基于关键帧提取的静态视频摘要技术研究
基于关键帧提取的静态视频摘要技术研究
随着互联网的广泛使用和视频采集技术的逐渐成熟,数字视频数
量呈爆炸式增长。为了从海量视频中快速准确搜索到有效信息,通过
精简的关键帧概括原始视频的主要内容,视频摘要技术应时而生。现
有视频摘要方法,不仅专门用于解决视频关键帧相似性度量问题的理
论仍处于形成期,而且大多数的图像相似性计算方法主要依据的是传
统图像特征,较少考虑到图像像素空间的拓扑结构。针对以上问题,
围绕静态视频摘要技术,本文对关键帧提取和关键帧图像相似性计算
中涉及的关键技术进行了研究,主要工作概括如下:(1)以光流运动分
析为基础,提出将光流技术与改进的爬山搜索相结合的关键帧提取方法。首先,使用光流法计算视频帧序列的运动曲线。然后,通过改进的爬山法实现对搜索初始点的预设,引导算法向更合理的解空间搜索运
动曲线的局部极小值;通过变步长搜索,使算法迅速地收敛于局部最
优解。最后,提取运动局部极小值对应的视频帧作为关键帧。该方法
根据连续帧之间光流位移的变化剧烈程度提取关键帧,其获得的关键
帧不仅较全面地涵盖视频内容,而且能突出视频的重要内容;同时可
应用于视频的快速浏览和检索。(2)提出基于超像素分割的关键帧相
似性计算方法。该方法使用超像素分割算法对关键帧图像的像素进行局部聚类,可将像素点提升至更具语义空间的图像区域。如此操作,
能够有效地利用像素间的区域拓扑关系,以实现对图像块的准确比对。利用该方法对提取出的相邻关键帧进行相似性计算,并以此为依据压
缩关键帧间类似的冗余帧,同时不会遗漏人们感兴趣的视频信息,进
而得到更有效且性能更优的静态视频摘要结果。(3)将本文提出的静态摘要方法在两个公开基准数据集,即OVP数据集和YouTube数据集上完成实验,并与几种具有代表性的静态视频摘要方法进行对比。通过主观展现及客观性能分析,证明本文获取的视频摘要与人工摘要结果具有更高的一致性,且比以往方法表现出更好的性能,从而验证本文所提方法的有效性和先进性。
视频摘要技术
视频摘要技术综述 欧阳建权1,2,3张勇东1 北京 100080??ì? 411105±±?? 100039基于内容的视频分析视频摘要主要分为两类视频略 览包括基于MPEG-1/2的关键帧表示和MPEG-4的关键对象表示视频梗概包括视频概述和精彩片段 心理学等视频摘要模型 视频摘要关键对象精彩片段 Survey on Video Abstraction Technolgy OUYANG Jianquan1,2,3 , LI Jintao1 , ZHANG Yongdong 1 (1.Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080 3.Graduate School of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039) Content-based video analysis is the hot issue in multimedia. This paper describes the recent advance in video abstraction. There are two kinds of video abstracts: still and moving image abstract. The still image abstract, namely video summary includes key frame pattern in MPEG-1/2 video and key object pattern in MPEG-4 video. The moving image abstract, namely video skimming includes summary sequence and highlight. Moreover, it introduces the new video abstraction approach affective–based video summary. Video abstraction; Key frame; Key object; Summary sequence; Highlight 计算机工程 Computer Engineering 第31卷第10期 V ol.31 ·￠?1?÷ê?/热点技术10000007 A 中图分类号 国内外很多大学和公司在进行视频摘要研究 如Virage[1] IBM的CueVideo和卡耐基CMU 1ú?ú?D??μ￥?? 