视频监控图像处理
监控系统的视频像处理技术
监控系统的视频像处理技术随着科技的不断进步和应用领域的拓展，监控系统已经成为了现代社会不可或缺的一部分。
而监控系统中的视频像处理技术在确保监控数据的准确性和可用性方面扮演着重要角色。
本文将对监控系统中的视频像处理技术进行深入探讨。
一、背景介绍随着技术的进步，监控系统在不同场景中得到广泛应用，如交通监控、安防监控、工业生产监控等。
监控系统的主要目的是通过实时获取、处理和存储视频数据，以提供有效的监控和预警功能。
视频像处理技术在其中扮演着至关重要的角色。
二、视频像处理技术的基本原理监控系统中的视频像处理技术可以分为几个基本步骤：视频获取、视频预处理、视频分析和视频输出。
首先，监控系统通过摄像设备实时获取视频信号。
接下来，对获取的视频信号进行预处理，包括去噪、增强、图像校正等，以提高视频质量和准确性。
然后，通过视频分析算法对处理后的视频进行特征提取、目标检测、运动跟踪等操作，以实现对监控区域的智能分析和识别。
最后，将处理后的视频输出到监控显示设备或者存储设备中。
三、视频像处理技术的关键技术1. 视频压缩技术：监控系统中的视频数据量通常很大，为了有效地存储和传输视频数据，需要使用视频压缩技术来减小数据体积。
常用的视频压缩标准包括MPEG、H.264等，通过压缩算法可以将视频数据压缩到较小的体积，并保持较高的图像质量。
2. 图像增强技术：在监控系统中，监控画面可能受到光线不足、背景复杂等因素的影响，导致图像质量下降。
图像增强技术可以通过增加对比度、去除噪声等方式，提高图像的清晰度和可视性。
3. 运动检测和跟踪技术：监控系统需要实时监测和分析监控区域中的运动目标，以便及时发现异常行为。
运动检测和跟踪技术通过对视频序列进行连续帧的比对和分析，可以准确地检测目标的运动轨迹和速度等信息。
4. 目标识别和分类技术：对于监控系统而言，准确地识别和分类目标是非常关键的。
目标识别和分类技术通过对视频图像进行特征提取和模式匹配，可以实现对不同目标的自动检测和识别。
安防监控系统的视频像处理技术
安防监控系统的视频像处理技术在安防监控系统中，视频像处理技术起到至关重要的作用。
视频像处理技术是指通过对监控摄像头所拍摄到的视频图像进行分析、处理和优化，以获取目标物体的信息，并提供给用户所需的有效数据。
本文将介绍安防监控系统中常用的视频像处理技术及其应用。
一、视频像处理技术的基本原理安防监控系统中的视频像处理技术主要包括图像分割、目标检测与识别、运动分析和视频增强等。
其中，图像分割是将视频图像分离为不同的区域，以便对不同区域进行独立的处理。
目标检测与识别则是通过对视频图像中的目标物体进行检测和识别，从而获取目标物体的相关信息。
运动分析则是通过对视频图像中的运动目标进行跟踪和分析，以获取其运动状态和轨迹等信息。
视频增强则是通过增强视频图像的亮度、对比度和清晰度等来改善图像的质量。
二、常用的视频像处理技术1. 图像分割技术图像分割技术是将视频图像分割为若干个子区域的过程。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
阈值分割是指根据图像中像素的灰度值将图像分割为两类或多类。
边缘检测则是通过检测图像中的边缘来分割目标物体。
区域生长则是通过将邻近像素合并在一起来实现区域的分割。
2. 目标检测与识别技术目标检测与识别技术是通过对视频图像中的目标物体进行检测和识别，从而获取目标物体的相关信息。
常用的目标检测与识别方法包括背景差分、特征提取和分类器训练等。
背景差分是指通过对当前图像与背景图像进行比较，来检测出图像中发生的变化。
特征提取则是通过提取目标物体的特征来进行识别。
分类器训练则是通过训练分类器来实现对目标物体的检测和识别。
