图像视频处理技术论文
计算机专业图片处理毕业论文
高等专科学校毕业论文（设计）论文题目以《人物写真》为例照片设计系（部）计算机与信息工程系专业计算机应用技术班级计应0901班学号学生姓名指导教师职称讲师2012年5月完成目录内容摘要： (2)Abstract (3)一、Photoshop软件介绍 (4)二、设计的目的 (4)三、实验目的和创意 (5)四、实例制作 (6)五、电子相册 (9)总结： (10)致谢： (11)参考文献： (12)内容摘要：在生活中艳丽的色彩、清新的画面、爽朗的笑容及人物富有个性的体态举止是Photoshop设计者作品成功地重要组成部分，本文主要围绕对Photoshop软件简单的介绍以及对怎样使人物与环境完美的组合的方法来阐述在Photoshop中人物面部处理的技巧。
又通过使用《高影相册》工具制作了一个电子相册，使我们这些零散的照片成为一个整体，有整体美的效果。
通过这次的设计更加的了解Photoshop，掌握了作为一个设计者在人物设计方面的技巧。
关键字：Photoshop 人物处理电子相册整体效果AbstractIn life, bright colors, fresh images, bright smile and a body full of personality character behavior is PS designers an important part of successful work, the main focus of this paper, a simple Photoshop software as well as how to refer to characters facial skin texture, The characters facial treatment methods, the character body treatments are used to elaborate the characters face in Photoshop processing skills. Through this greater understanding of the design of Photoshop as a master designer in the character design skills.Key words:Photoshop People deal with Electronic albums Effect all day一、Photoshop软件介绍Photoshop简称PS,是Adobe公司最为出名的图像处理软件之一。
视频图像中的文字提取技术论文
摘要
视频图像中的文字提取技术研究
摘 要
视频中的文本为描述视频内容提供了十分有用的信息， 对于构建 基于内容的多媒体检索系统具有重要作用。因此，有效地提取和识别 这些文字对于图像理解、视频内容分析、基于内容的图像和视频检索 等领域具有重要意义。 目前商业的OCR技术对于二值图像中文字的提取识别已经趋于成 熟，但视频中的文字具有分辨率低、背景复杂、文字形态差异大等特 点，这给视频中文字的有效提取带来了极大的挑战，限制了OCR技术 的成功应用。针对这些问题，本文主要围绕如何充分利用文字的各种 特性，更鲁棒地从复杂背景图像中提取出文字进行了研究，具体研究 了文字区域检测、文字恢复、文字分割这三部分的算法。 在视频文字检测方面， 本文提出了一种基于线条分类的视频文字 检测算法。首先利用 Canny 算子对图像进行边缘检测，然后根据文字 边缘线条的特征，过滤非字符的边缘线条，并利用文字线条区域的相 似性，设置综合阈值，得到最终的文字区域。该算法在边缘检测的基 础上， 有效地利用了文字本身的结构特征和文字笔画的线条特征对文 字区域进行判别，在获得较高查全率的同时大大降低了虚警，而且对 不规则排列及发生形变的文字也能够准确定位，并对光照、阴影等条
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义。例如，在新闻视频中检测到的字幕文字，不仅可以为新闻故事单元切分提供 时间标志，还能够为新闻事件内容的理解提供直接的语义特征；在体育视频中， 比赛中出现的比分、运动员号码等文字信息对于自动体育视频内容分析，精彩事 件检测也具有重要的作用。因此，若能准确地将这些文字信息检测出来，并进行 处理，使之能够被传统的 OCR 软件识别并被转化成为机器内码，这样就可以用类 似文本检索的“关键字”查询方法，对视频片断进行快速有效的查询，并对其内 容 进 行 理 解 和 分 析 。 图 像 文 字 提 取 与 识 别 (image text extraction and recognition)就是将这些文字提取出来，经过识别转化为纯文本的过程[3]。 图像文字的识别可以借助于现有的 OCR 技术。OCR 技术以自动识别二维点阵 字符并将其转换为纯文本为目标，经过数十年的发展己经相当成熟，被广泛用于 文档扫描。然而，与文档不同的是，嵌入在图像和视频中的文字通常都带有复杂 的背景，而且文字出现的位置未知，在没有去除背景和二值化之前，现有的 OCR 系统难以识别出字符， 因而在提交给 OCR 系统之前都必不可少地需要一个文字提 取(text extraction)的过程[4]。这样，如何从复杂背景中提取出图像文字就成 为以文字为线索来理解和检索图像和视频内容的一个关键任务。
基于深度学习的视频画质增强技术研究
基于深度学习的视频画质增强技术研究第一章引言在当今数字化时代，视频已成为了我们最常用的媒介之一。
