视频监控系统图像处理关键技术

图像增强处理

图像增强方法主要分成两大类：频率域法和空间域法，前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强，采用低通滤波法，可去掉图像中的噪声，采用高通滤波法，则可增强边缘等图像高频信号；基于空域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法，点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的是使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度，邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种，平滑一般用于消除图像噪声，常用邻域增强算法有均值滤波、中值滤波，锐化的用于突出物体的边缘轮廓，常用锐化算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。

视频检索

目前视频监控中的视频检索技术主要是通过在视频码流中加入特定标签的对视频进行标识，在关系数据库中对标签进行索引实现视频检索；未来的视频检索将采用面向对象的数据库技术，实现基于内容的视频检索。

基于内容的视频信息检索通过对非结构化的视频数据进行结构化分析和处理，采用视频分割技术，将连续的视频流划分为具有特定语义的视频片段即镜头，作为检索的基本单元，在此基础上进行代表帧的提取和动态特征的提取，形成描述镜头的特征索引。依据镜头组织和特征索引，采用视频聚类等方法研究镜头之间的关系，把内容相近的镜头组合起来，逐步缩小检索范围，直至查询到所需的视频数据，所以视频分割、代表帧和动态特征提取是基于内容的视频检索的关键技术。

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