3. 运动分析技术运动分析技术是通过对视频图像中的运动目标进行跟踪和分析，以获取其运动状态和轨迹等信息。
常用的运动分析方法包括帧差法、光流法和粒子滤波法等。
帧差法是指通过比较相邻帧之间的差异来检测和跟踪运动目标。
光流法则是通过分析图像中像素的运动方向和速度来实现对运动目标的跟踪。
图像处理技术在视频监控系统中的实时性与性能优化
图像处理技术在视频监控系统中的实时性与性能优化摘要：随着科技的快速发展，视频监控系统在各个领域得到广泛应用。
图像处理技术作为视频监控系统的重要组成部分，对于实时性和性能的优化起着关键作用。
本文将探讨图像处理技术在视频监控系统中的实时性问题以及如何通过性能优化来提升系统的效率和准确性。
引言：视频监控系统已经成为现代社会不可或缺的安全保障手段。
随着技术的进步，监控摄像头数量的增加和视频数据的快速增长，对于实时性和性能的要求也越来越高。
因此，在视频监控系统中采用高效的图像处理技术，并对其进行性能优化，对系统的效率和准确性具有重要意义。
一、实时性问题1.1 图像采集与传输延迟在视频监控系统中，高效的图像采集和传输对于实时性至关重要。
传统的图像采集方式通常会引入一定的延迟，这会对实时监控效果产生影响。
为了解决这个问题，可以采用线性图像传感器和高速传输技术，如USB3.0和GigE Vision，来提高图像采集和传输的速度，减少延迟。
1.2 图像处理算法的复杂性视频监控系统中的图像处理算法通常较为复杂，需要进行实时处理、人脸识别、目标跟踪、行为分析等。
这些算法的复杂性给实时性带来挑战。
为了提升实时性，可以采用并行计算技术和硬件加速器，如GPU和FPGA，来加速图像处理的速度。
二、性能优化2.1 图像处理算法的优化为了提高视频监控系统的性能，可以对图像处理算法进行优化。
首先，可以选择适合视频监控系统的图像处理算法，如快速傅里叶变换、边缘检测算法等，以提高处理速度。
其次，可以通过优化算法的代码实现，减少冗余计算和内存访问，提高算法的效率。
此外，还可以利用并行计算技术和多核处理器，充分发挥硬件资源的性能。
2.2 多摄像头协同处理在大规模的视频监控系统中，往往涉及多个摄像头的同时处理。
为了提高系统的性能和实时性，可以采用多摄像头协同处理技术。
通过将多个摄像头的数据进行分析和融合，可以提高目标检测和跟踪的准确性和效率。
视频监控像处理算法的研究与改进
视频监控像处理算法的研究与改进在当今社会中，视频监控系统被广泛应用于各个领域，如交通管理、安防等。
而视频监控像处理算法的优劣直接影响着监控系统的准确性和效率。
本文将探讨视频监控像处理算法的研究与改进，以提升监控系统的性能和效果。
一、传统视频监控像处理算法的不足传统视频监控像处理算法主要包括运动检测、目标跟踪和行为分析等。
然而，这些算法在实际应用中存在一些不足之处。
首先，传统算法对光照变化、背景复杂、目标形状变化等情况的适应性较差。
当环境中的光线变化较大或背景噪声较多时，传统算法容易产生误报或漏报，导致监控系统的准确性受损。
其次，传统算法对多目标跟踪的处理效果较差。
在同一画面中存在多个目标时，传统算法往往难以准确识别和跟踪目标，造成跟踪的断层和错误。
此外，传统算法在行为分析方面也有所局限。
对于复杂的行为模式，传统算法无法准确判断和分类，限制了监控系统的应用场景和效果。
二、改进视频监控像处理算法的研究方向为了克服传统算法的不足，研究者们提出了一系列改进视频监控像处理算法的方法和技术，其中包括以下几个方向。
1. 基于深度学习的目标检测和跟踪深度学习作为一种强大的模式识别方法，被广泛应用于目标检测和跟踪领域。
通过深度学习网络的训练，可以获得更高的准确度和泛化能力，提升监控系统在复杂场景中的表现。
2. 自适应背景建模针对复杂背景下的视频监控，研究者们提出了自适应背景建模算法。
该算法可以通过对背景模型的实时更新，适应光照变化和背景干扰，提高目标检测和跟踪的准确性。
