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實時視頻圖像
閱讀�7092時間�2010-12-23 11:27:48

  實時視頻圖像的質(zhì)量分析已成為眾多應用�(lǐng)域性能好壞的關(guān)鍵因素之一� 因此實時視頻圖像的清晰度檢測變得尤為重要。目前針對實時視頻圖像清晰度檢測的研究較少, 圖像清晰度檢測算法的研究對象主要針對靜止的圖��

分類

  �(xiàn)有的圖像清晰度檢測算法大致分為空域和頻域兩類。在空域中多采用基于梯度的算法, 如拉普拉�(Laplace) 算法、差分平方和(SPSMD) 算法、Sobel 算子�。此類算法計算簡潔、快�、抗噪性能�、可靠性較�。在頻域中多采用圖像的FFT 變換( 或其他變�)� 如功率譜(Power-spectra) 算法�。此類算法的檢測效果好, 但計算復雜度�、計算時間長� 不適合應用在基于軟件實現(xiàn)的實時檢測系�(tǒng)��

重要應用

  當前對實時視頻圖像的一種重要應用是對運動目標的檢測� 常用的目標檢測方法有幀差法、背景減�、光流法及運動能量法� 其中最簡單而又快捷的方法是背景差法。其基本思想是通過對輸入圖像與背景圖像進行比較來分割運動目�� �(guān)鍵環(huán)節(jié)是背景圖像的提取。目前常用的背景提取方法有多幀圖像平均�、灰度統(tǒng)計法、中值濾波法、基于幀差的選擇方法、單高斯建模��

清晰度檢測算�

  當視頻播放畫面超�24 幀/s 時,根據(jù)視覺暫留原理,人眼無法辨別每幅單獨的靜態(tài)畫面� 看上去是平滑連續(xù)的視覺效果。視頻中的事物通常分為靜止和運動兩�,連續(xù)多幀畫面中保持靜止的物體可視為靜止的背景� 連續(xù)多幀畫面中位置變化的物體可視為運動的前景。因�� 實時視頻圖像中的每幀圖像都可以劃分為靜止的背景和運動的前景兩類區(qū)�。由于視頻序列圖像中運動的前景區(qū)域隨機變化,引起圖像像素點梯度值的隨機改變,使得實時視頻圖像的清晰度檢測較難實�(xiàn)。因此, 本文的算法是利用實時視頻圖像中靜止的背景區(qū)域檢測視頻序列圖像的清晰�� 即由背景提取和清晰度檢測兩部分組��

  實時視頻圖像的背景提�

  視頻序列中幀圖像的靜止背景區(qū)域由灰度值變化較小的像素點構(gòu)成, 每個像素點都有一個對應的像素�,這個值在一段時間內(nèi)保持不變;運動的前景區(qū)域由灰度值變化較大的像素點構(gòu)�,各像素點在不同的幀圖像中的位置改變,形成運動軌�。背景提取的目標就是根據(jù)實時視頻圖像中像素值的上述特點� 找出圖像中背景像素點的�。采用多幀圖像累加平均的方法來獲取圖像的背�,從�(tǒng)計學角度,運動物體可視為隨機噪聲,而均值可以降�,采用多幀圖像累加取均值可消除運動物體� 獲得靜止的背景圖��

  大部分的攝像系統(tǒng)都是基于RGB 顏色空間,每個像素點在RGB 空間中是一個三維矢�。為了減少計算量� 使用灰度圖像序列� 即將彩色視頻序列�(zhuǎn)換成灰度視頻序列,基于灰度視頻圖像完成提取背景及實時視頻圖像的清晰度檢測�

  實驗程序在PC 機上運行,編程軟件是MatlabR2007b� 采用的是24 位RGB 視頻序列�30 幀/s,每幀圖片的分辨率�320×240 。從實時視頻圖像中提取背景圖像后,分別采用Sobel 算子、平方梯度法和快速檢測法三種算法對圖像的清晰度進行檢測�

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