基于网络的远程视频监控技术探讨

本文介绍了基于网络的远程视频监控系统结构,主要从摄入层、传输层和终端层等方面,提出了一些相关技术和算法,解决了低带宽、低速率情况下视频图像的传输效率问题,保证了视频图像的高清晰、高品质,从而使远程视频监控系统的运行效能更佳。     

一种改进的雾天变电站视频监控图像去雾方法

在有雾的天气下,由于空气中粒子的散射作用使得变电站视频监控拍摄到的图像视线模糊,对比度降低,大大削弱了有雾天气下的视觉效果,使得变电站室外视频监控设备无法有效工作。针对这一问题,文章进行了雾天监控图像去雾算法研究。通过改进的暗元素先验去雾算法有效地解决了雾天变电站视频监控模糊不清问题,提高了变电站视频监控效率。     

复合残差网络在低照度图像增强中的技术研究

成像设备在暗光照环境下会出现对比度不高、图像细节信息丢失、颜色失真等问题,这会对视频监控、智能交通、人脸识别等应用场景产生巨大干扰。为了解决这一问题,本文提出了一种融合了注意力机制的的复合残差网络来实现对低照度图像的增强。该算法首先通过色彩空间上的转换（RGB-HSV）将亮度分量V放入构造的神经网络中,然后神经网络通过融合了注意力机制的多分支结构进行图像浅层特征的提取,接着经过复合残差网络提取深层特征,再经过图像重建得到增强后的V分量,最后通过分量融合实现图像增强。实验结果表明,对比目前国内外主流低照度图像增强算法,所提算法在主观视觉上对图像亮度与对比度有显著提升,在PSNR、SSIM指标上与传统算法的对比结果分别提升了约20%和15%,与深度学习算法的对比结果分别提升约9%和3%,不论是在人工合成的低照度图像还是真实、自然低照度图像中均有良好表现,基本满足图像增强的颜色自然、对比度和鲁棒性高等要求。     

基于视频图像对比度的团雾检测算法

提出了一种基于视频图像对比度的团雾检测算法。首先,利用二维多点各向异性高斯滤波器检测视频图像中边缘线的位置和方向。然后,利用本文提出的彩色图像对比度模型计算每幅视频图像边缘线区域的对比度值。最后,利用支撑向量机区分有雾视频图像所具有的不同对比度值,实现团雾浓度的检测。实验结果表明,该算法对复杂场景下的团雾检测效果优于传统的方法,是一种有效的团雾检测方法。     

基于OpenCV的暗视觉图像处理的研究

为了获取低照度环境下更多的图像信息,本文基于OpenCV这个开源的机器视觉库平台,利用人类视觉对比度分辨率补偿和运动序列的帧间时域滤波,对低照度下的视频进行处理。通过对本地存储的低照度视频的处理,验证了该算法能有效地增强图像的信息。     

基于数字媒体DSP的远程网络视频监控系统设计

针对传统视频监控系统存在视频流畅性较低、监控数据传输成功率低、误码率高等问题,提出基于数字媒体DSP的远程网络视频监控系统。系统硬件设计中,上位机采用LabVIEW编程实现,用于控制摄像支撑设备转动、镜头参数调整以及视频数据播放与远程显示控制等功能;下位机使用数字媒体DSP为核心处理器,建立含有视频数据采集输入、传输以及摄像支撑设备控制等模块。系统软件设计中,详细介绍了远程网络视频监控系统中视频图像运动目标检测算法。实验结果表明,所提系统能有效实现流畅清晰的视频远程网络传输,视频数据传输成功率可达到98.467%,误码率最低为0.006 35%,能够满足实际远程网络视频监控的需要。     

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。     

低照度环境下图像增强算法的FPGA实现

在低照度环境下,通用的图像传感器普遍存在成像效果不佳的情况,因此采用图像增强算法来提升图像对比度就显得尤为重要,然而大多数图像增强算法都是针对静态图像进行增强.为此,基于现有的图像增强算法,提出了一种改进的基于图像去雾的图像增强算法架构,该架构不仅利于FPGA实现,而且能够较好地增强视频的显示效果.测试结果表明:该算法占用FPGA资源较少,能够实时处理1080P 60 f/s的视频且增强效果良好.     

一种基于U-Net生成对抗网络的低照度图像增强方法

在低照度环境下采集的图像具有低信噪比、低对比度及低分辨率等特点,导致图像难以识别利用.为了提升低照度图像的质量,本文提出一种基于U-Net生成对抗网络的低照度图像增强方法.首先利用U-Net框架实现生成对抗网络中的生成网络,然后利用该生成对抗网络学习从低照度图像到正常照度图像的特征映射,最终实现低照度图像的照度增强.实验结果表明,与主流算法相比,本文提出的方法能够更有效的提升低照度图像的亮度与对比度.     

基于改进型Newton算法的场致发射显示器缩放系统研究

针对场致发射显示器(FED)自身的器件特性,提出了一种基于改进型Newton算法的缩放方案。FED缩放系统采用改进型Newton算法,针对FED的对比度低和低灰阶丢失的器件自身特性,在Newton插值算法基础上选择最优的参数和加入补偿系数,在补偿效果和运算复杂度上比传统的缩放算法具有明显的优势。将采用本文算法的FED缩放系统应用于驱动FED显示上,视频显示图像的对比度得到提高,低灰度丢失部分得到一定的补偿,图像画质更为细腻。     

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.     