3. 基于行为识别的异常检测为了提升视频监控系统的安全性和预警能力，研究者们提出了基于行为识别的异常检测算法。
通过建立行为模型和规则库，系统可以准确识别并报警异常行为，帮助及时应对潜在威胁。
4. 多源图像融合为了提高视频监控系统的全局感知能力，研究者们提出了多源图像融合算法。
通过将不同视角的视频图像进行融合，可以得到更全面、更准确的监控结果，提高系统的整体效果。
监控视频图像处理技术优化研究
监控视频图像处理技术优化研究随着科技的不断发展，监控技术已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
无论是在公共场所、商业建筑、交通运输、还是在小区、单元楼等日常生活中，都可以看到监控的身影。
然而，监控技术不仅仅只是安装一些摄像头，它还需要配合一系列的图像处理技术，来提高监控的效果和准确性。
本文将详细探讨监控视频图像处理技术的优化研究。
一、图像预处理技术首先，对于监控摄像头拍摄到的图像，我们需要进行预处理来压缩信息、减小噪声以及消除不必要的干扰。
针对这一问题，我们可以通过以下技术来进行优化：1.1灰度化灰度化即将彩色图像转化为灰度图像。
在监控领域中，我们不需要考虑色彩的细节和差别，因此将彩图转化为灰度图可以减小信息的冗余，使图像信息更加简洁明了。
1.2直方图均衡化直方图均衡化是一种图像增强的方法，通过对图像的灰度值进行重新分配，使得图像的灰度值更加均匀分布，从而达到增强图像亮度、对比度以及细节的目的。
1.3滤波去噪监控摄像头拍摄到的图像往往会存在噪声干扰，这会影响到后续的图像识别和处理工作。
因此我们可以使用滤波器对图像进行平滑或高斯去噪等操作，从而减小图像中的噪声。
二、图像增强技术对于监控视频图像处理技术，除了预处理技术以外，还需要进行图像增强的工作，以提高监控图像的清晰度和识别度。
目前，针对图像增强技术主要有以下几种：2.1增强对比度对比度是用来衡量图像中不同灰度级之间的差别大小的指标。
在监控视频图像处理中，我们可以通过增加对比度的方式来加强图像的清晰度和识别度。
2.2锐化处理锐化处理即是对图像进行边缘增强的操作，使图像的边缘更加明显，从而提高图像的清晰度和识别度。
2.3颜色增强颜色增强是针对彩色监控图像进行的操作，通过增加图像的饱和度和明度，使图像颜色更加鲜艳，从而提高图像的辨识度。
三、图像识别技术除了预处理和增强技术以外，针对监控视频图像处理技术，还需要进行图像识别和分析的工作，使得监控系统在一些人脸识别、车辆识别、危险物品识别等方面能够更加智能化。
模糊图像处理在监控录像中的应用
作,得到了满意的结果(见图1)。
收稿日期:2004201208模糊图像处理在监控录像中的应用王惠斌,王业琳,毛宏斌 (江苏省公安厅刑侦局,210024)关键词:模糊图像;监控录像;图像处理;取证中图分类号:DF79312 文献标识码:B 文章编号:1008-3650(2004)06200302021 原 理随着监控录像技术的普及,在银行、收费站、商场、超市、工厂、居民小区等许多公共场所都会安装有摄像头和监控录像系统。
监控录像是利用电视摄录像器材及音视频传输设备、处理设备,依照法律法规观察、获取、处理特定场所、特定人员的图像、声音信息,掌握监视有关人员的活动及事件的发生、发展过程的一门综合技术。
监控录像在保障和监督公共安全的同时,也会存储大量犯罪分子作案的信息和痕迹,为警方侦查破案提供有用线索和证据。
然而监控录像系统由于受许多客观因素的限制,比如安装位置的不适宜、光线太暗或太亮、目标运动过快、摄像镜头对焦不实、录像带反复拷贝和使用等,往往使得录像资料变得模糊不清,称为模糊图像,或退化图像。
这类图像难以辨认其中的很多细节,不能为侦查破案提供有价值的线索。
