视频监控图像后处理算法的研究与实现

论文摘要

随着国家城镇化建设的加快,社会经济体制改革,人民生活质量提高,各类新型犯罪形式的出现及犯罪手段水平的提高,都对公安系统的信息化建设提出了新的要求,尤其伴随着大型视频监控系统及相关的显示设备在公安系统中的广泛应用,更多更好的技术成果需要应用到受损视频图像处理方面来提升现有显示设备的性能。目前的大型视频监控系统的使用过程中,因为摄像设备性能,传输信道以及客观环境(如天气,实物背景,灯光等)这些因素的干扰将给最终在显示屏(电视墙,大型电子屏幕等)呈现的视频图像造成很大损伤,从而影响了指挥调度的效率,同时也造成了整个系统资源的浪费。因此,公安系统急需一套实用的系统,来对这些受损图像进行一些实时或非实时的复原和主观优化处理提高画质来协助工作。比如说：对白天强光下的监控图像和夜间的视频图像做对比度优化和直方图均衡处理可协助公安人员在短时间内辨识犯罪人员,对监控视频进行去噪处理可进一步使图像变得清晰可辨。本文首先对对比度增强算法和图像去噪算法进行了研究。在对比度增强算法的研究中,对基础的对比度增强算法、保持亮度的双直方图均衡算法、自适应的限制亮度的均衡算法以及灰度级组合方法进行了仿真、研究和分析。其中重点研究了灰度级组合方法(GLG算法),并进行了仿真和软件实现。在对图像去噪算法的研究中,对帧内算法、帧间算法和帧内帧间相结合的算法进行了研究,最后将帧内的小波阈值去噪和帧间的时域滤波相结合,基于运动检测判决自适应选择帧间和帧内处理,并对此算法进行了仿真和软件实现。最后详细描述了算法的软件实现,包括系统的GTK开发平台、程序模型、线程设计、后处理设计等,并给出了软件的实现结果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 监控技术的发展现状
• 1.1.1 远程视频监控系统概述
• 1.1.2 远程视频监控系统发展现状
• 1.1.3 视频图像处理技术概述
• 1.2 本课题研究的背景及实践意义
• 1.3 本文主要内容及结构
• 第二章 对比度增强算法研究与设计
• 2.1 图像增强技术概述
• 2.2 基础的对比度增强技术（HE）
• 2.3 保持亮度的双直方图均衡方法（BBH）
• 2.4 自适应的限制亮度的均衡方法（CLAHE）
• 2.5 本文采用的设计方案-灰度级组合方法（GLG）算法
• 2.6 对比度增强算法实验与分析
• 2.6.1 人眼视觉效果分析
• 2.6.2 算法复杂度分析
• 2.7 本章小结
• 第三章 噪声滤除算法的研究与设计
• 3.1 视频图像帧内去噪方法
• 3.1.1 基础的视频图像滤波方法
• 3.1.2 视频图像的小波去噪方法
• 3.2 视频图像帧间滤波方法
• 3.2.1 帧间时域滤波
• 3.2.2 帧间自适应递归滤波
• 3.3 本文采用的设计方案-帧内帧间自适应滤波
• 3.4 实验与分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 软件系统的设计与开发
• 4.1 系统开发平台
• 4.1.1 跨平台图像控制库GTK
• 4.1.2 音视频解码FFmpeg
• 4.2 程序模型
• 4.2.1 3线程模型
• 4.2.2 3+x线程模型
• 4.3 线程的具体设计实现
• 4.3.1 线程实现
• 4.3.2 线程间的同步与加锁
• 4.3.3 条件等待
• 4.3.4 窗口与线程
• 4.3.5 有限长队列与读写者同步
• 4.4 后处理器设计
• 4.5 界面设计与操作说明
• 4.6 效果与测试
• 4.6.1 对比度增强效果与动态手工调整
• 4.6.2 去噪声效果与动态手工调整
• 4.7 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 论文工作总结
• 5.2 未来研究工作展望
• 参考文献
• 附录
• 研究生期间发表论文
• 致谢