价值，成为维护公 共安全、社会和谐和政权稳定所迫切需要的一项重要技术。美国“911”事件以后， 数字视频图像资料分析技术在欧美等发达国家备受重视并得到快速发展。由于历 史等原因，我国在上述技术领域
8、远落后于发达国家，而且在核心技术方面处于封 锁状态。所以，通过数字视频图像资料分析技术的研究，掌握其中的核心技术， 是提升公共安全技术及装备水平、构建和谐“数字”贵州的必然需要。 由于视频监控摄像头所处的环境条件如光线、电磁干扰、设备老化等影响， 监控图像有时无法满足公共安全需求，对于一些视频或者图像中的关键部位需要 使用图像处理进行去噪增强等操作，才能提取。并且，通常获取的视频都会因为 运动模糊和分辨率不够的原因而无法得到准确的信息。本文的研究内容是对影像 进行综合分析处理，提供视频、序列图像和单张图像的综合分析处理环境，通过 对影像预处理、常规处理和高级处理等手段，对影像（视频与图像）中感
9、兴趣区 域进行形状校正、图像增强、噪声处理、模糊去除、图像复原、融合增强以及图 像放大处理，以此为基础设计图像程序，对贵州送变电公司仓库的监控图像进行 处理。 贵州送变电工程公司是一家负责输变电施工的企业，其工作包括修建贵州省 内变电站、架设输变电线路等等，在此过程中需要使用各种机械、钢材、导线等 等，机具物资供应公司是其中负责机械和物资发放的部门，保管了大量施工用机 械和消耗性物资，包括了若干存放电力金具、机具设备的库房以及露天材料堆放 场地， 由于存放的材料多含铜、铁，特别是露天场地的材料，管理难度较大，安 全性较低。库区设置有摄像装置，但分布点不够广，且大部分为露天摄像头，因 视频监控数
10、字图像分析系统 2 为天气状况不佳、覆盖范围过大、摄像头分辨率低等原因，虽然采集到图像，但 常常因为图像质量不高、过于模糊的原因，无法提供较为细致和准确的信息，因 此迫切需要对已摄取的图像进行增强、去噪等方面的处理。 1.2 国内外研究现状 在视频的获取、存储、传输和复制过程中，视频图像会不可避免的被破坏。 受噪的视频图像不但会产生不良的视觉感受，也会限制用户获取真实信息。视频 图像降噪的目的是在尽可能保留信号特征的情况下，降低噪声，从而提高视频的 视觉感受质量。视频图像降噪也是视频图像压缩编码、增强和目标识别的预处理 阶段，因此，开发和研究监控视频降噪方案非常有必要。 由于视频图像的相邻帧之
11、间运动较小，所以视频图像帧间存在高相关性。通 过在帧间引入时域滤波器，视频图像降噪可以认为是图像降噪的扩展。现行的视 频图像降噪算法，主要有三种分类方法： (1)可以分为像素域降噪算法和转换域降噪算法两大类。 (2)按照滤波器支持的滤波范围来划分，主要可以分为时域滤波(即 1D 滤波)和 空域滤波（即 3D 滤波） 。 (3)按照有无运动估计，可以分为基于运动估计和运动自适应的滤波方法。为 克服运动带来的时域非平稳特性，还可进一步划分为运动估计方法和运动自适应 的滤波方法：运动估计的降噪方法直接利用运动估计过程找到当前像素在参考帧 中的对应像素，通过维持时间维的平稳性以保证滤波效果，实际上是沿
12、着在图像 序列中的运动轨迹进行滤波；运动自适应的滤波方法则直接沿着时间轴进行滤波， 但采用某种自适应机制抵消运动引起的时域非平稳1。 在视频降噪中，IIR 滤波器用当前帧和处理过的前一帧进行降噪即递归滤波 器，FIR 只使用了当前帧，前一帧，后一帧或者更多的几帧进行降噪。基于像素级 的降噪算法对时域上和空域上的相关像素进行筛选，被选中的像素将用于对当前 像素进行滤波，这种降噪算法能在保留图像细节的同时对像素进行恰当的降噪。 但算法运算复杂度比基于帧级或者宏块级的降噪算法的运算复杂度要大。 在国内，华为公司的视频降噪专利中2，在进行滤波之前判断平坦区域和静止 区域。对于平坦区域的像素点进行低通滤