模糊图像可以分为以下几种类型:(1)非正确曝光模糊图像,是由于拍摄时曝光不足或曝光过度引起的;(2)运动模糊图像,是由于拍摄期间摄影机和被摄物体之间有较大的相对运动,而拍摄的快门速度又比较低;(3)散焦模糊图像,是由于镜头焦不准,使得被摄主体形象模糊不清;(4)噪声干扰模糊图像,是由于成像系统中存在噪声干扰,随机的附加到图像上形成的;(5)衍射模糊图像,是由于摄影系统的实际孔径大小有限,存在光的衍射效应,使得景物的光点在成像面上形成光斑,成为衍射模糊图像。
此外,还有由于录像带反复使用造成掉磁,使得信息量减少形成的模糊图像。
对于以上几种模糊图像,均无法直接从图像中获取有用信息,必须进行模糊图像处理。
所谓模糊图像处理就是对由于介质、客观环境等各种因素造成的模糊图像和退化图像进行校正处理,使其清晰化,以恢复图像的本来面目。
图像处理技术在视频监控中的使用方法
图像处理技术在视频监控中的使用方法随着科技的不断发展，视频监控已经成为了我们生活中重要的一部分。
无论是在公共场所还是在个人住宅中，视频监控系统起到了监控和安全保护的作用。
然而，仅仅拥有摄像头并不能完全满足监控的需求。
图像处理技术的应用为视频监控提供了更高的效能和准确性。
本文将介绍图像处理技术在视频监控中的使用方法。
首先，人脸识别技术是目前应用最广泛和最成功的图像处理技术之一。
人脸识别技术通过对图像中的人脸进行分析和匹配，可以实现对指定人员的实时监控和识别。
在视频监控中，人脸识别技术可以用于识别陌生人、判断是否为黑名单人员或嫌疑人，进而提醒安保人员或采取相应的措施。
此外，人脸识别技术还可以与数据库进行结合，实现对特定人员的追踪和监控，提高监控系统的智能化程度。
其次，移动物体检测与追踪技术也是图像处理技术在视频监控中的重要应用。
通过分析视频流中的图像帧，移动物体检测技术可以实时捕捉到视频中出现的移动目标物体。
在实际应用中，需要处理的视频中可能存在各种复杂的背景干扰，如光线变化、遮挡等，这些都会影响移动物体的检测效果。
因此，在移动物体检测技术中，需要采用一系列的图像处理算法和模型，如背景建模、帧差法、聚类等，以准确地检测出移动物体，并实现其在视频中的追踪。
移动物体检测与追踪技术在实际应用中可以用于警告潜在风险、监控人员行为等，提高视频监控的效果。
此外，视频识别与分析技术是图像处理技术在视频监控中的另一个重要应用方向。
视频识别与分析技术通过对视频进行处理和分析，可以提取出视频中的特定信息，如车辆、行人、交通标识等。
通过对这些特定信息的识别和分析，可以实现对交通流量、拥堵情况、违规行为等的监控。
例如，在城市交通监控中，视频识别与分析技术可以用于实时监测交通拥堵情况，并及时采取调度措施。
在公共安全领域，该技术可以用于识别异常行为、嫌疑人等，为安全管理提供支持。
最后，基于机器学习的目标检测与识别技术也在视频监控中得到了广泛应用。
安防监控系统中的视频图像处理与事件检测技术
安防监控系统中的视频图像处理与事件检测技术安防监控系统是现代社会中不可或缺的一部分，随着科技的进步和社会安全的要求，视频图像处理与事件检测技术在安防监控领域中起到了重要的作用。
本文将主要介绍安防监控系统中的视频图像处理与事件检测技术的原理和应用。
一、视频图像处理技术在安防监控系统中的作用视频图像处理技术是安防监控系统中的关键技术之一，它通过对监控摄像机获取的视频图像进行处理，提取出有用的信息，为安防监控系统提供有效的数据支持。
视频图像处理技术主要包括图像增强、图像分割、运动目标检测等多个方面。
首先，图像增强技术能够通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，提高视频图像的清晰度和可识别性。
在安防监控系统中，常常会遇到光照不均匀、天气恶劣等情况，这时候，图像增强技术能够有效地提升图像质量，提高目标的可识别性。
