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视频监控是计算机视觉、模式识别以及人工智能等领域的一个重要的研究内容,在安全监控、智能交通、军事导航等方面有着广泛的应用前景。运动目标检测技术是视频监控系统中一个重要组成部分,其检测结果直接影响着后续的目标定位、识别和跟踪。国内外大批学者投身于该领域的研究和探索,并取得了大量的成果。本文是在这些成果的基础上,对视频监控系统中运动目标检测算法进行了研究。
本文首先对数字图像处理的基础知识进行了介绍,并根据实际情况,针对噪声滤波、颜色空间、数学形态学处理和视频压缩等常用方法进行了简要介绍,为运动目标检测与视频压缩优化算法的研究奠定了基础。
在运动目标检测方面,针对背景差分法,对常用的背景建模方法进行了分析研究,并提出了一种基于图像RGB统计归类的背景建模算法。利用间隔视频序列的平均背景对样本进行预处理,提取相关背景信息,建立背景模型。采用阈值分割,将灰度图像转化成黑白二值图像,再对目标粗糙的边缘轮廓进形数学形态学滤波以去除背景噪声,腐蚀及膨胀。同时引入定时样本更新策略,实现了背景的自适应更新。该算法具有运行速度快,检测精度高的优点,较好地解决了运动目标检测系统中背景模型的建立、更新、背景扰动、外界光照变化等问题。
在视频压缩存储方面,压缩算法直接影响着视频图像网络传输和移动存储的想能与效果。本文在对现今流行视频编码技术分析的基础上,对MPEG-4压缩技术进行了重点分析,采用了了基于MPEG-4的视频压缩优化算法。该算法能很好的实现了本系统的需求。
最后,针对本文阐述的算法,我们设计了一种小区视频监控系统。分别介绍了系统的硬件设备组成,并根据实际情况进行了模块化设计,包括模块的工作原理和系统设计流程。
总之,本文通过对运动目标检测和视频编码问题进行了深入分析和研究,对该问题提出了自己的解决方法。并且对这些方法作了实验,实验结果表明,本文提出的运动目标检测算法能够快速完整的检测出运动区域,视频编码算法很好的满足了视频监控系统的需求。