人们可以通过视频分享自己的生活，获得新闻信息，欣赏美丽的景色等等。
但是，由于许多原因，视频画质可能会受到很大的限制，例如拍摄条件不佳、上传或播放过程中出现压缩等问题，从而影响到了观看者的体验。
这时，我们就需要对视频画质进行增强。
本论文重点研究基于深度学习的视频画质增强技术，在提高画质的同时，也能保持视频的相对完整性。
第二章相关工作视频画质增强是一个领域，涉及到许多技术和领域，包括计算机视觉、机器学习和数字信号处理。
已有很多关于视频画质增强的研究，其中一些是基于传统的图像处理算法。
然而，这些算法面临着一些限制，比如可提高的画质范围有限，无法提高低分辨率视频的品质，也不能自适应地调整各种画面的亮度和对比度等问题。
随着深度学习技术的发展，越来越多的学者开始使用深度神经网络来解决这些问题。
他们结合自己的研究领域，提出了不同的视频画质增强技术。
例如，Koyama等人提出了一种基于CNN的方法，用于图像和视频的超分辨率重建，实现了对低分辨率图像和视频的高效增强。
第三章基于深度学习的视频画质增强技术3.1 超分辨率重建超分辨率技术是一种重要的视频画质增强技术，它可以通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射来重建丢失的高分辨率图像。
基于深度学习的超分辨技术已成为近年来的热门研究领域。
目前，基于深度学习的超分辨技术主要分为两种：单图像超分辨率（SISR）和多图像超分辨率（MISR）。
SISR主要通过学习低分辨率图像的特征来重建高分辨率图像。
相比之下，MISR可以利用多个图像中的信息来增强图像的品质。
3.2 去噪噪声是视频质量下降的主要因素之一。
深度学习技术可以用来去除噪声，从而提高视频的质量。
最近有很多研究关注于如何使用深度学习来去除视频中的噪声。
例如，DnCNN使用CNN模型，将去噪过程变成了一个回归问题，使得图片的质量得到了很大的提升。
数字视频技术论文例文（2）
数字视频技术论文例文(2)数字视频技术论文例文篇二影视后期数字视频技术中AE的运用摘要：随着计算机技术的飞速发展，数字技术也普遍应用到很多领域，对影视后期制作的每个过程都产生了深远的影响，AE软件作为一种入门级的图形视频处理软件，对传统的影视制作方式带来很大的改变。
文章就AE在影视后期制作中发挥的作用进行分析，以及未来的发展做出初步探索。
关键词：影视后期;制作;AE;作用0引言随着我国计算机软件技术的不断进步以及我国影视行业的快速发展，如计算机的绘图技术、音乐、图形学、辅助设计等，都影响着影视后期制作技术。
影视后期制作时整个影视的关键环节，其好坏直接关系着所播放视频的质量。
而AE作为一种合成软件，主要使用在影视后期制作，不仅包括对素材的剪辑，还包括对图像、视频和音频的合成与特殊处理。
AE软件具有自身独特的优势，可以实现组接画面，并能对画面按照自己所需要的进修改，使画面更加美观，符合拍摄者的意愿。
传统的后期剪辑主要采用磁片与样片，存在着很多的局限性，而随着数字技术在影视后期制作中的应用，大大的提高了工作效率，同时使数字化特效与场景越来越多的出现在影视当中。
1影视的发展与后期制作的应用20世纪70年代由美国人拍摄的电影《星球大战》，这部影片将数字特效运用当中，开创了在影视画面合成方面运用计算机技术的先河。
影视媒体具有很大的影响力，其表现的内容紧跟时代潮流。
不仅在好莱坞影片，还是在的当下的电视资讯当中，再到当下的广告，都在对我们的生活产生深远的影响。
近几年，随着游侠、动漫的快速发展，都运用了大量的影视后期制作，逐渐进入了数字化的时代。
影视后期制作是一种最新的技术，涉及的专业技术种类多。
随着计算机技术的不断更新，对原有的影视设备产生了很大的冲击。
AE作为一种最新的影视处理技术，应用的越来越多。
2影视后期制作数字视频技术的不断进步，也促使人们对视频后期制作更加重视，同时，不断进步的视频制作技术及不断强大的制作软件都对视频后期制作做出了重要贡献，并对其提出了越来越高的专业要求。
视频制作毕业论文
视频制作毕业论文随着互联网的发展和普及，视频已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
由此，视频制作也成为了一个繁荣的行业。
视频制作是一项广泛的技术和创意工作，涉及到视频的拍摄、剪辑、以及后期制作等多个环节。
本篇毕业论文将阐述视频制作的一些基础知识，重点讨论视频制作的过程中的一些关键技能和应用。
一、视频制作的基础知识1.1 视频的基本概念视频是由一系列的图像和声音组合而成的数字化的多媒体信息。
在制作视频的过程中，摄像机采集了许多的帧，每个帧都是由图像和声音混合而成的，所以视频制作是图像处理和声音处理的结合。
1.2 视频制作的分类根据视频的用途和制作的目的，视频制作可分为多种类型：宣传片、广告片、电视短片等等，视频的制作方式和流程因类型而异。
1.3 视频制作的软件目前市场上有许多的视频编辑软件，如Adobe Premiere、Final Cut Pro、Avid Media Composer等。
这些软件基于不同的平台，有一些是 Mac OS 上的，有一些是 Windows 平台上的。
这些工具提供了各种工具和功能，可以帮助视频制作人员轻松的进行视频编辑和制作。
二、视频制作的关键技能2.1 拍摄技巧视频制作中最关键的环节就是摄影。
摄影不仅仅是和拍摄设备有关，还涉及到摄影师的技巧和创造力。
摄影师需要掌握光影的运用、画面构图和镜头运动等技能。
这些技能都能够帮助摄影师拍出优秀的画面。