清华大学复旦大学等也研究出了 一些原型系统 视频略览 和视频梗概 而视频梗概是视频内容的浓缩 视频略览往往为静态视频摘要模式 对象概括表示镜头 内容而视频梗概为动态视频摘要模 式一 般是智能选择能够刻画原视频内容的小片段加以编辑合成 静态视频摘要只考 虑其关键帧生成摘要的速度比 动态的快 通常以镜头的方式表示声音和文字等信息 主要是基于关键帧表示视频序列的概略信息 用于表示镜头的内 容并能够与视频索引技术 等相结合其浏览方式包 括故事板 基于故事板的浏览方式为将提取后的关键帧以缩略图 的形式按照时间顺序显示和浏览 包括该镜头持续时间和摄像机运动等 即首先通过镜 头分割技术将视频转换为镜头的集合 该方法实现最简单但是对摄像机 快速运动的镜头表现能力有限 其原理为对当前帧 若大于预设的阈值否则加入距 离最近的类关键帧表示方法可以分 为基于视频特征相似性聚类和基于多模式 其视 频低层特征有一定的相似性比如lin[5] 基于主颜色进行相似匹配,其它还有基于匹配块 但是视频帧低层特征相似距离小并不一定表示帧本 身的内容相似 1.1.2基于多模式 基于多模式的方法主要是模仿人类感知能力进行精简 视频内容表示,一般是综合视频音频因为 在电影视频与音频内容往往同 时变化 该镜头边界为新的场景边界 如图 1所示 欧阳建权(1973男研究方向为多媒体分析 研究员博士 定稿日期oyjq@https://www.360docs.net/doc/2f4536632.html,
基于内容的项目视频关键帧识别技术研究
Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2016, 5(2), 114-121 Published Online April 2016 in Hans. https://www.360docs.net/doc/2f4536632.html,/journal/sea https://www.360docs.net/doc/2f4536632.html,/10.12677/sea.2016.52013 Video Key Frame Recognition Technology Research Based on the Content Qian Liu, Gui’e Luo, Xianru Liu* Central South University, Changsha Hunan Received: Mar. 17th, 2016; accepted: Apr. 2nd, 2016; published: Apr. 5th, 2016 Copyright ? 2016 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/2f4536632.html,/licenses/by/4.0/ Abstract The key frame extraction is vital for automatic segmentation of video; the standard of extracted key frame directly affects the final result. Based on the analysis and research about project video, the paper proposes template matching, histogram comparison, the key frame detection and key frame recognition algorithm, and for the recognition accuracy and recognition rate of template matching and histogram comparison, the paper also does the comparison. In the recognition, the key frames adopted a new character segmentation algorithm. Finally, the paper summarizes the advantages of this method and good results have been achieved. Keywords Key Frame, Template Matching, Character Segmentation 基于内容的项目视频关键帧识别技术研究 刘倩，罗桂娥，刘献如* 中南大学，湖南长沙 收稿日期：2016年3月17日；录用日期：2016年4月2日；发布日期：2016年4月5日 摘要 关键帧的提取对于视频的自动切分至关重要，提取的好坏直接影响最终的结果，本文通过对项目视频的*通讯作者。
