Zadeh-X变换在视频监控系统中的应用研究

传统视频监控主要是回放原始视频,难以兼顾到夜间模式的监控,现有夜视监控系统其核心技术是依靠红外技术或像增强技术来改善夜间图像质量.在高性能DSP平台上建立了视频采集与显示系统,嵌入Zadeh-X变换算法来实现视频图像的底层图像挖掘,并且根据信息熵判据来自动寻求最佳挖掘参数θ和δ以达到实时挖掘的目的.试验结果表明,视觉效果显著提高,增强了夜间实时监控中视频图像的质量.     

DirectShow框架下对比度分辨率补偿的视频挖掘

在DirectShow平台下,建立一个对比度分辨率补偿的变换Filter,实现低照度视频的底层挖掘。通过本地视频文件的挖掘实验,取得了良好的视觉效果,验证了对比度分辨率补偿算法用于低照度视频的底层图像挖掘的可行性与有效性。     

一种彩色夜视实时图像融合系统

在彩色夜视图像融合基础上,针对线性组合算法和直接映射算法实时性高的特点,提出了一种基于CPLD的双通道彩色夜视的实时图像融合系统,并阐述了其设计原理,系统的结构、特点和功能.用verilogHDL硬件描述语言实现了相关的算法和设计.实验结果表明,融合图像接近自然色彩,同时能够反映两个波段的图像的特点.该系统可以实现实时的线性组合算法和直接映射算法,将红外与微光或者微光与微光等不同波段组合,是一种简单、高效彩色夜视系统.     

激光夜视图像分型分割算法研究

为解决以往采用关联规则挖掘算法对图像进行分割时,对于夜视图像中灰暗区域中颜色特征以及前景/背景特征的采集能力差,不能有效判定图像的多尺度分型特征,分型分割效果差的问题。研究激光夜视图像分型分割算法。先利用计盒维数估计方法计算激光夜视图像分型维数尺度,通过分型维数尺度获取激光夜视图像的多尺度分型特征值,将利用多尺度分型特征值获取的多尺度分型特征约束与图像颜色约束相结合获取多尺度分型特征数据项,融合该多尺度分型特征数据项与通过图像中相邻区域顶点颜色距离获取的光滑项,并加入自适应比重系数获取能量函数,利用最大流/最小割算法求解能量函数最小值,实现激光夜视图像的分割。实验结果表明,该算法可准确分割激光夜视图像中人物目标特征,分割10幅激光夜视图像准确率以及均匀性测度平均值均在95%以上。     

基于分段Zadeh-x变换的图像挖掘技术

Zadeh-x变换是底层图像挖掘的重要技术之一。在用VC＋＋实现了基于Zadeh-x变换的底层图像挖掘的基础上,分析了Zadeh-x变换的局限性,并从而提出了分段Zadeh-x变换。实验结果表明分段Zadeh-x变换在挖掘效果上更好,其适用范围更广。     

基于WIFI的嵌入式视频监控系统设计

介绍了一种基于WiFi无线网络的嵌入式视频监控系统的设计与实现方法.首先分析和介绍了本设计的总体设计,将整个系统分为服务器和客户端,服务器实现视频图像采集、JPEG硬解码、WiFi无线网络传输视频图像,客户端实现视频图像的接收、保存和显示,并针对客户端视频图像的网络接收和显示问题,提出了一种基于循环队列形式保存和显示视频图像的方法.实验结果显示,该监控系统能够实现显示稳定、清晰和流畅的视频图像.     

脉冲红外激光助视夜视技术研究

在分析微光夜视系统视距理论的基础上．论证了用脉冲红外激光阵列助视提高微光夜视系统视距的可行性。针对激光助视易于暴露的缺陷,提出了微光夜视伪随机瞬态激光增强技术。系统研究了伪随机编码理论,并硬件实现了瞬态激光伪随机编码调制及同步图像捕捉控制电路。建立了脉冲红外激光助视微光夜视系统,进行了多次室内、野外试验及试验结果观测评估,取得了较好效果。     

单通道三波段彩色夜视系统设计及实验研究

针对目前微观夜视仪器产生单色图像的缺陷,提出了一种单通道三波段的彩色夜视方案。简要介绍了单通道三波段彩色夜视系统的工作原理,重点论述了该系统的设计方法,并对滤光片的光谱透过率、色轮的窗口数量、荧光屏与CCD光电阴极的耦合方式等问题进行了计算和分析。在单通道三波段彩色夜视系统装置研制基础上,开展了彩色夜视实验,成功得到色彩较为真实的夜视图像。     

基于红外运动目标分割的夜视融合系统设计

为了提高夜视系统的质量以及目标探测性能, 设计了红外视频运动目标与可见光融合夜视侦察系统。系统在硬件处理平台上实现了基于人眼视觉的红外运动目标分割算法和基于目标特性的加权融合算法, 采用红外运动目标分割电路和融合处理电路互联的结构, 首先利用FPGA为核心的红外目标分割电路提取红外视频中的运动目标, 然后将只有红外运动目标的视频输入后端DSP融合处理电路中进行融合处理, 最后从系统中输出一系列目标形态突出、背景细节清晰的融合序列。实验结果表明: 该系统可以提高夜视融合系统目标探测性能和探测概率, 融合结果的各项评价指标提高了90%以上, 有的评价指标甚至提高了7倍以上, 可以很大程度地降低系统的虚警率。     

底层图像挖掘技术中的参数自动寻优

研究了基于人类视觉对比度分辨率限制的底层图像挖掘技术中挖掘参数的自动寻优问题。在用Zadeh-X变换进行底层图像挖掘中,需要求得最佳挖掘参数Sita和Delta。首先筛选出与图像视觉感知质量相关的客观物理质量指标体系:信息熵和平均对比度。其次研究信息熵和平均对比度与图像挖掘参数的函数关系,然后研究其函数特性与主观评价结果的关系,以此建立以信息熵和平均对比度为基础的无参考图像质量评价函数,通过视觉质量最佳图像判据,寻求最佳质量图像所对应的Sita和Delta,从而实现挖掘参数的自动寻优。