2.2 剪辑技巧剪辑是视频制作的一个重要环节。
剪辑师需要根据创意和节奏将不同画面拼接起来，形成一个有情感和流畅的故事。
在剪辑过程中，剪辑师需要精通各种剪辑技巧，如剪辑速度、剪辑过渡和颜色校正等。
2.3 色彩调节视频的色彩是视频品质的重要因素之一，良好的色彩可以为观众带来极佳的视觉体验。
视频制作者需要学会如何调整视频的色彩，让视频更加清晰明亮、自然，从而更好地传达故事的情感表达。
2.4 音频处理音频的处理同样是视频制作过程中不可或缺的一部分。
CVPR2021论文大盘点-去雾去模糊篇
CVPR2021论⽂⼤盘点-去雾去模糊篇本⽂继续总结CVPR 2021 底层图像处理相关论⽂，包含图像/视频去模糊和图像/视频去雾。
共计 14 篇。
⼤家可以在：按照题⽬下载这些论⽂。
如果想要下载所有CVPR 2021论⽂，请点击这⾥：图像去模糊DeFMO: Deblurring and Shape Recovery of Fast Moving ObjectsExplore Image Deblurring via Encoded Blur Kernel Space Towards Rolling Shutter Correction and Deblurring in Dynamic Scenes视频去模糊ARVo: Learning All-Range Volumetric Correspondence for Video Deblurring图像去雾Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing基于对⽐学习的紧凑图像去雾⽅法本⽂提出了⼀种基于对⽐学习的新颖对⽐正则化（CR）技术，以利⽤模糊图像和清晰图像的信息分别作为负样本和正样本。
CR确保在表⽰空间中将还原后的图像拉到更接近清晰图像，并推到远离朦胧图像的位置。
此外，考虑到性能和内存存储之间的权衡，开发了⼀个基于类⾃动编码器（AE）框架的紧凑型除雾⽹络，可分别受益于⾃适应地保存信息流和扩展接收域以提⾼⽹络的转换能⼒。
将具有⾃动编码器和对⽐正则化功能的除雾⽹络称为AECR-Net，在合成和真实数据集上进⾏的⼴泛实验表明，AECR-Net超越了最新技术。
视频去雾Image Defocus Deblurring。
从《阿凡达》看3D动画在影视特效前沿技术中的运用分析论文
从《阿凡达》看3D动画在影视特效前沿技术中的运用分析论文从《阿凡达》看3D动画在影视特效前沿技术中的运用分析论文1. 3D技术以及3D电影的具体涵意1.1 3D技术的概念3D为“Three Dimensions”，其中“Dimension”代表维度，“Three Dimensions”一般是指有三种维度。
一个物体的三维描述一般包括长、宽、高三方面才可以形成我们所说的“立体”。
因而，世间上每个处于三维空间中的立体都包括长、宽、高三种属性。
通俗来讲，3D是长宽两个平面物体的对立体。
人利用双眼观看物体的时候，由于两只眼睛的距离不同所以看到的物体角度也不同，若将其中的一只眼睛遮挡上能发现看到的物体效果和双眼所看效果有较大的不同，其实双眼看事物能呈现出上下、左右、远近三个维度的感知，从而形成立体的视觉，并将真实空间中的事物全部映射到我们的眼睛里，影像是通过立体形式呈现出来的。
1.2 3D电影的涵义3D电影与传统电影在技术上有很多不同之处，在拍摄时3D电影便利用光学原理使用了新的拍摄方式。
在观看3D电影时，观众需要佩戴专用的立体眼镜，否则由于3D电影的偏振光技术影响，很多画面无法正常观看。
佩戴偏振片制作而成的眼镜后，由于光的偏振效果，能够使人所观看到的视觉效果产生立体感。
人们将这种能够有身临其境感觉的立体影响电影定义为3D电影。
3D电影通过将两个不同的影像相互重合，利用人眼的左右视觉差异和大脑的图像处理能力来呈现立体效果。
在3D眼镜通过偏振片，将左眼和右眼接收到的光线进行区分，左眼只能看见拍摄时摄影机从左侧拍摄的画面，同理右眼如是，在图像传递到大脑中后，便会被大脑处理成立体的影像。
对于电影创作者来说，3D电影范畴并不仅仅局限在上述内容之中。
所有应用3D技术的电影都应该称之为3D电影。
譬如玩具总动员这部动画电影在拍摄时便应用了3D电影技术，因此其也是3D电影中的一种。
2. 3D技术在电影制作中的应用范围2.1剧本讨论对阿凡达这样的电影来说，在电影开拍之前要进行合理细致的策划工作。
本科毕业论文-—基于opencv的图像识别
基于2DPCA的人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。
由于近年来计算机技术的飞速发展，为人脸识别技术的广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。
该技术具有广阔的前景，如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。
本文的主要工作内容如下：1)介绍了人脸识别技术的基础知识，包括该技术的应用、背景、研究方向以及目前研究该技术的困难，并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。
2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。
在图像的预处理阶段，经过了图象的颜色处理，图像的几何归一化，图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。
