【摘要】：目前,智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于交通、金融、生產(chǎn)制造等行業(yè)。隨著人口老齡化日益嚴(yán)重,老人視頻監(jiān)控系統(tǒng)也得到了深入研究。常用的老人視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要包括視頻采集、網(wǎng)絡(luò)傳輸、算法模塊和人機(jī)交互四個(gè)部分。其中,算法模塊可以處理包括摔倒、突發(fā)疾病等異常行為的識(shí)別,使得系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)監(jiān)控和突發(fā)情況報(bào)警等功能。算法模塊包括視頻圖像預(yù)處理、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤和識(shí)別等子模塊,是視頻監(jiān)控系統(tǒng)保持高準(zhǔn)確性和高實(shí)時(shí)性的保證。然而大多數(shù)算法沒有考慮到多光源、低照度或光照突變等造成的光照不均勻問題,進(jìn)而導(dǎo)致了系統(tǒng)性能的下降�；诖�,本文在研究和總結(jié)現(xiàn)有非均勻光照?qǐng)D像增強(qiáng)算法和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上,對(duì)系統(tǒng)的圖像預(yù)處理和目標(biāo)檢測(cè)模塊做出了改進(jìn),并設(shè)計(jì)了一個(gè)非均勻光照下魯棒性較好的老人視頻監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行測(cè)試和評(píng)價(jià)。本文的主要研究內(nèi)容如下。1.針對(duì)基于暗通道先驗(yàn)的低照度圖像增強(qiáng)算法導(dǎo)致圖像存在塊效應(yīng)、邊緣黑斑等問題,本文借助優(yōu)化后的雙邊濾波、結(jié)合中值濾波對(duì)導(dǎo)向?yàn)V波的導(dǎo)向圖進(jìn)行優(yōu)化,然后采用改進(jìn)后的導(dǎo)向?yàn)V波細(xì)化透射率圖。改進(jìn)的算法不僅豐富了圖像的細(xì)節(jié),還恢復(fù)了更多的邊緣信息,消除了黑斑,提高了低照度圖像的自然度和對(duì)比度。2.針對(duì)傳統(tǒng)小波圖像增強(qiáng)算法使得圖像邊緣過渡突兀、邊緣信息丟失以及顏色失衡等問題,本文融合小波系數(shù)的鄰域信息,并結(jié)合Otsu(最大類間方差)算法對(duì)圖像的低頻系數(shù)進(jìn)行針對(duì)性地調(diào)整。同時(shí),基于小波能量函數(shù)對(duì)不同尺度的高頻非噪聲系數(shù)進(jìn)行不同程度地放大,并去除噪聲系數(shù),進(jìn)一步提高該算法的增強(qiáng)效果。3.針對(duì)光照突變場景下ViBe算法魯棒性不高的問題,本文首先將顏色模型RGB的歸一化模型rgb和HSI混合,得到混合顏色模型rgI;然后結(jié)合前后幀I分量差值的變化規(guī)律,求出光照突變的臨界點(diǎn),并在光照突變后的第一幀采用結(jié)合形態(tài)學(xué)的三幀差分法進(jìn)行過渡;最后,利用該幀對(duì)ViBe算法的背景模型進(jìn)行重置,使得ViBe算法可以更好地處理光照突變的情況,提高目標(biāo)檢測(cè)、分割的準(zhǔn)確性和魯棒性。4.本文通過提出一種聯(lián)合上述非均勻光照?qǐng)D像增強(qiáng)算法的策略,自適應(yīng)地對(duì)視頻序列中不同類型的非均勻光照?qǐng)D像進(jìn)行增強(qiáng),并采用改進(jìn)的ViBe算法對(duì)預(yù)處理后的視頻序列進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。同時(shí),本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于樹莓派和云服務(wù)器的面向老人摔倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng),用于對(duì)改進(jìn)后的算法進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)價(jià)。系統(tǒng)測(cè)試表明,本文設(shè)計(jì)的算法模塊可以有效地提升老人視頻監(jiān)控系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性。
【圖文】：

j m ni( -) = i j j- ￠ 低頻系數(shù)和高頻系數(shù)的求解表達(dá)式為Wφ( ￠) = MN ( -) j0 m n( -)N y M x Wψi( ￠) = MN ( -) j m ni( -)N y M x 的系數(shù)一定程度上表示了圖像 ( -)在頻域上的性質(zhì)，通過改變高頻系的邊緣、細(xì)節(jié)等進(jìn)行調(diào)整，還可以去除圖像的噪聲；對(duì)低頻系數(shù)進(jìn)行有，還能提升圖像的對(duì)比度。但是傳統(tǒng)的小波系數(shù)變換方法采用的是線增強(qiáng)后的圖像出現(xiàn)邊緣過渡不自然，顏色失衡以及部分信息丟失的問在小波域上對(duì)圖像進(jìn)行處理，可以根據(jù)需求改變分解的尺度，非常方便，還能產(chǎn)生不同分辨率的圖像，方便進(jìn)行多分辨率處理。

暗通道先驗(yàn)的基本前提是無霧圖像中的非天空區(qū)域，該區(qū)域的幾乎所有像素都至少有一個(gè)通道，具有很低的值，可以給此類通道給出以下的定義，公式為dark( ) = ￠y Ω(x)( ￠c r g b c(-)) (2-13式(2-13)中的c(-)是原圖中某像素點(diǎn)某通道的值， ( )是像素點(diǎn) x 鄰域窗口。He[42]對(duì)暗通道先驗(yàn)理論是這樣定義的：如果 J 是無霧圖像，，則 J 的非天空區(qū)域暗通道具有非常低的值，無限趨近于 0，即dark (2-14式(2-14)就是暗通道先驗(yàn)理論。暗通道的低數(shù)值主要來自于以下三個(gè)因素：(1)各種陰影；(2)顏色豐富的物體，任何在某一顏色具有低反射率的物體都會(huì)導(dǎo)致暗通道的低數(shù)值，比如綠色植物、秋天的紅葉以及藍(lán)色的海平面；(3)按顏色的物體。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN948.6;TP391.41

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本文編號(hào)：2707493