视频流关键技术的研究进展
视频流关键技术的研究进展 卓 力,沈兰荪,朱 青 (北京工业大学信号与信息处理研究室,北京100022) 摘 要: 视频流是在因特网上进行视频信息传送的主流方式.为了在因特网上传输高质量的视频流,需要采取 相应的传输机制.本文从视频流传输框架出发,系统讨论了当前视频流关键技术的研究进展,分析了各种技术的特点,并指出进一步发展的前景. 关键词: 因特网;流媒体;视频流;阻塞控制;差错控制中图分类号: T N915101 文献标识码: A 文章编号: 037222112(2002)0821213206 Re search Advance s in K ey Technology of Video Streaming ZH UO Li ,SHE N Lan 2sun ,ZH U Qing (Signal and Information Processing Lab ,Beijing Polytechnic Univer sity ,Beijing 100022,China ) Abstract : Video streaming is the mainstream manners in delivery of video content over the Internet.T o deliver high quality video streaming over the Internet ,suitable transmission mechanism must be adopted.S tarting from introduction to video streaming deliv 2ery framew ork ,research advances in key technology of video streaming are summarized.The characteristics of techniques are analyzed and prospect is als o pointed out. K ey words : internet ;streaming media ;video streaming ;congestion control ;error control 1 引言 目前,因特网已经发展成为一个跨区域、跨国界、跨文化 的信息传输平台,网络多媒体化成为因特网的发展趋势.在网络上传输多媒体信息时,可以采用下载(D ownload )和流式(Sreaming )传输两种方案.音/视频数据文件一般都比较大,由于网络带宽的限制,下载需要很长的时间,需要的存储容量很大.为了解决这些问题,一种遵守特定网络协议的流式媒体(S treaming media )技术应运而生. 流式媒体技术是一种新的传送时间连续的数据和音/视频媒体的技术.流式传输时,用户不必等到整个文件全部下载完毕,只需经过几秒或十数秒的启动延时即可进行观看.当音/视频等媒体在客户端播放时,文件的剩余部分继续下载,用 户不需要存储文件就可以边下载边连续、不中断地播放.这样流式传输不仅使启动延时大大缩短,还不需要太大的缓存容量[1～5]. 在流式媒体中,视频流(Video sreaming )技术是最为重要的.本文从视频流的传输框架出发,讨论了视频流的关键技术及应用前景. 2 视频流传输系统框架及其特点 根据因特网上视频流业务的特点可以将视频流分为两种 传输模式[1～3]:直播(Live streaming )和点播(On 2demand stream 2ing ).点播与直播之间最大的区别在于视频编码器是否实时地对视频信息进行编码.点播是将编码后的视频码流存储起来,编码离线进行,而直播需要编码器实时地对视频信息进行编码.点播可以支持快进/快退/停止/回放等VCR (Video Cas 2sette Recording )功能,而直播一般难以具有这样的功能.点播和直播可以采用单播(Unicast )和组播(Multicast )两种传输机制,两种机制的视频流传输框架如图1所示. 图1 视频流传输框架 收稿日期:2002201210;修回日期:2002204215 基金项目:国家自然科学基金(N o.90104013);国家“863”计划(N o.2001AA121061) 第8期2002年8月 电 子 学 报 ACT A E LECTRONICA SINICA V ol.30 N o.8 Aug. 2002