所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。
3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了Adaboost人脸检测算法。
Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本，再通过对样本的训练，得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。
4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取，并在PCA算法的基础上应用了改进型的2DPCA算法，对两者的性能进行了对比，得出后者的准确度和实时性均大于前者，最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合，不仅能大幅度降低识别时间，而且还相互补充，有效的提高了识别率。
关键词：人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测2DPCA Face Recognition Algorithm Basedon The ResearchAbstract：Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects:1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general.2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors.3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face.4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate.Key words：Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection目录第1章前言 (1)1.1 人脸识别的应用和研究背景 (1)1.2 人脸识别技术的研究方向 (2)1.3 研究的现状与存在的困难 (3)1.4 本文大概安排 (4)第2章人脸识别系统及软件平台的配置 (4)2.1 人脸识别系统概况 (4)2.1.1 获取人脸图像信息 (5)2.1.2 检测定位 (5)2.1.3 图像的预处理 (5)2.1.4 特征提取 (6)2.1.5 图像的匹配与识别 (6)2.2 OpenCV (6)2.2.1 OpenCV简介 (6)2.2.2 OpenCV的系统配置 (7)2.3 Matlab与图像处理 (8)第3章图像的检测定位 (8)3.1 引言 (8)3.2 人脸检测的方法 (8)3.3 Adaboost算法 (9)3.3.1 Haar特征 (10)3.3.2 积分图 (10)3.3.4 级联分类器 (11)第4章图像的预处理 (13)4.1 引言 (13)4.2 人脸图像库 (13)4.3 人脸预处理算法 (14)4.3.1 颜色处理 (14)4.3.2几何归一化 (15)4.3.3直方图均衡化 (16)4.3.4灰度归一化 (18)4.4 本章小结 (19)第5章图像的特征提取与识别 (19)5.1 引言 (19)5.2 图像特征提取方法 (20)5.2.1基于几何特征的方法 (20)5.2.2基于统计的方法 (20)5.2.3弹性图匹配(elastic graph matching) (21)5.2.4神经网络方法 (21)5.2.5支持向量机(SVM)方法 (22)5.3 距离分类器的选择 (22)5.4 PCA算法的人脸识别 (24)5.5 二维主成分分析（2DPCA） (25)5.5.1 2DPCA人脸识别算法 (25)5.5.2 特征提取 (27)5.5.3 分类方法 (27)5.5.4 基于2DPCA的图像重构 (28)5.6 实验分析 (28)第6章总结与展望 (33)6.1 本文总结 (33)6.2 未来工作展望 (33)致谢 (34)参考文献： (35)第1章前言1.1 人脸识别的应用和研究背景随着社会科学技术的发展进步，特别是最近几年计算机的软硬件技术高速发展，以及人们越来越将视野集中到快速高效的智能身份识别，使生物识别技术在科学研究中取得了重大的进步和发展。
影视后期制作毕业论文
论软件的综合使用在视频短片中的运用摘要在视频短片制作中，视频短片的后期制作同前期制作一样重要。
要注意正确运用合适的软件和传统的线性编辑和非线性编辑，在后期编辑制作中综合运用合适的软件能事半功倍而且还有唯美的效果。
要想做好视频短片节目的后期编辑，必须根据视频短片节目的制作要求和两种编辑方式的特点，选用合适的软件方式。
在这里我首先介绍一下几种常用的软件：Premiere 视频剪辑软件，非线编辑；After Effect 视频特效制作软件；Audition 音频处理软件；3D Studio Max，常简称为3ds Max或MAX，是Autodesk公司开发的基于PC 系统的三维动画渲染和制作软件；Premiere出自Adobe公司，是一种基于非线性编辑设备的视音频编辑软件，可以在各种平台下和硬件配合使用，被广泛的应用于电视台、广告制作、电影剪辑等领域，成为PC和MAC平台上应用最为广泛的视频编辑软件；AE全称After Effect是adobe公司开发的一个视频剪辑及设计软件；photoshop 是Adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一。
