视频图像处理技术推荐

视频图像处理技术优势安防视频监控应用
由于计算机的处理速度极快,且数字信号具有失真小、易保存、易传输、抗干扰能力强等特点,因而计算机图像处理的应用十分广泛,包括航空航天、遥测技术、医疗器械、工业自动化检测、安全识别、安防监控、娱乐媒体等各大领域。每一个应用领域都有其领域的特殊性要求,安防监控行业应用也有其固有的特殊性。
对图像清晰度要求较高。在治安监控现场,公安机关往往需要通过监控录像来辨认嫌疑人、证据等。一般清晰度不高的视频都达不到这种要求。在交通监控现场,交警需要通过监控图像来识别车牌、违章行为、驾驶人等要求,模糊的图像在这种场合根本无法应用。
不同的行业监控,对图像要求的差异性。比如医疗监控,对图像的色彩还原性要求比较高。智能交通监控,对摄像机夜间照度和抓拍速度要求比较高,要求能清晰辨别车牌。在无人值守监控,需要设备在无人看管的条件下能长期稳定的工作。
视频图像处理技术推荐
专利号:CN201210483561.2
本发明涉及一种视频图像的前景识别提取和拼接方法,该方法针对视频图像背景更新过程中目标与背景相互转化的动态不确定性,以及前景图像提取的准确与完整性,建立相应的模型和方法,对背景学习速率进行自适应控制,在粗提取前景图像之后,对破碎的前景进行拼接以及噪声去除,最终检测并分离出前景图像,并进行前景图像连通,构成整体前景图像,达到前景提取的正确性和有效性。属于计算机图像处理领域。
查看详情专利号:CN201410428301.4
摘要:本发明涉及雾霾天视频图像清晰化处理方法及装置,其方法步骤为建立大气传递参数与光传播介质参数间的量化模型;获取实际测量地点光的传播介质参数,利用量化模型计算大气量化传递参数;对含雾霾原图像进行下采样处理得到预处理模板图像,提取暗通道图像;提取含雾霾原图像I(x)的大气光值A,初始化景深修正因子ω;对I(x)的透射率图中A和ω进行优化;估算预处理模板图像Imodel的模板透射图对进行升采样得到透射率图t(x);根据t(x)和I(x)计算清晰化处理结果图像。本发明通过量化模型对雾霾图像清晰化参数进行闭环修正,结合图像抽样与多尺度插值方法,避免了暗通道图像去雾过程中人为定义参数不精确和无法根据实际环境进行调整的弊端,提升了清晰化处理效果。
查看详情专利号:CN201510282190.5
摘要:本发明公开了一种视频图像中运动车辆阴影检测方法,用以消除前景图像中运动目标的阴影,提高目标检测与跟踪的准确性。本发明提供的运动阴影检测方法,包括:构建融合亮度、色度和边缘梯度等信息的特征图像,经图像分割后取色度差最大的区域为车体搜索起始区域,迭代搜寻并吸收周边相邻区域中特征值最大的区域,直到满足迭代终止条件后,剩余的子区域集若为空集则表明运动目标阴影可以忽略,若为非空则将剩余子区域作为阴影候选区域,再从每一个阴影候选子区域出发搜索其阴影子区域,最后将所有搜索到的阴影子区域组合成整个阴影区域。该方法能够自动判别是否存在阴影,能够更合理地融合多种特征,减少了人工干预,阴影检测率高,普适性好。
查看详情专利号:CN201010606740.1
摘要:本发明公开了属于远程数字视频监控和图像识别技术领域的一种基于视频图像处理的输电导线舞动识别计算方法。首先将摄像头采集到的数字视频信号通过传输通道以视频流的方式实时传送回监控中心,在监控中心对现场进行远程视频监视,从视频流中截取监视目标图像,通过图像灰度化、图像分割、基于链码的输电导线提取、霍夫变换、舞动幅度计算等一系列图像处理和识别计算得出舞动的幅度信息,能够准确、直观、有效的计算出输电导线的舞动幅度,同时可以在数据库中保存长期的舞动数据,为远程视频监控和图像识别提供输电导线的舞动状态的原始数据,便于对输电导线的舞动状态分析;减少事故漏报和错报的发生,以保证输电线路的安全运行。