其次，图像分割技术能够将图像中的目标与背景分离开来，便于后续的目标识别和跟踪。
在安防监控系统中，视频图像中可能存在多个目标并存的情况，通过图像分割技术，能够将不同目标提取出来，为后续的处理提供准确的数据。
最后，运动目标检测技术能够实时地检测视频图像中的运动目标，并进行相关的处理。
在安防监控系统中，运动目标检测技术常常用于入侵检测、人员跟踪等应用场景。
通过运动目标检测技术，安防监控系统能够快速地识别出异常行为，发出预警信息，提高安全防范能力。
二、视频图像处理技术的原理与方法视频图像处理技术的原理与方法多种多样，根据具体的应用场景和需求，可以选择不同的技术来实现。
以下介绍几种常见的视频图像处理技术：首先，基于模型的方法是视频图像处理中常用的一种方法。
该方法通过建立目标的数学模型，根据模型来判断目标是否出现。
例如，可以通过建立人体运动的模型，来检测人体在视频图像中的运动轨迹。
其次，基于特征的方法是另一种常见的视频图像处理方法。
该方法通过提取目标的特征，将其与已知的特征进行比较，从而判断目标的出现。
例如，可以通过提取运动目标的轮廓、颜色、纹理等特征，来实现运动目标的检测和跟踪。
监控系统中的视频图像处理技术详解
监控系统中的视频图像处理技术详解在现今社会，监控系统已经成为了保护我们生命财产安全的必要工具。
监控系统的核心就是视频图像处理技术。
在这篇文章中，我们将详细探讨监控系统中的视频图像处理技术，让大家能够深入了解这一关键领域。
一、视频图像处理的概述视频图像处理是一种将视频图像进行转换、分析、后处理和优化的技术。
该技术可以通过数字信号处理器或一些可以编程的硬件实现。
视频图像处理技术可用于识别物体轮廓、检测异常事件、跟踪运动物体、测量物体尺寸、提取目标区域的特征、改进图像品质等。
二、视频图像处理的方法1. 图像处理图像处理是指对视频图像进行预处理，以便更好地分析和优化。
这包括去噪、平滑和锐化等。
去噪是指从图像中减少图像的噪声。
平滑使得图像更加清晰，锐化使得图像的边缘更加突出。
2. 目标检测和跟踪目标检测和跟踪是指对视频图像中的物体进行分析并提取它们的属性和特征。
这可以通过使用一些预定义的算法和模型来实现，最后得到物体在视频图像中的位置和方向。
跟踪物体可以识别并遮蔽物体，并对其所在的区域进行监视，以便应对紧急情况。
3. 空间分析空间分析是指在视频图像中分析物体的位置、形状和方向。
这涉及到使用各种算法和数学模型，如光流法、角点检测和模型匹配等技术。
通过空间分析，可以检测和防止潜在的危险事件。
三、视频图像处理算法1. 背景建模背景建模的基本思路是将一个定期更新的背景图像作为参考，在每个时间点比较当前帧和背景图像的差异，从而检测出移动的物体。
2. 特征匹配特征匹配是指在两个或多个图像之间查找相同或相似的信息。
这在目标识别和跟踪中的应用很广泛。
其基本方法是在图像之间寻找共享相同特征的点，并进行匹配。
3. 高斯混合模型高斯混合模型是一种广泛用于背景建模和运动检测的算法。
它通过对当前帧与背景图像的差异进行概率分析，从而检测出与背景不同的物体。
四、视频图像处理的应用1. 公共安全领域监控系统广泛应用于公共安全领域，例如机场、火车站、商场、医院等。
图像处理技术在视频监控中的应用教程解析
图像处理技术在视频监控中的应用教程解析随着科技的不断进步和发展，视频监控系统逐渐成为社会安全管理的重要组成部分。
图像处理技术在视频监控中的应用，能够提高监控效果、减轻人工负担并加强安全管理。
本文将从图像处理技术的定义、视频监控中的应用以及技术实现方案三个方面进行详细解析。
一、图像处理技术的定义图像处理技术是指通过数字计算机对图像进行获得、表征、处理和显示的方法和技术。
它主要包括图像获取、图像增强、目标检测与识别、运动分析以及图像压缩等技术。