现在影视媒体已经成为当前最大众化，最具有影响力的媒体表现形式。
从好莱坞创造的幻想世界，到电视新闻所关注的现实生活，再到铺天盖地的广告，无一不影响到我们的生活。
过去，影视节目的制作是专业人员的工作，对大众来说似乎还蒙著一层神秘的面纱；十几年来，数字合成技术全面进入全面进入影视制作过程，计算机逐步取代了原有的影视设备，并在影视制作的各个环节中发挥了巨大的作用。
但是，在不久前影视制作所使用的一直是价格极为昂贵的专业硬件和软件，非专业人员很难见到这些设备，更不用说用它来制作自己的作品了。
但现在，随著PC性能的显著提高，价格不断降低，应是制作从以前的专业硬件设备逐渐向PC平台上转移，原来身份极高的专业软件也逐步移植到PC平台上来，价格日益大众化，同时影视制作的应用也扩大到电脑游戏，多媒体，网络等更为广阔的领域，许多这些行业的人员或业余爱好者都可以利用手中的电脑制作自己喜欢的东西了。
基于视频图像处理的信号交叉口交通冲突检测与判定
基于视频图像处理的信号交叉口交通冲突检测与判定摘要随着我国城市化的快速发展，道路交叉口的安全问题已经得到人们的广泛关注。
交通冲突技术已经成为非道路事故的评价技术，因此道路交叉口的安全问题得到人们的广泛关注。
交通冲突技术作为一种非交通安全评价技术，和传统的依赖事故量的道路安全评价方法，该种方法具有定量分析和评价速度快的优点。
然而，交通冲突在发展的同时遇到了一定的瓶颈。
由于传统的车辆数据观测手段不足，交通冲突不能被快速的捕捉，因此不能保证交通冲突准确性。
更重要的，交通冲突技术应用于道路交叉口安全评价的前提是保证有效的判定交通冲突的严重程度，因为严重的交通冲突更加接近事故，更能体现出交叉口安全状况，但是传统的冲突判定指标较为单一，无法保证判定交通冲突严重程度的准确性。
本文以城市道路交叉口机动车作为交通冲突的作用对象，利用视频检测技术中较为常用、准确的背景差分法，检测、跟踪经过交叉口的所有运动车辆，根据目标车辆每一帧的图像位置，得到其在交叉口平面的实际位置，在此基础上进一步得到其在交叉口的行车数据，包括速度、加速度和行驶方向角等。
论文采用BP神经网络评价方法，从交通冲突发生的现象着手，结合传统交通冲突判别方法，确定了识别交通冲突和判定交通冲突严重程度所需要的BP神经网络评价因素，这些因素包括车辆的减速度、到达冲突点的时间和目标车辆当前的行驶速度三种；通过分析每项BP神经网络评价因素对交通冲突的影响，分别确定了这些因素进行交叉口交通冲突BP神经网络综合评价的隶属度函数，并建立了基于BP神经网络综合的交通冲突评价细则，评价细则包括正常通过、一般冲突、中度冲突和严重冲突四类；根据BP神经网络评价因素的分类标准，对交叉口的交通冲突做出识别与严重程度的判定。
论文用实例验证了该方法的对行性。
关键词：交通冲突技术，视频检测技术，BP神经网络评价法ABSTRACTWith the rapid development of urbanization in our country, the road intersection safety has been widespread interest. Traffic conflict technology has become the road accident assessment technology, and the road intersection safety problems get people's attention. Traffic conflict technology as a kind of traffic safety evaluation technology, and traditional depends on the amount of accident of road safety evaluation method, this method possesses the advantages of fast quantitative analysis and evaluation. Traffic conflict, however, met at the same time as development bottleneck. The shortage of the traditional vehicle data observation means traffic conflict can not be quickly capture, therefore cannot guarantee the accuracy of traffic conflict. More important, the traffic conflict technique is applied to road intersection safety evaluation is to ensure that the premise of effective for determining the severity of the traffic conflict, because of the serious traffic conflict is more close to the accident, more can reflect the intersection safety condition, but the traditional conflict judgement index is relatively