基于关键帧提取的静态视频摘要技术研究
基于关键帧提取的静态视频摘要技术研究 随着互联网的广泛使用和视频采集技术的逐渐成熟,数字视频数 量呈爆炸式增长。为了从海量视频中快速准确搜索到有效信息,通过 精简的关键帧概括原始视频的主要内容,视频摘要技术应时而生。现 有视频摘要方法,不仅专门用于解决视频关键帧相似性度量问题的理 论仍处于形成期,而且大多数的图像相似性计算方法主要依据的是传 统图像特征,较少考虑到图像像素空间的拓扑结构。针对以上问题, 围绕静态视频摘要技术,本文对关键帧提取和关键帧图像相似性计算 中涉及的关键技术进行了研究,主要工作概括如下:(1)以光流运动分 析为基础,提出将光流技术与改进的爬山搜索相结合的关键帧提取方法。首先,使用光流法计算视频帧序列的运动曲线。然后,通过改进的爬山法实现对搜索初始点的预设,引导算法向更合理的解空间搜索运 动曲线的局部极小值;通过变步长搜索,使算法迅速地收敛于局部最 优解。最后,提取运动局部极小值对应的视频帧作为关键帧。该方法 根据连续帧之间光流位移的变化剧烈程度提取关键帧,其获得的关键 帧不仅较全面地涵盖视频内容,而且能突出视频的重要内容;同时可 应用于视频的快速浏览和检索。(2)提出基于超像素分割的关键帧相 似性计算方法。该方法使用超像素分割算法对关键帧图像的像素进行局部聚类,可将像素点提升至更具语义空间的图像区域。如此操作, 能够有效地利用像素间的区域拓扑关系,以实现对图像块的准确比对。利用该方法对提取出的相邻关键帧进行相似性计算,并以此为依据压 缩关键帧间类似的冗余帧,同时不会遗漏人们感兴趣的视频信息,进
而得到更有效且性能更优的静态视频摘要结果。(3)将本文提出的静态摘要方法在两个公开基准数据集,即OVP数据集和YouTube数据集上完成实验,并与几种具有代表性的静态视频摘要方法进行对比。通过主观展现及客观性能分析,证明本文获取的视频摘要与人工摘要结果具有更高的一致性,且比以往方法表现出更好的性能,从而验证本文所提方法的有效性和先进性。
视频摘要检索介绍
随着科学技术的发展，视频监控得以在人们的生活中广泛应用的应用。越来越多的监控摄像头安装在我们身边，随着电脑处理速度的大大提升，磁盘容量的增大、因特网的广泛使用，每天这些设备生成了成千上万的数据。因此，从这些海量的数据中找到重要事件就变得异常困难。所以，找出一种方法去压缩视频，甚至自动地搜索整个文件集就尤为紧迫监控录像的检索与查看依然是一项高成本的、耗时、费力的工作。它往往需要一个庞大的团队来进行集中查看和分析捕获的视频录像，用于调查取证。这样不仅使监控成本提高，且高强度的查看分析容易使人疲劳、出现纰漏、不利于安全监控。深圳久凌技术软件有限公司视频摘要、检索软件的出现，解决了这个棘手的问题，使通过视频调查取证不在费时和繁琐。 智能视频分析是计算机视觉与人工智能领域研究的一个分支，融合了计算机视觉、人工智能及图形分析等多项技术，其发展目标是在监控场景与事件描述之间建立一种映射关系，实现从“看得见到看得明白”。它突破了传统的视频监控中使用的移动侦测，上升到了“识别及分类”层级，能回答“检测到的是什么？”的问题，具有一定的人工智能，相比传统监控具有检测精度高、虚警相对少的特点，可过滤一些干扰因素，具有一定的适应能力。 智能视频分析行业技术及产品现状：在实际应用中，实时事件检测与目标检索，容易受到环境变化（包括光照，阴影，强光源，天气，风吹树摇等背景的动态变化）、摄像机的动态范围窄图像模糊及摄像机本身的抖动等多种因素的影响，智能视频分析往往会有误差；同时，从海量的视频文件中发现重要事件线索如同大海捞针。另一方面，由于监控录像抓拍的人脸不是正面照，分辨率低，表情、姿态、光照以及拍摄年龄与身份证照片有差异，导致传统人脸识别有很大挑战。上述两方面问题容易导致虚警，每天成百上千的误报容易导致用户的不信任度提升，影响智能视频分析技术的推广与普及。 视频摘要主要面临下列三方面挑战1.实时事件检测误警率高，2.事后线索查找犹如大海捞针，3.非受控监控环境下人脸识别率低。深圳久凌软件技术有限公司针对上述情况展开了长期技术研究，推出了相关产品，以下介绍视频浓缩摘要的主要应用和目前可以达到的技术水准： 视频浓缩供快速检索：透过智能视频分析，实现将某个摄像机一天的录像压缩到1小时甚至数分钟以内，同时保留人/车辆或感兴趣目标的活动细节。在视频摘要中，对于人或车辆目标，显示目标出现的时间，并且支持用户通过点击目标，播放目标出现前后的原始视频。 节省存储硬盘空间：数字摄像机产生的压缩视频按100:10:1的比例存储：为了节省海量视频的存储空间，
视频技术
