发布时间 : 星期二 文章视频监控系统的设计更新完毕开始阅读6964e2097cd184254b35357f
视频监控系统的设计与实现
灰度图像进行处理的，因此，通常需要把捕获到的彩色视频图像数据转换成灰度图像数据。
这种将包含亮度和色彩的彩色图像转化为只包含灰度信息图像的过程成为灰度化处理。在大多数情况下，彩色图像中每个像素点的颜色由红，绿，蓝三基色按不同的比例混合而成，那么一个像素点的颜色就需要三个字节来存储，每个字节分别对应R，G，B分量的信息，而转换后的灰度图像的每个像素只用一个字节来表示，其中存储的就是该点的灰度值，灰度值的范围介于0-255，数值越大，该点越白，即越亮，越小则越黑，若灰度值为0，则该点为黑色，若为255，则为纯白色。
转换的公式为式2-15：
Gray(i,j)?0.299*R?0.587*G?0.114*B
(2-15)
其中Gray(i,j)即为转换后的灰度图像在(i,j)点处的灰度值，它介于0-255之间，即：O (2)彩色图像模型的转换 传统的背景图像差值法一般的是采用背景图像和当前图像在灰度空间中实现的。由于灰度空间可用的信息少，目标和背景很容易出现十分接近的情况，因此得到的差值图像中目标区域会出现较大的空洞或者破裂，不利于图像的进一步的处理。对视频图像进行观察和分析，发现物体与背景灰度相同的区域，在彩色空间中一般的不会相同，因此采用彩色图像差值模型。RGB在计算机领域有着举足轻重的地位，被广泛用于计算机图形和成像之中。然而，在处理现实世界的图像时，RGB并非很有效，因为它对所有色彩都用等长像素点的R、G、B三色加以合成。这就使得每个像素在R、G、B三个成分上拥有相同的像素深度和显示分辨率。此外，就是与人的视觉系统很有关系，人类的眼睛对低频信号比对高频信号具有更高的敏感度，人类的眼睛对明视度的改变也比对色彩的改变要敏感的多。实际应用中常从BGB空间转换到YUV色彩空间，然后在YUV空间基于颜色对目标进行分割。从RGB空间到YUV空间是一种线性变换，变换公式如下： Y = 0.3R + 0.59G + 0.11B U = -0.15R – 0.29G + 0.44B V = 0.51R – 0.52G – 0.095B R = Y + 1.14V G = Y – 0.39U – 0.58V B = Y + 2.03U 25 电子科技大学硕士学位论文 第三章 视频监控系统总体设计方案 3.1需求分析 随着计算机技术与信息技术的发展，图像处理、模式识别以及人工智能领域的研究为助力器，视频监控技术得到了的广泛应用，以摄像机获取监控场景中运动目标，并转换成数字图像序列信息，通过计算机视频监控系统实现现代化社会安全的保证。 目前，国内外对于视频监控技术的科研力度越来越大，并在实践应用中获得了不同的反响、发挥了巨大的潜质，市场上出现了各种各样、科技含量极高的视频监控系统，囊括了监控系统一路发展所经历的各种阶段技术产品，例如：模拟视频监控系统产品，数字视频监控系统产品等，这些系统通常含有很高端的硬件配置（CCD摄像头、显示器、监控主机、硬盘录像机等）和软件环境，广泛应用于社会各种高安全级别区域与场所，如：银行、监狱、博物馆、交通枢纽等。但是，在视频监控技术大发展的同时，越来越多的人希望能够普及，使整个社会能够享用技术进步所带来的便捷，因此，相比较那些成本高昂、功能繁多的监控系统，简单、迷你的小型监控系统也由很大的发展空间和市场需求，它们更适用于一些安全级别较低、监控环境简单的场合如敬老院、医院监护、工业农业有害环境下的监护等。 鉴于这种市场分析和前景，设计实现小型的、基本功能完善的视频监控系统，最终实现以较少的硬件和软件资源，获得足够完善的监控功能，使其能够广泛应用于社会安全一般性监控，为用户级消费群体广泛服务，发挥视频监控系统由大到小的应用转变，能够得以普及。 3.2 通用系统设计框架 如图3.1所示的是视频监控系统的通用结构框图[27]，是一个完整的、功能完善的视频监控系统所应具有的基本组成部分，主要由四大模块组成：图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块和图像理解模块。 