嵌入式视频监控系统的设计与实现

为了改善低照度环境下视频监控系统的效果,从人类的视觉系统出发,通过对人类的视觉对比度分辨率进行补偿以增强图像信息,同时以ARM11与LINUX相结合的方式,构建嵌入式监控系统,利用硬件编码有效地提高编码效率,对编码后的H264码流进行RTP打包传输。经测试系统满足实时监控,同时增强了低照度环境下的视频图像的信息。     

Perceptual watermarks for digital images and video

The growth of new imaging technologies has created a need for techniques that can be used for copyright protection of digital images and video. One approach for copyright protection is to introduce an invisible signal, known as a digital watermark, into an image or video sequence. In this paper, we describe digital watermarking techniques, known as perceptually based watermarks, that are designed to exploit aspects of the the human visual system in order to provide a transparent (invisible), yet robust watermark. In the most general sense, any watermarking technique that attempts to incorporate an invisible mark into an image is perceptually based. However, in order to provide transparency and robustness to attack, two conflicting requirements from a signal processing perspective, more sophisticated use of perceptual information in the watermarking process is required. We describe watermarking techniques ranging from simple schemes which incorporate common-sense rules in using perceptual information in the watermarking process, to more elaborate schemes which adapt to local image characteristics based on more formal perceptual models. This review is not meant to be exhaustive; its aim is to provide the reader with an understanding of how the techniques have been evolving as the requirements and applications become better defined     

低照度环境下视频增强技术

在低照度环境下,摄像机捕捉到的夜间视频质量较差,常出现光照不足、对比度低、模糊不清和颜色偏移等问题,影响了视频的判读和理解。针对夜间视频存在的问题,提出不同时段空间背景融合技术和根据Retinex理论利用三边滤波器提取亮度图像的照度分量并结合Sigmiod 非线性拉伸函数对反射分量进行增强处理以突出细节达到图像增强的目的。经实验证明,提出的算法能够提高低照度夜间视频的整体视觉效果,图像的亮度、对比度、清晰度得到改善,突出了视频图像细节,保留了视频重要内容,增强结果自然清晰,避免了图像失真等问题,解决了夜间视频增强中常出现的光晕、鬼影、颜色偏移等问题,便于视频的判读与分析。     

结合多尺度深度学习网络和Retinex理论的低光照图像增强算法

针对低光照增强任务缺乏参考图像及现有算法存在的色彩失真、纹理丢失、细节模糊、真值图像获取难等问题,本文提出了一种基于Retinex理论与注意力机制的多尺度加权特征低光照图像增强算法。该算法通过基于Unet架构的特征提取模块对低光照图像进行多尺度的特征提取,生成高维度的多尺度特征图;建立注意力机制模块凸显对增强图像有利的不同尺度的特征信息,得到加权的高维特征图;最后反射估计模块中利用Retinex理论建立网络模型,通过高维特征图生成最终的增强图像。设计了一个端到端的网络架构并利用一组自正则损失函数对网络模型进行约束,摆脱了参考图像的约束,实现了无监督学习。最终实验结果表明本文算法在增强图像的对比度与清晰度的同时维持了较高的图像细节与纹理,具有良好的视觉效果,能够有效增强低光照图像,视觉质量得到较大改善;并与其他多种增强算法相比,客观指标PSNR和SSIM得到了提高。     

基于地理坐标与视频图像关联映射的视频背景目标定位与标识方法

视频图像数据虽然能够逼真地展示空间信息,但是因缺少地理属性而不能直接与地理信息进行关联。先构建摄像设备姿态变化情况下的地理坐标与视频图像映射模型,并通过采用光轴纠偏的方法对不同倍率下视频图像坐标的偏移进行校正,根据地理坐标与视频图像映射模型,将监控可视范围内的地图POI信息通过转换之后在视频图像相应的背景目标位置上添加标识,实现对视频的背景目标的定位,进而增强视频空间的表达。     

自适应HSV空间Retinex煤矿监控图像增强算法

针对煤矿井下的监控图像由于粉尘、煤尘、低照度或点光源等光照的影响,而整体阴暗模糊,对比度低,背景噪声强,视觉效果不理想的问题,提出一种改进的HSV(Hue,Saturation,Value)空间的颜色可恢复的多尺度Retinex(Muhi-Scale Ret-inex,MSR)的图像增强算法.该算法先将图像从RGB空间转换到HSV空间,以确保后续图像增强处理不会影响图像的色彩效果;然后利用提出的自适应的高斯核函数分离亮度分量V的照度分量和反射分量,再利用自适应的增益系数对反射分量进行增强处理,获得不受光照影响的、增强的反射图像;最后将反射图像逆变换回RGB空间,再利用优化的颜色恢复函数对增强的图像进行颜色修正,从而改善图像的全局视觉效果和局部对比度.实验表明该方法能有效提高煤矿井下监控图像的对比度和亮度,抑制背景噪声,从而大大改善煤矿井下监控图像的视觉效果,且很好地实现了参数自适应,减少了人为因素对结果的影响.     

Just-noticeable difference estimation with pixels in images

Perceptual visibility threshold estimation, based upon characteristics of the human visual system (HVS), is widely used in digital image and video processing. We propose in this paper a scheme for estimating JND (just-noticeable difference) with explicit formulation for image pixels, by summing the effects of the visual thresholds in sub-bands. The factors being considered include spatial contrast sensitivity function (CSF), luminance adaptation, and adaptive inter- and intra-band contrast masking. The proposed scheme demonstrates favorable results in noise shaping and perceptual visual distortion gauge for different images, in comparison with the relevant existing JND estimators.     

一种基于IPC的多区域网络视频监控系统设计

针对多区域网络监控的应用需求,设计了一套基于IPC的网络化视频监控系统。该系统采用基于视频分析的运动目标侦测,基于双码流的图片、视频传输与存储,以及优先级和多通道的IPC与图片服务器交互等关键技术。由此,实现了多区域全时段的标清视频监控,实时运动检测报警与连续高清图片抓拍取证功能。该系统设计兼容现有的软硬件系统平台,并具有较高性价比。