13、波，对静止区域的像素点进行多图像平 均处理，对边界区域的像素点不进行低通滤波、以保护边缘，对运动区域像素点 不进行处理，避免了运动剧烈的画面出现拖尾的现象。张文洁3提出了一个类 似的非运动估计的自适应时域滤波方法，通过对滤波像素进行运动检测来判断是 否参与滤波、自适应调整滤波参数。这类方法主要是对视频图像中的静止区域进 第一章 绪论 3 行时域滤波，而不对运动区域处理、保护了视频图像中的细节，因此其缺点就是 视频中运动物体部分没有进行降噪； 杨维维和陈生谭等4提出了一种改进的自适应 时域滤波算法，通过一个滤波模版进行噪声判断，根据视频中噪声级别自适应确 定平滑滤波参数，该算法对视频中不同级别的
14、噪声均进行了时域滤波，且从一定 程度上消除了传统方法带来的拖尾现象。这类降噪算法会引入噪声标准差或噪声 方差估计单元，利用估计出的噪声标准差或者噪声方差作为判断是否进行滤波的 阈值，从而减小滤波对边缘的影响。 在视频图像增强方面，数字图像处理对数字图像提出许多经典有效的处理方 法，如亮度变换、直方图均衡等。本文在处理彩色数字图像过程中还使用了非常 有效的基于Retinex的彩色图像增强算法。最早的Retinex算法是 1971 年Land5和 McCann提出的任意路径算法，这是一个时间离散的随机过程算法，即下一个像素 位置的选择是从当前像素周围的邻域中随机挑选出来的，其最主要的缺点就是计 算
15、量较大。 随后， Jobson等人提出了基于同态滤波的Retinex算法。 该算法认为反射系数图 像对应着原图像中的锐化细节，而光照图像则被认为是空间平滑的，将原图像的 低通滤波作为照射光l的合理预测。低通滤波通常是将原图像与大的高斯核做卷积 得到的。单尺度Retinex算法给每个像素在一个尺度内用其尺度内的加权平均代替 原有的像素值。尺度的选取对图像的增强效果有很大的影响，色彩保真度和图像 的局部细节很难同时保证。多尺度Retinex算法6一定程度上缓解了单尺度Retinex 算法的天生缺陷，既可以保持图像色彩的保真度，又能保证图像的细节不至于丢 失，这个算法是由 3 个单尺度Retinex
16、算法结合而成的。 1985 年，Blake等人提出了基于泊松方程的Retinex算法7，该算法以Land提出 的Mondrian模型为基础。 1999 年，Funt等人在泊松方程Retinex算法的基础上做出改进，提出了重复的 多解决方案的非线性滤波Retinex方法。McCann算法5是一种基于多重迭代策略的 Retinex算法，单个点的像素值取决于一条特定路径的环绕的结果，并迭代多次。 随后Funt又提出了McCann99 算法，使用高斯金字塔模型进行逐层地迭代。 近年来基于可变框架的Retinex算法7以Retinex算法为基础，通过对可变框架 模型方程的迭代求解，估计出亮度图像，再用原始图像减去亮度图像来进行增强， 达到了很好的增强效果。 通过与其它增强方法比较，Retinex 方法具有非常明显的图像增强效果。它具 有锐化、颜色恒常、颜色高保真等特性，而很多其它的图像增强算法通常只具有 其中的一种或几种特性，不是全部。目前 Retinex 理论已经越来越多的应用到各种 图像增强算法当中，如航空遥感图像增强，医学图像增强，薄雾低对比度