single, there is no guarantee that determine the accuracy of the traffic conflict severity.Based on the role of the motor vehicle as the urban road intersection traffic conflict object, using the video detection technology is relatively common, accurate background difference method, all of the moving vehicle detection and tracking through the intersection, according to the target vehicle of every frame image position, get the actual location of the intersection plane, on the basis of the further in the intersection traffic data, including velocity, acceleration and driving direction Angle, etc.Paper USES the BP neural network evaluation method, start from the phenomena of traffic conflict, combined with the traditional assessment method of traffic conflict determines the identification of traffic conflict and determine the BP neural network traffic conflict severity need evaluation factors, these factors include the reduction of the vehicle speed and time of arrival in the conflict and the target vehicle speed of the current three; Through the analysis of each BP neural network of traffic conflict evaluation factors, intersection traffic conflict, respectively, to determine the factors which the membership function of the BP neural network comprehensive evaluation, and set up based on BP neural network of comprehensive traffic conflict evaluation rules of evaluation rules including normal by conflict, general, moderate and severe conflict conflict four classes; Based on the BP neural network classification criteria of evaluation factors, the intersection of the recognition and judge the severity of traffic conflict. Paper an example is used to verify the method of lines.Key words: traffic conflict technology, video detection technology, the BP neural network evaluation method目录基于视频图像处理的信号交叉口交通冲突检测与判定 (1)摘要 (1)ABSTRACT (2)目录 (3)第一章绪论 (4)1.1 本文研究背景及意义 (4)1.2 国内外研究现状 (6)1.2.1 交通冲突的研究现状 (6)1.2.2 视频技术在交通事件检测的研究现状 (9)1.3 本文的研究内容 (12)第二章交通冲突原理介绍 (13)2.1 交通冲突概念 (13)2.2 交通冲突观测手段 (13)2.3 交通冲突判定方法 (14)2.4 本章小结 (18)第三章基于视频的交叉口车辆检测与跟踪 (19)3.1 图像的预处理 (19)3.1.1 图像的增强 (20)3.1.2 对比度增强 (21)3.1.3 图像的边缘检测 (21)3.1.4 水平梯度方向边缘检测 (24)3.1.5 图像的二值化 (24)3.2 运动目标的检测 (26)3.3运动目标跟踪 (28)第四章基于视频的车辆行驶数据提取与处理 (30)4.1数学形态学突出车特征 (31)4.2基于边缘提取、数学形态学和车纹理相结合的车定位算法 (32)4.3车分割技术 (32)第五章基于BP神经网络算法的交通冲突判定 (34)5.1 BP神经网络算法的介绍 (34)5.1.1神经网络 (34)5.1.2 BP算法 (35)5.2 基于BP神经网络算法交叉口交通冲突实现 (40)5.3实例分析 (40)第六章结论与展望 (41)致谢 (42)参考文献 (43)第一章绪论1.1 本文研究背景及意义交通事故的成因分析和危害预防一直是世界各国交通领域重点研究的课题之一，伴随着城市化的飞速发展，交通事故的影响和范围越来越大，任何国家和地区都无法彻底预防交通事故的发生，依然面临着交通事故导致的大量人身伤亡及财产损失等问题。