通过这些技术的运用，可以为视频监控系统提供更加清晰、准确的图像信息，从而提高监控效果。
二、图像处理技术在视频监控中的应用1. 图像获取图像获取是视频监控系统中最基础的环节。
现代视频监控系统通常采用高清摄像头进行图像获取。
这些高清摄像头能够提供高质量的图像，对于后续的图像处理起到至关重要的作用。
2. 图像增强在实际监控过程中，由于拍摄环境的复杂性，往往会遇到图像模糊、光照不足、噪声干扰等问题。
图像增强技术可以通过图像对比度增强、直方图均衡化、滤波等方式来优化图像质量，提高图像的清晰度和可视性。
3. 目标检测与识别目标检测与识别是视频监控系统中最核心的技术之一。
通过图像处理技术，可以实现对监控画面中的目标进行自动检测和识别，如人脸识别、车辆识别等。
这些技术能够大大增加监控系统的智能化程度，帮助安保人员快速准确地辨识目标，提高安全性和处理效率。
4. 运动分析运动分析是视频监控系统中非常重要的一环。
通过图像处理技术，可以实现对监控画面中的运动目标的跟踪分析，如运动目标的速度、方向、运动轨迹等。
这些信息对于安保人员判断和处理可能发生的事件非常关键，能够及时发现异常行为、减轻人工监控的负担。
5. 图像压缩图像压缩是为了节省存储空间和网络带宽，在视频监控中非常重要的技术。
通过图像处理技术，可以将原始图像进行压缩编码，减小数据量，同时保证图像质量和监控效果。
这在大规模视频监控系统中尤为重要，能够有效降低存储和传输成本。
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视频采集方法介绍
VFW是是Microsoft提供的数字视频软件包，许多监控
卡不支持VFW，很少使用； DirectShow是Microsoft推出的流媒体开发包，支持 WDM驱动的各种监控卡上采集数据，可以开发通用的视 频监控程序，支持ASF、MPEG、AVI、MP3、WAV等多种 媒体格式； SDK是监控卡厂家提供的开发视频监控系统的一组库函 数，使用SDK库函数，用户可以在不了解视频压缩、回 放、网络传输等技术的前提下，进行视频程序开发由 于不同厂家提供的监控卡SDK并不兼容，编写的应用程 序无法移植到新的环境中。
7. 总结
针对数字视频监控系统智能化方面的薄弱环 节， 采用运动目标检测和图像增强方法对视频图 像进行处理； 针对视频监控 系统背景图像变化 不大的特点， 在传统帧间差分运动目标检测的基 础上，提出了对“ 门” 等敏感区域增加权值的 方法，成功分离出运动目标，提高了检测效率； 给出了监控视频序列 Y 分量进行邻域平均加权法、 R o b e r t s 算子边缘检测的图像增强结果。
目标定位
目标初始定位是指在一幅监控视频帧中将其中出现的 运动目标的位置标定出来，常用的定位方法有边缘定位和 外接矩形框定位。 1. 边缘定位主要是通过检测零点来判断边缘点，从而得出 运动目标的边缘（Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子以 及拉普拉斯算子等），边缘定位虽然能够准确有效地确定 运动目标的位置与范围，但是运算比较复杂，实时性较差。 2.外接矩形框只需通过矩形框将运动目标套住即可，这是 一种简易的定位方法，但从工程实际的角度来看却很实用， 这也是波门跟踪的一个基本思路，进行外接矩形框最简单 的方法就是投影方法。
投影法示例
5.特征提取
移动目标在二值图上以白色斑块形式体现，因此， 斑块信息就是移动目标的微观信息，可以通过斑块分 析算法获取斑块信息，从而提取移动目标的特征。 在四连通环境下对斑块进行分析。所谓四连通，是 指一个象素点的上下左右方向四个紧邻的点与这个点 是相邻关系，而左上、左下、右上、右下四个点与这 个点不属于相邻关系。斑块信息越丰富，检测和跟踪 就越精确。
所谓二值图像就是像素值只有0（黑色）或255（白 色）两个值的图像。
