視頻監(jiān)控中目標(biāo)清晰化方法研究.pdf

1、隨著圖像的數(shù)字化發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)越來越廣泛應(yīng)用于日常生活中，成為安全防范系統(tǒng)的重要組成部分，然而圖像在獲取、傳輸及存儲的過程中難免受到硬件以及外界環(huán)境的影響而造成圖像模糊，導(dǎo)致圖像整體質(zhì)量下降，從而影響目標(biāo)跟蹤及辨識等后續(xù)工作的進行。論文從視頻監(jiān)控所獲取的模糊序列圖像中檢測并提取出運動目標(biāo)，在此基礎(chǔ)上利用清晰化算法對提取目標(biāo)進行處理，最終獲得清晰的目標(biāo)對象。論文主要工作有：
　　 在研究清晰化算法之前，為減小運算量和提高系統(tǒng)的

2、實時性，先對視頻監(jiān)控中的運動目標(biāo)進行檢測和提取，介紹和分析了幾種經(jīng)典的運動目標(biāo)檢測的方法，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合幀差法和背景差分法的優(yōu)缺點，提出了一種改進的運動目標(biāo)檢測算法，該算法基于動態(tài)閾值二值化圖像，通過幀差，再與背景差分，實時更新背景，能夠獲取更為精確的運動目標(biāo)。對于視頻監(jiān)控目標(biāo)的清晰化，論文首先分析了監(jiān)控系統(tǒng)中造成圖像模糊的原因，分別從圖像增強和圖像復(fù)原兩個方向?qū)δ：龍D像進行清晰化的研究。將維納濾波、約束最小二乘法以及同態(tài)濾波分別用于

3、監(jiān)控圖像的清晰化，并提出了一種基于卡方檢驗的圖像復(fù)原方法，先估計圖像中的模糊類型，再對退化圖像進行復(fù)原。最后將這幾種清晰化算法用于之前提取到的運動目標(biāo)，只對圖像中特定區(qū)域進行處理，以提高系統(tǒng)的實時性。
　　 在以上研究的基礎(chǔ)上，通過OpenCV和MATLAB對論文中的算法進行實驗，在VC++平臺上設(shè)計并開發(fā)了視頻監(jiān)控中目標(biāo)的清晰化處理系統(tǒng)，對采集的視頻文件進行實驗，結(jié)果證明，論文中研究的清晰化算法能夠?qū)σ曨l監(jiān)控中的運動目標(biāo)進行有