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第一章绪论1.1 引言最近的几十年里，通信技术的发展日新月异，技术更新也非常快速。
图像和视频处理技术作为信号处理技术发展的产物，已经越来越引起国际社会的关注。
一个产业的发展离不开标准化，正是基于此国际学术会议以及相关组织所提出的标准化建议或协议就相当重要了。
近些年，一系列国际图像和视频压缩编码标准的制定和更新，使得编码压缩技术技术和相关产业日趋成熟，极大的促进了图像视频信号处理技术在社会生活中的应用。
尤其是在最近几年，第三代移动通信技术正在蓬勃发展，它将无线通信与国际互联网等各种多媒体通信结合，是当今社会极具发展潜力和价值的新一代移动通信系统。
面对巨大的移动终端市场，进行视频压缩也更有利于通信交互，这将会极大地促进通信技术的推广和发展。
因此，科技的更新和用户的要求对各种信号的处理技术有了更高的标准。
为了适应各种现代通信和信息传输网络的技术要求，除了继续使用与传统的信号处理技术相同的技术外，在此基础上，还应该提出一个新的信号处理技术，算法，模型，以满足应用的需求。
2003年,ITU和ISO联合制定出H．264/AVC，该标准也是至今最新、最先进的的视频压缩编码标准。
H．264/AVC以先前制定的视频编码标准为基础，集合了其中的一些已经得到足够发展技术也很成熟的算法，同时吸收了视频编码和图像处理领域里的一些为提高编码性能所提出的最新最有效地研究成果。
H.264极大地提高了编码效率，在增强网络适应性方面也有很大的飞跃，它的最终目标是适应人们对基于网络应用的视频多媒体信号的个性要求。
联合视频小组(joint video team，JVT)所提出的新视频编码标准——H．264，与以往标准相比在编码效率方面具有显著的优势；但为了提高压缩效率，它所带来的的高计算复杂度是实际应用领域所承受不了的。
在H.264的参考软件JM中，运动估计和模式决策占了大部分的时间。
所以，研究简单快速的算法对提高H.264/AVC在实时领域中的应用有着极其重大的意义。
对H.264的一些主要算法进行改进，需要完成的主要工作集中在不对编码质量造成过大影响的前提下减少其编码时间提高编码效率，因此，大部分的研究工作都是为了寻求更合适更快速的算法。
1.2 视频编码标准发展历程介绍从1984年CCITT研究组发布的第一个视频领域编码标准H.120开始，迄今为止已相继提出了众多国际标准。
视频编码标准发展至今也有近三十年的历史，这段历史的一个转折点就是1988年CCITT所提出的H.261建议，从这个转折点开始，国际标准组织ITU－T、ISO 等开始公布了一系列的以H.261为基础的视频编码标准，从此视频编码标准的编码方法统一采用了基于波形的混合编码方法。
一些国际标准组织有联合图像专家组（JPEG，Joint Photographic Experts Group），它是于1986年由ISO和CCITT 联合成立的。
此外还有活动图像专家组（MPEG，Moving Picture Expert Group），它于1988年由ISO/IEC信息技术联合委员会组成；并分别在1991 年和1994年公布了MPEG-1 视频编码标准以及MPEG-2 视频编码标准。
新一代视频编码标准H.264 于2003年3月由ITU-T 和ISO/IEC 正式提出，该标准实现了良好的压缩效率，同时对网络具备了良好的亲和性和兼容性，对实时系统的应用及其有帮助。
不久的将来，国际视频组织即将推出HIVC，即H.265，可想而知的是该标准的发布将会带来新一轮的研究热潮，对视频的发展和应用也会产生巨大的影响。
1.2.1 视频编码原理图像(image)的定义是自然景物中物体反射的可见光的强度，也可以是其它的各类电磁波反射后的强度反映。
在图像信息处理的过程中用数字来描述图像中的像素点、强度和颜色等信息。
在显示的时候，它是通过数字化的方式将呈现对象用一定的分辨率加以分辨后对得到的色彩信息进行呈现，如此可以快速显示在屏幕上[1]。
在显示的过程中分辨率和灰度是主要影响参数。
图像适用于表现那些含有大量细节（如亮度变化、场景变换、轮廓明显、色彩丰富）的对象，如：影片、绘画等。
图像软件可以对复杂图像进行处理，从而得到质量更高的图像，比如提高清晰度或者产生符合个性要求的特殊效果。
运动视频数据本质上就是时间顺序的图片序列，而相机通常每秒产生约24，25，或30帧。
这就导致需要处理大量的数据，因此需要使用到压缩技术。
例如：假设每个图片都有一个相对较低的QCIF，即176*144样本，每个样本用8个比特表示，我们每三个图片跳过两个以削减比特率。
对于彩色图片，三色组成样本对于为每个像素表现足够的色彩空间是必要的。
即使是传输这种相对低的高保真的图片序列，原始数据源速率仍然超过6Mbit/s。
然而，今天低成本的传输通道经常工作在低得多的数据率，从而视频信号的数据率需要进一步压缩。
例如，使用V.34调制解调器在拨号模拟电话线上传输率最多为33.4 Kbit/s，我们仍然需要进一步压缩视频码率至200倍左右（如果音频同一通道耗时6 Kbit/s或电话线实现太吵以至于不能实现V.34的全比特率，压缩率将会更高）。