数字技术论文 摘要: 为了满足数字通信及其它商业应用的需求，语音压缩编码技术得到了迅速发展。介绍了目前语音压缩编码技术的研究进展，主要包括连续可变斜率增量调制(CVSD)、小波分析、多脉冲激励线性预测编码、散布脉冲码(MPD-USACELP)、波形内插(WI)、线谱对(频率)(LSP)的量化。激励线性预测(DP-CELP)、多重脉冲散布非均匀代数码本激励线性预测。 关键词: 数字通信语音压缩编码 近30 年来, 通信技术一直在发生着深刻的变化, 编码技术日臻完善,高质量、低速率的语音编码算法纷纷出现, 各国相继成立了一些国际通信标准化组织, 及时地制定专门的通信编码标准, 语音编码技术的发展也体现在这些不断制定的标准中。由于实现方式的不同, 语音压缩编码技术种类很多, 一直向着高质低速方向发展, 并出现了不少令人振奋的成果。 随着信息技术的发展, 信道资源显得更加宝贵, 为了在有限的信道内进行更多的信息传输, 必须对语音信号进行压缩。语音信号能够压缩的基本依据是语音信号中存在的冗余和人类的听觉感知机理。语音信号存在多种多样的冗余, 可分别从时间域和频率域描述。从时间域分析: 幅度的非均匀分布, 即语音中的小幅度样本出现的概率高, 信息主要集中在低功率上;采样数据间的相关, 相邻的语音信号间有很强的相关性, 研究表明, 当采样率为8 kHz 时, 相邻样值之间的相关系数大于0.85, 如果采样率提高, 相关性将更强; 周期间的相关, 浊音语音段具有准周期性, 反映在波形上出现图形的重复, 即信息冗余; 语音间隙, 实际语音通信中, 存在通话间隙, 通话分析表明, 全双工话路的典型效率约为通话时间的40%, 即静止系数为0.6;长时自相关, 除了本间、同期间的相关外, 在较长的时间间隔上, 语音信号也存在相关, 统计表明, 8 kHz 采样时的平均相关系数高达0.9。从频率域分析: 非均匀的长时功率谱密度, 从相当长的时间内统计平均, 语音信号的功率谱呈现强烈的非平坦性, 这说明语音信号对给定的频段利用的不充分, 存在固定的冗余度; 语音特有的短时功率谱密度, 语音信号的短时功率潜在某些频率上出现峰值, 而在另一些频率上出现谷值, 这些峰值频率是能量较大的频率, 称为共振峰( Formant) , 语音特征主要由前3 个共振峰频率决定, 随着频率的增高, 对整个功率谱的影响会快速递减。语音压缩的第二个依据是人的听觉生理和心理特性对语音的感知,其影响主要表现在: 第一, 人的听觉系统( Human Auditory System, HAS)对声音具有掩蔽效应( Mask Effect) , 即一个强的声音能够抑制另一个同时存在相对较弱的声音, 利用这一性质可以抑制与信号同时存在的量化噪声。第二, 对不同频段的声音的敏感程度不同。人的听觉对低频端比较敏感, 而对高频端不太敏感, 这主要是因为浊音的周期和共振峰在这里。第三, 人耳对语音信号的相位变化不敏感。人耳的听觉不像人的视觉对感知
视频摘要
· 157 · 中华肩肘外科电子杂志 2017年5月第5卷 第2期 Chin J Shoulder Elbow（Electronic Edition），May 2017，Vol.5.No.2肱骨近端钢板固定并发症的治疗 肩关节锁定后脱位的治疗 柴益民 东靖明 【摘要】 肱骨近端骨折是一种常见的损伤，占全身骨折的4％~5％，任何年龄段都可发病。超过 80% 的肱骨近端骨折为无移位或轻度移位的稳定性骨折，可以通过非手术方法进行治疗，但是，对于有移位的不稳定骨折，采用非手术治疗常常会导致骨折畸形愈合，影响患者的功能，因此对于该类型骨折常常需要手术治疗。肱骨近端骨折术后并发症发生率约为9.6%，其术后常见并发症主要包括骨不连、畸形愈合、内植物位置不理想、大结节固定不良、创伤性关节炎、感染、缺血性坏死、神经血管损伤、关节僵硬、肩袖损伤、异位骨化等。有移位的部分骨折手术治疗难度很大，术者详细掌握肩关节局部解剖，术前准确选择合适的固定方法及内植物，术中尽量避免手术带来的创伤是减少并发症的有效方法。对于已存在的术后并发症，需对损伤进一步进行评估，判断是软组织、骨性因素还是两者因素，并选择合适的治疗方法。关节置换是治疗复杂肱骨近端骨折的较好方法，但此方法同样也存在发生术后骨不连、畸形愈合、创伤性关节炎等并发症的风险。 【关键词】 肱骨近端骨折； 并发症； 畸形 【摘要】 肩关节由肩胛骨的关节盂和肱骨头构成，属球窝关节，是人体诸多关节中活动度最大的关节，也是脱位发生率最高的关节，约占全身关节脱位的50%。肩关节后脱位比较少见，占肩关节脱位的1%~5%，发生率约为1.1/100 000，多发生于直接高能量损伤，也可见于癫痫发作、电休克治疗过程中等。