图像获取模块是通过摄像机等硬件设备采集监控场景中视频图像序列的过程，不同的监控环境和安全性要求，需要相应性能的硬件设备。 图像处理模块包括图像处理和图像预处理两个方面，图像处理是利用计算机信息处理技术对采集到的视频图像信息进行处理，如：编码、传输和存储，从而进行后续模块的处理。 图像预处理是为了提高图像的质量和精确度所进行的处理，包括滤波、增强、恢复等。 图像分析模块主要包括图像分割、图像定位、图像跟踪及特征提取，这一部 26 视频监控系统的设计与实现 分是计算机监控系统的主体部分，是后期高端视频处理的基础。通过对视频图像中的运动目标进行检测、识别和跟踪，获取信息。 图像理解根据图像分析获取图像的客观信息，通过计算机后台分析图像中运动目标的特征和联系，并得出图像深层的信息和理解，对场景做进一步的解释，从而可以根据分析结果实施行动。主要包括目标识别、行为理解、威胁估计和决策推理。 图像 图像获取 预处理 处理 图像分析 行为理解 结果输出 编 码 传 输 传 存 储 存 滤 波 增 强 恢 复 目 标 分 割 目 标 定 位 目 标 跟 踪 特 征 提 取 目 标 识 别 行 为 理 解 威 胁 估 计 决 策 输 储 图3.1视频监控系统通用结构框图 3.3 系统总体结构 本论文所设计实现的视频监控系统是具有基本功能的监控系统，主要应用于摄像机固定的条件下，实现图像采集、图像预处理、图像检测识别及目标跟踪等功能，将采集到的视频图像序列进行数据信息处理、图像处理、分割识别，系统基本结构如图3.2所示： 系统主要工作流程如下： (1) 初始化系统的基本参数，如视频采集设备（摄像机）采集视频图像的速度，即每秒采集多少帧的图像，图像预处理中设置的阈值等参数。 (2) 通过摄像机进行图像信息的采集，并转化为数字信号，存储在计算机中，由于采集到的原始图像受到光照变化、背景抖动、噪音等外界因素的影响，所以对采集到的图像序列进行预处理，如滤波、图像二值化等。 (3) 对运动目标进行检测识别，是系统的核心功能，对预处理后的图像进行图像特征点的提取、分割，实现准确识别，输出检测结果。 (4) 对目标识别模块检测出的运动目标物的运动轨迹进行跟踪和预测，若出现符合预定义的目标物的运动特征时，可以触发相应的系统动作， 27 电子科技大学硕士学位论文 初始化设置 摄像机 图像 采集 预处理 目标 分割 目标 跟踪 结果 输出 保存当前帧图像 分析二值图像 图像采集与检测 图3.2 系统结构图 3.4 系统功能模块 计算机视频监控系统主要由四大模块组成：系统初始化模块、视频图像采集模块、图像预处理模块、图像识别与检测。这五部分是实现了监控系统基本功能。 各部分模块功能如下： （1）系统初始化模块 系统初始化模块主要为系统设置视频采集初始化参数，这些参数包括图像分辨率的设置，每秒摄像机采集图像的帧数，摄像机相关参数，图像预处理中二值化及特征点的阈值等。 （2）视频图像采集模块 图像采集模块主要将摄像机捕捉到的视频图像经过数字信息处理，准化为数字信息，传送到系统中，存储到帧缓存或计算机内存中存放图像的存贮区，以备使用。 （3）图像预处理模块 图像预处理模块主要通过调用系统中存储的图像序列进行滤波、除噪、锐化等处理，本系统采用中值滤波方法消除图像上的随机脉冲噪声，以获得图像轮廓清晰的效果。采用二阶差分法进行锐化，经过这些预处理的操作，使采集到的原始图形效果更好，有利于图像检测与识别。 （4）目标识别与检测模块 图像识别与检测模块主要实现运动目标的分割、识别功能，首先对视频监控背景进行建模，通过帧差法和背景差分法对目标进行检测和识别，并通过建立的背景模型对背景进行实时更新，将运动目标与背景相分离，提取出运动目标图像。 （5）运动目标跟踪模块 运动目标跟踪模块主要实现对目标识别模块检测出的运动目标物的运动轨迹进行跟踪和预测，若出现符合预定义的目标物的运动特征时，可以触发相应的 28