查看详情专利号:CN201310048522.4
摘要:本发明公开了属于数字视频图像处理及输电线路在线监测技术领域的一种利用视频图像处理技术的输电线路间隔棒识别和定位方法。该方法通过对原始图像规格化、方向场求取、模板匹配等方法对图像进行目标区域定位和间隔棒中心定位。在目标区域定位中,采用平方梯度算法计算图像方向场,结合各向一致性信息对图像进行输电线路目标区域定位。采用基于直方图和归一化相关的快速模板匹配算法进行间隔棒中心定位,算法设定直方图匹配联合阈值和归一化相关匹配最大值作为判定匹配最佳位置的依据,经多次匹配选取匹配结果中出现概率最大的坐标定位间隔棒中心点,为输电线路状态监测与故障预警提供参考信息。
查看详情视频图像处理技术的四大技术
视频图像处理过程中会涉及到对视频图像数据的采集、传输、处理、显示和回放等过程,这些过程共同形成了一个系统的整体周期,可以连续性的运作。在视频图像处理技术范围内最主要的就是包括了图像的压缩技术和视频图像的处理技术等。目前,市场上主流的视频图像处理技术包括:智能分析处理,视频透雾增透技术,宽动态处理,超分辨率处理,下面分别介绍以上四种处理技术。
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1.智能分析处理技术
智能视频分析技术是解决视频监控领域大数据筛选、检索技术问题的重要手段。目前国内智能分析技术可以分为两大类:一类是通过前景提取等方法对画面中的物体的移动进行检测,通过设定规则来区分不同的行为,如拌线、物品遗留、周界等;另一类是利用模式识别技术对画面中所需要监控的物体进行针对性的建模,从而达到对视频中的特定物体进行检测及相关应用,如车辆检测、人流统计、人脸检测等应用。
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2.视频透雾增透技术
视频透雾增透技术,一般指将因雾和水气灰尘等导致朦胧不清的图像变得清晰,强调图像当中某些感兴趣的特征,抑制不感兴趣的特征,使得图像的质量改善,信息量更加丰富。由于雾霾天气以及雨雪、强光、暗光等恶劣条件导致视频监控图像的图像对比度差、分辨率低、图像模糊、特征无法辨识等问题,增透处理后的图像可为图像的下一步应用提供良好的条件。
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3.数字图像宽度动态的算法
数字图像处理中宽动态范围是一个基本特征,在图像和视觉恢复中占据了重要的位置,关系着最终图像的成像质量。其动态的范围主要受保护信号量和平均噪声比值来决定的,其中动态范围可以从光能的角度来定义。
数字的信号处理会受到曝光量中曝光效果、光照度和强度的影响和作用。动态范围跟图案的深度息息相关,如果图像动态范围宽,则在图像处理时亮度变化较为明显,但如果动态范围较窄,在亮度转化时,亮暗程度的变化并不明显。目前图像的宽动态范围在视频监控、医疗影像等领域应用较为广泛。
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4.超分辨率重建技术
提高图像分辨率最直接的办法就是提高采集设备的传感器密度。然而高密度的图像传感器的价格相对昂贵,在一般应用中难以承受;另一方面,由于成像系统受其传感器阵列密度的限制,目前已接近极限。
解决这一问题的有效途径是采用基于信号处理的软件方法对图像的空间分辨率进行提高,即超分辨率(SR:Super-Resolution)图像重建,其核心思想是用时间带宽(获取同一场景的多帧图像序列)换取空间分辨率,实现时间分辨率向空间分辨率的转换,使得重建图像的视觉效果超过任何一帧低分辨率图像。