肩关节后脱位急诊漏诊率较高，本院2010年至2016年共收治肩关节脱位患者218例，其中肩关节后脱位9例，首诊医院急诊漏诊6例，漏诊率66.67%。根据肩关节受伤机制，肩关节后脱位可分为外伤型、肌肉收缩型、混合型。肩关节后脱位治疗与骨质缺损情况密切相关，对于肱骨头关节面缺损少于20%，脱位时间少于3周的肩关节后脱位可进行闭合复位，反之则需要行手术治疗。闭合复位需复位前行CT 检查，排除隐匿性骨折线，并在全麻下轻柔复位。对于肩关节后脱位合并以下情况均需行手术治疗:存在有移位的小结节骨折、移位明显的关节盂后方的骨折、无法闭合复位者、开放脱位者、不稳定复位者。手术治疗主要包括McLaughlin 术、改良McLaughlin 术、前入路植骨术、肱骨头置换术、球囊肱骨头成型术等。术后需要将肩关节置于20°外旋外展位固定4周，之后进行规范化康复训练。 【关键词】 肩关节； 锁定后脱位； 漏诊； 治疗 DOI :10.3877/cma.j.issn.2095-5790.2017.02.018 作者单位: 200233 上海交通大学附属第六人民医院骨科 通信作者:柴益民，Email:chaiyimin@https://www.360docs.net/doc/2f4536632.html, DOI :10.3877/cma.j.issn.2095-5790.2017.02.019 作者单位: 300211 天津医院创伤骨科 通信作者:东靖明，Email:dy010712@https://www.360docs.net/doc/2f4536632.html, ·视频摘要· ·视频摘要·
关于视频图像处理系统关键技术的研究
关于视频图像处理系统关键技术的研究 摘要：对视频图像处理系统的关键环节-图像采集，预处理，压缩编码进行了详细分析，并对该领域目前出现的具体实现技术进行了优缺点总结。 关键词：视频图像处理图像处理图像压缩图像编码实现 所谓视频图像处理系统，小到照相机，摄影机，录像机，大到地质成像扫描系统，气象卫星图像显示系统，视频监控系统都属于该范畴，但他们却千差万别，各有自己所属的专业领域、独特之处。本文旨在具体分析其中的关键环节，在广泛比较各种图像处理系统具体实现方式的基础上，总结出它们的优缺点、注意事项。为以后对视频图像处理系统的理论研究和项目实践提供系统决策阶段的方案选型参考。 1.视频图像采集 ①图像采集部分的主要工作是从图像采集传感器输出的模拟视频信号中提取图像，实现数字化后作后续处理和分析。 目前，市场上通用的图像采集传感器主要有两种：CCD传感器和CMOS 传感器。CCD器件具有高信噪比和高电荷转换效率。但是要实现这一目标，需要专门处理器、高电压、多重电源，因此也带来高功耗，高价位。CMOS传感器简化了配套电路，降低了功耗和价位，但无法保证每个像点的放大率都保持严格一致，所得图像品质低于CCD传感器。 2.视频图像预处理 ②图像预处理部分的主要工作是把经过图像数字化后的图像信号进行亮度信号提取,奇偶场合并及图像尺寸剪裁,使最终读出的图像数据大小,数据位宽,象素时钟达到目标系统的要求。在要求较高的应用中，预处理还需要完成去噪声，平滑话等功能算法，例如比较知名的直方图均衡化处理，中值滤波降噪处理。 视频信号预处理过程以前多由数字电路组合产生，这样做不但电路复杂、体积大，而且不够灵活；逐渐被采用单片机处理的方案取代，用单片机处理视频信号能够解决电路的复杂度和灵活性问题，但精度不高，难以用于对同步要求严格的场合；后来出现了利用DSP来进行视频信号的处理方案,DSP具有更高的集成度和更快的运行速度，比普遍采用的单片机在数字图像处理领域有着明显的优势，但是成本却居高不下；近年来，利用低成本的FPGA芯片来实现预处理逐渐流行开来,FPGA具有丰富的10端口数，触发器数量多，适宜进行复杂时序功能设计，缺点是开发门槛高，需要在FPGA专用开发平台下使用硬件描述语言实现预处理算法的调试，硬编码等一系列高级数字系统设计流程；同时，市场上也出现了以ARM处理器位为核心的精简处理方案：数字摄像头接收ARM送来的控制指令和工作时钟，并在采集到适当信号后放入指定的高速缓存，然后由ARM
图像处理技术在电力系统中的应用研究开题报告
毕业设计（论文）开题报告 题目名称：图像处理技术在电力系统中的应用研究院系名称：电子信息学院 班级：电气095 学号：200900474528 学生姓名：郭航 指导教师：朱永胜 2013年3月