图9 二值图像
6.特征识别
报警知识库是系统在进行报警识别时专用的一个知识库， 它是自动报警不可缺少的。报警知识库是在系统自动监控过 程中逐步建立起来的，并不断得到补充的。 报警特征识别，就是将上一步提取的移动目标特征与报警 知识库中知识元的值进行比对，如果达到了报警的要求，即 发出报警消息。其实质就是用提取的目标特征与知识库进行 匹配的一个过程。系统定义如果连续有两次相邻帧图像的移 动目标特征与报警知识库匹配成功，则启动自动报警功能， 通知管理员。
2.2 邻域平均法
平滑滤波对图像的低频分量进行增强,同时可以 削弱图像的高频分量，因此一般用于消除图像中的 随机噪声 ，从而起到图像平滑的作用。 图像邻域平均法的平滑效果与所用的邻域像素个 数有关,像素越多，则图像的模糊程度越大。邻域 平 均法包括:简单平均法,阈值平均法和邻域加权平均 法等 。
2.1 图像锐化
在图像识别中， 需要有边缘鲜明的图像， 即图像锐化。 图像中的边缘像素都是亮度变化较大的地方。
图像锐化中最常用的方法是梯度运算。梯度运算法包 括 Roberts 算子,Sobel算子和 Prewitt 算子等。Sobel 算子 对噪声十分敏感,Roberts 算子的鲁棒性比较好。由于监控 系统图像中掺杂着大量的噪声， 因此用 Roberts 算子的图 像锐化方法。
实例分析及算法介绍
汽车拍照自动识别系统
银行 ATM 数字监控系统
主要的技术
一、图像截取
系统通过多路视频采集器将监控现场信息 采集到控制中心，然后定时截取位图图像， 用做后续目标检测和分析的原始图像。位图 由像素组成，特别适合图像处理。若每路图 像的帧数为25帧/s，则基本可以达到实时监 控的效果。
4.2 背景差分法
背景差分法是采用图像序列中的当前帧和背景参考模 型比较来检测运动物体的一种方法,其性能依赖于所使用的 背景建模技术。 在基于背景差分方法的运动目标检测中，背景图像的建 模和模拟的准确程度，直接影响到检测的效果。不论任何 运动目标检测算法，都要尽可能的满足任何图像场景的处 理要求，但是由于场景的复杂性、不可预知性、以及各种 环境干扰和噪声的存在，如光照的突然变化、实际背景图 像中有些物体的波动、摄像机的抖动、运动物体进出场景 对原场景的影响等，使得背景的建模和模拟变得比较困难。 背景差分法检测运动目标速度快，检测准确，易于实 现，其关键是背景图像的获取。在实际应用中，静止背景 是不易直接获得的，同时，由于背景图像的动态变化，需 要通过视频序列的帧间信息来估计和恢复背景，即背景重 建，所以要选择性的更新背景。
4.4 三种算法的比较
帧间差分法对动态变化环境中的运动目标检测有较强的自 适应性，提取运动目标的关键在于准确的定位目标和噪声 之间的差别，从而准确的提取分割阈值； 背景减法算法简单易于实现，在背景已知的情况下，能够 提供最完全的特征数据，并能完整地检测出运动目标，但 是由于图像采集过程中的误差、背景中光线的变化以及环 境中其他干扰因素,使得简单的背景减法效果受到影响； 光流法支持摄像机运动，可以得到完整的运动信息，能够 很好的从背景中检测到相关前景目标，甚至是运动目标的 一部分，从而实现摄像机运动过程中独立运动目标的检测， 但计算开销较大、实时性差,而且抗噪性能比较差。
2. 图像增强
对于数字视频监控系统来说， 引起图像失真 的主要原因有监控环境中的噪声、 编码过程中产 生的块效应等。针对这些原因采取有效措施， 可 以通过图像处理的方法改善图像的质量。如通过增 强对比度的办法来看清图像的细节； 运用平滑技 术减少块效应对图像清晰度的影响； 使用微分运 算突出边界或其他变化部分等。
智能视频监控系统的组成
摄像部分：图像采集 传输部分：有线传输和无线传输；
控制部分：远程遥控
图像处理：视频器的切换，对图像进行分析，核心