视频中的每幅图像被称为一帧(flame)，当连续的图像以每秒超过24帧画面以上的速度进行变化时，根据视觉暂留原理可知，人眼是无法辨别单幅的静态画面的；看上去则近似于平滑连续的视觉效果，这样在人眼中形成的连续的画面叫做视频。
视频其实就是在时间轴上的一组图像序列的组合，通常也被称为视频图像、视频序列等。
视频技术最早是为了电视系统而发展，但现在已经扩展成了多种广泛应用的格式，这样极大地方便了消费者将视频记录下来。
从自然世界所获取的视频场景属于模拟视频信号，通常可以表示为时间与空间上的连续函数[1]。
计算机内部是以数字形式来描述信息的，为了更方便地用计算机对最终得到的视频进行一些基本操作，如：处理，传输、存储和加工等；需要对需要处理的模拟信号进行时间空间域的转换，即是讲视频进行数字化处理，最终将模拟视频转换为数字视频。
为把模拟视频它转换成数字视频，需要对坐标和幅度分别进行采样操作。
数字化坐标值称为采样，包括空间采样和时间采样；而幅度值的数字化则称为量化过程。
最终得到的数字视频信号包含了大量的数据信息，需要对其进行一定的压缩编码才能在实时通信系统中得到实际的应用，也即满足对网络带宽的要求进行实时传输。
数据作为信息的载体，但是数据和信息是两个不同的概念，终归不能完全等价。
要想对数字视频进行压缩，就要了解数字视频的特点。
数字视频的一个独特特点就是其具有相关性。
如果能够利用这些相关性，对数字视频里的各种信息冗余进行去除便能实现对视频信号的压缩。
一般将数字视频信号中的冗余归为下面几类[2]：A：空间冗余。
数字图像是视频的基本元素，数字图像的得到要通过对模拟视频信号进行空间采样。
这些构成图像的相近像素之间是紧密相关的，即他们之间的像素值一般是没有太大的相差的。
当需要预测当前像素的数值时，可以通过分析其相邻像素的数值进而通过一些数学规则来进行预测而达到目的。
B：时间冗余。
从视觉的理论出发，视频是一连串人们看起来连续的图像；但实际上这些图像之间是有间隔的，也就是不连续的。
视频帧与帧之间的采样间隔是非常小的，这是为了满足人们对视频信号连续视觉效果的要求。
在几乎静止不动的环境中，当前帧和其邻近帧的图像内容几乎是是完全一致的；而在研究场景中变换的运动目标时，若是能掌握其运动规律，也可以很轻易地地由前面帧的图像推算出它在当前帧中的大概位置。
这就是视频序列中的时间冗余。
C：心理视觉冗余。
总而言之，大部分情况下最终的视频编码系统都是由人类视觉系统来接收的。
人类视觉系统理论中提到：人类所感知的图像亮度取决于该点的反射光的强度以及相邻区域的光强。
而且，对于不同的视觉信息图像因素等，人类视觉系统表现出了不一样的敏感度。
视频中某些信息相比于其他的信息在人类通常的感知过程中更重要，能提供更多的有用信息，也即人眼对该部分信息的敏感度相对要高些。
如一定幅度值内的图像信息变化如果相比很微小，人眼是感受不到这样微小的变化的。
因此，可以利用人眼视觉系统的这些特点对视频信息中的某些信息进行去除，这些操作并不会对人们去感受图像造成影响，即是不会降低图像质量。
这样的特性都可以叫做心理视觉冗余，这充分地利用了人眼视觉系统的一些特点。
1.2.2 视频压缩编码标准发展历史视频压缩编码标准主要包括两个部分，一个是由国际电信联盟(ITU)所制定的H．26x系列标准，另一个是由国际标准化组织(International Standardization Organization．ISO)和MPEG组织(Moving Picture Expert Group)所制定的MPEG．x系列标准。
这些视频编码标准都是为了应对不同领域中对数字音频和数字视频的不同要求而制定的。
第一个视频编码国际标准由CCITT公布于1984年，距今已有28年了。
例如，3G时代的来临带来了一个非常重要的概念，即可视电话。
由于打破的距离的障碍，在有限的带宽上实现了实时视频的传输，该技术一直被认为是一种非常理想的通信技术，可近30 年来至今仍未能得到广泛的普及，这是因为满足带宽要求所付出的代价极高，从而造成性价比不高。
H.264 视频压缩标准由ITU-T/ISO 于2003年3月正式公布，同以往标准相比它具有非常优秀的性能，受到了普遍的认可。
通过每项性能指标的对比可以发现，在同样视频质量下将H.264与H.263或MPEG-4进行对比发现H.264的数码率降低了接近一半的倍数；或者说在码率相同的条件下，信噪比提高很大。
正是因为H.264所体现出的良好性能使得其在国际上受到了广泛地认可和重视。
下面按时间顺序对几个重要的视频编码标准作简单介绍[1]：1．MPEG-1标准及MPEG-2标准MPEG-1标准出版于1992年，是一个获得广泛成功的视频编解码器，能够近似VHS录像带的质量或更好地将比特率设定为约1.5 Mbit/s。
比特率范围覆盖了约1-2 Mbit / s的。
MPEG -1的缩写由运动图像专家组制定并被其发展。
MPEG-1视频（IS 11172-2 ）是ISO/IEC JTC1组织的一个项目，于1993年获得批准。
在技术功能方面，它增加了双向预测帧（B帧）和半像素运动（半像素运动已经在H.261的发展过程中提出来过，但当时被认为是过于复杂）。
对数据进行随机访问的要求和高效压缩造成了冲突，为了解决这个问题，MPEG-1定义了四种图像类型：I帧，P帧，B帧和D图像。
在更高的比特率操作时，它提供比H.261更好的质量。
（比特率可能低于1兆位/秒，此时H.261的性能更好，因为MPEG -1并没有设计为能够运行在此范围内。