目录 1图像处理技术在电力系统中的应用研究 (2) 1.1图像处理技术在电力系统中的应用概述 (2) 1.2图像处理技术的发展 (2) 1.3图像处理技术研究的目的与意义 (3) 2 国内外研究现状及分析和发展趋势 (4) 3设计内容 (6) 3.1 设计任务 (6) 3.2 图像处理的基本原理及方法 (6) 3.2.1图像处理的主要内容 (6) 3.2.2图像的预处理 (7) 3.2.3图像处理的主要工具 (9) 3.2.4图像处理的分类 (9) 3.2.5图像处理的应用领域 (10) 3.3 图像处理技术的基本流程 (11) 3.3.1图像边缘检测 (11) 3.3.2图像几何校正 (12) 3.3.3图像重采样 (12) 3.3.4图像增强 (12) 3.3.5图像融合 (13) 3.3.6图像裁剪与拼接 (13) 3.3.7图像压缩与编码 (13) 4 本学期计划 (14) 4.1 毕业设计的计划安排 (14) 4.2毕业设计工作的研究方向和思路 (14) 5 参考文献 (15)
课题名称：图像处理技术在电力系统中的应用研究 1 课题研究的目的和意义 1.1 图像处理技术在电力系统中的应用概述 电力工业是国民经济的重要基础产业，安全、稳定和充足的电力供应是保障国民经济健康稳定发展的前提。在国家电网中，高压输电线路所处环境复杂、易受损害，因此确保其运行的安全就显得尤为重要。传统的视频监控系统需要人工监看录像，监控性能受到监控者本身的生理因素的制约。有研究表明: 人盯着屏幕看3 个小时后，注意力将降低70%。随着我国高压输电线路的规模迅速增长，线路运行部门承担了越来越多的线路巡视维护工作量，急需用先进的技术来帮助线路维护人员提高工作效率。图像处理技术借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉用户不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息。能够大大减轻视频监控中人工劳动强度，同时可以减少误报漏报，还可以提高报警处理的及时性。图像监控系统应用的范围非常广，最常见的是对民宅、停车场、公共场所、银行等的监控，以防止偷盗、破坏行为的发生，保障社会安全。近年来图像处理技术在电力设备系统监控上也有大量应用: 如赵书涛等人利用图像的形状不变矩特征作为特征矢量，采用SVM 分类器识别各类电力设备，取得了较满意的识别效果，实现了变电站的无人值守; 刘金春利用小波不变矩来提取图像的边缘特征，通过与无故障图像的小波不变矩比较，分析出图像的变化情况，实现了对变电站的自动监控。因此图像处理技术能在电力系统的安全监测中发挥重大作用。 1.2 图像处理技术的发展 随着视频技术在电力系统中的广泛应用，图像信息的作用越来越重要。利用图像处理技术对电力设备的状态进行分析，可以对表征电力设备的物理量或状态进行检测或识别，及时发现异常现象和潜在故障，对电力系统安全稳定运行具有重要意义。 同时随着人类步入信息时代，图像处理技术迅速发展起来，尤其是计算机技术的迅猛发展，使得图像处理技术得以广泛应用于众多的科学和工程领域。针对彩色图像的曝光不足的问题展开研究。通过数字图像处理技术进行处理，提高了
数字视频图像处理
DSP微光视频处理系统理论分析 一、背景介绍 微光夜视技术已经发展到了第4代，其标志性的背照明CCD（BCCD）以及电子轰击CCD（EBCCD）技术已经成熟[1-2]。图1分析了3代微光像增强器成像效果的对比情况[3]。从视距上看，第3代微光夜视仪是第2代的到2倍以上[4]。在西方发达国家占主导地位的是3代像增强器，在我国2代像增强器占主导地位。这说明，国内外微光夜视器件的发展水平存在巨大差距。目前国外利用先进的数字信号处理技术对微光图像进行处理，更容易发现和识别目标；或利用多传感器数据融合技术，将红外与微光图像融合，提高夜视图像质量，如图2。 图1微光像增强器效果对比 图2红外与微光图像融合效果图 二、研究状况分析 具有视频处理功能的CCD微光摄像机 祯积分型CCD微光摄像机[30-31]：通过控制CCD的积累时间，使微光图像信号直接在CCD电荷包中进行多帧累加，从而有效的抑制随机噪声，以提高低照度和低对比情况下的信噪比和灵敏度。另一种是采用CCD视频处理专用芯片的摄像机：CCD视频处理电路采用EXAR公司的XRD4460芯片[32]，具有相关双采