摄像部分
传输部分
控制部分
图像处理、显示与记录
软件环境
Windows下常用的软件开发工具有很多，Microsoft Visual C++(VC)就是其中的一种，它也是目前使用极为 广泛的一种基于Windows平台的可视化编程环境，对 Internet网络具有强有力的支持。 在开发视频监控系统时，通常有3种视频采集的方 法。分别为VFW、DirectShow和SDK。
基于matlab下的视频操作处理
Matlab提供了少量的视频处理函数，主要是针对AVI
格式视频文件的读/写； Simulink提供了视频与图像处理模块集，可以支持一 些视频处理应用开发
/1、图像的读取和显示 视频的读取
A=MMREAD er(FILENAME)
FILENAME 指定视频文件的完整路径和文件名。 注：aviread在高版本matalb里被删除
3. 背景更新
目标检测的前提是前景帧图像（如图2）与背景帧图像 （如图1）做差。所谓背景帧图像，通常是由监控现场中固 定的设备组成（如图1）。背景更新技术就是为了得到最新 的背景帧图像。目前，背景更新算法有很多，这里选用简单 且效果不错的Adaptive Median Filter （AMF）算法。 AMF算法的基本思想是，若新输入的图像帧的像素值比预估 计的背景图像中的对应位置的像素值要大，则估计背景图像 的像素值加1；反之，如果比对应位置的像素值要小，则减1.
4. 运动目标检测
安全监控是数字视频监控的重要任务， 运动目标检测 能及时发现异常运动目标， 报警提醒监控人员，是实现 安全监控的重要手段之一。运动目标检测的准确与否对 后续步骤中的跟踪和识别会产生重要的影响。
4.1 帧间差分法
帧间差分法通过对视频图像序列相邻两帧作差分运 算以获取运动目标的轮廓，鲁棒性较好， 摄像头静止 和运动的情况下都能使用 。与背景差分法不同的是 ， 由于用来差分的两帧图像时间间隔很短 ( 大约等于视频 帧率的倒数) ，即使背景图像受噪声等外部因素干扰， 背景图像也不会产生太大的影响。
主ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ内容
1.智能视频监控系统概述 2.基于matlab下的视频操作处理 3.实例分析及算法介绍
传统监控系统存在的问题
人自身的弱点，很多时候无法发觉威胁； 监控时间，在大型场合，不是随时监控（1：1）； 误报和漏报，降低监控系统的应用价值； 数据分析困难，只有时间标签，非常耗时； 响应时间长；
智能视频监控系统
智能视频监控系统主要是引入 计算机视觉中的相关技术，主要 包括： 1.运动对象的提取 2.对象描述 3.对象跟踪 4.识别和行为分析
自动报警功能是智能视频监控系统的关键部分，它关系到 整个系统的信息化水平和准确率。示例：
智能视频监控系统的应用场合
高级视频运动检测（极端天气情况下） 运动跟踪（行为分析） 人物面部识别 车辆识别 物体滞留（物品丢失） 人数统计（客流量） 人群控制（人群疏导） 注意力控制（产品销售） 交通流量控制（交通事故，堵塞）
4.3 光流法
光流法(optical flow)序列的光流场实现运动目标检测的一种方法。由于运动对 像通常与背景有不一致的运动，因此可以从分析对象的运动特征入手来分割视 频图像。基于光流场运动分割的算法是先估计视频图像的运动场，然后根据运 动场的运动特征进行视频运动目标分割。
光流法的最大优势在于,它不需要预先知道场景的任何信息即能检测出独立运动 的目标,并可用于摄像机运动的情况。然而，在实际应用中，由于遮挡性、多光 源，透明性和噪声等原因，使得光流场基本方程的灰度守恒假设条件得不到满 足，不能求解出正确的光流场，同时大多数的光流计算方法相当复杂，计算量 巨大，不能满足实时要求，因此，一般不被对精度和实时性要求比较高的监控 系统所采用。