样、可编程增益控制、暗电平自动校正、数字偏置控制、AD模数转换控制等功能。上述处理方式是在微光摄像机内部对视频信号进行处理的，通用性不强。 以存储器和运算器为中心的微光视频数字处理技术 以运算器和大容量的数据存储器相结合构成图像处理核心单元。存储速度不高时，采取多体并行处理结构[33]。数字式实时微光图像降噪器[34]，利用微光信号频谱能量主要分布于行频的整数倍频及附近的场频旁频上，而噪声则占据频谱中大量空白区域的特点来设计梳状滤波算法，并以此为基础设计硬件，得到较高的图像处理速度。微光图像处理和跟踪系统具有若干个硬件实时图像处理功能单元，每个图像处理功能单元适应一种特定的图像处理算法[35]。但是该方法灵活性差，算法多时功耗将显著增多。 基于FPGA的微光图像实时处理技术 通过计算机仿真对图像的处理算法进行研究，选择合理的算法组合，以取得抑制噪声、增强目标的效果；然后选用FPGA中适于做图像处理的器件完成实时处理的主要流程[36]。FPGA构造的加权均值滤波器减小微光电视图的噪声[37]；FPGA构造实时视频图像直方图均衡器[38]。基于FPGA的微光图像处理技术构造也是独立系统。优点是FPGA可软件编程，能够适应不同的算法要求，且可以达到较高的运算速率；缺点是当算法比较复杂时，对FPGA的容量和速度要求较高，成本会随之增加。 基于DSP芯片的微光视频图像处理器 专用的数字视频图像处理芯片如LSI LOGIC公司的直方图/Hough变换处理器L64250、二值滤波等；这些芯片构造体积小、功耗低、性能高的模块化实时图像系统是比较方便的。SC-I型实时图像处理系统[39]是一种小阵列的流水线处理机，具有体积小、功能强、编程灵活、全实时处理的特点。基于专用DSP芯片的视频图像处理器其算法和硬件也是对应的，系统的灵活性有点不足。通用DSP芯片的发展解决了上述问题；近年来通用DSP芯片得到迅猛的发展，主频不断提高，内存成倍增加，功耗却迅速下降。能满足实时图像处理的需要；也是本文的研究点。 三、理论分析 微光视频图像的主要特点是噪声强、有用信号弱、对比度低、图像整体亮度不合理。DSP微光视频处理系统主要针对微光系统的上述弱点，通过高速数字
视频摘要技术在视频分析领域的作用
视频摘要技术在视频分析领域的作用 文/周明耀杭州海康威视系统技术有限公司图像处理与智能分析部 视频摘要的英文名是Video Abstract，它是一个可以概括原始视频主要内容的技术。随着我们对视频数据处理的要求不断提高和视频数据量的不断增多，人们需要为一长段视频建立一段摘要来快速浏览以便更好地利用它。通过视频摘要技术，让我们在基于内容的视频检索中不仅仅能利用文字，而且能够充分利用音视频信息。视频摘要技术解决的问题是如何使视频数据有效的表示和快速的访问，它是利用对视频内容的分析来减小视频存储、分类和索引的代价，提高视频的使用效率、可用性和可访问性，它是基于内容的视频分析技术的发展。
一、视频摘要解释 视频摘要技术的研究最早始于1994 年CMU 大学的Informedia工程, 随后德国曼海姆大学、FX Palo Alto 实验室、Minnesota大学、MITRE 公司、哥伦比亚大学与微软研究院等都在这方面进行了较为深入的研究, 分别提出了各自 的视频摘要策略, 视频摘要的表现形式也由最初的静态摘要转变为现在的动态 缩略视频。 总的来说视频摘要是对一长段视频内容的简短总结，即：视频摘要就是一连串静止或运动的图像，分别称为静态视频摘要和动态视频摘要，它们用精简的方式代表了原视频的内容，同时保留了原内容的要点。静态视频摘要是从原始视频中剪取而生成的一系列静止图像的集合，这些代表了原始视频的图像成为关键帧，动态视频摘要是由一些图像序列以及对应的音频组成，它本身是一个视频片断。两者区别是静态视频摘要只考虑其关键帧，忽略了音频信息，生成摘要的速度比动态视频摘要快，动态视频摘要表现的内容比静态视频摘要丰富，通常以镜头的方式表示，融合了图像、声音和文字等信息。 视频摘要的作用主要是便于存储和视频的浏览或查找，相对于原始的视频资料，视频摘要的长度要短很多，节省了存储时间、空间。视频摘要保留了原内容的要点，所以对于用户来说，浏览或查找视频摘要比浏览原始视频要节省时间。 二、视频摘要生成方法及过程 视频摘要的生成方法大致可以分为4类： 1、简单的生成方法 基于时间点对视频进行采样，即每间隔一定的时间抽取一个代表帧或者一个片段，这种生成方法很容易实现，但完全没有基于视频的内容。 2、基于视觉信息的生成方法 根据视频里出现的颜色、纹理、形状、运动方向和强度等视觉信息，基于模式识别的思想，应用各种视频和图像处理技术，进行镜头探测、关键帧提取、场景聚类、运动特征提取等一系列操作，最终生成具有代表性的关键桢序列或缩略视频。这种算法完全基于视觉特征，忽略了音频、字幕等信息对视频的作用。
图像处理技术的研究现状和发展趋势
图像处理技术的研究现状和发展趋势 庄振帅 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数