智能监控系统中的计算机图像处理技术应用_韦连春.pdf
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1、Application 创新应用398 电子技术 第 52 卷 第 6 期(总第 559 期)2023 年 6 月现铁路突发事件的预见分析及事件发生的及时提醒。此外,诸多科技企业对智能监控系统的开发也投入较多关注,国内知名科技企业如打虎科技、苏州科大科技等,所生产的监控产品质量优良,且具备一定信息采取及判别功能。此类监控产品不仅能通过人体特征分析当前监控区域的人口密度,还能对经过监控区域的车辆是否存有违规操作进行的分析与记录,并可以及时从画面中提取车辆牌照信息,直接传递到交通违规管控组织处1。国外智能监控技术的研究状况。此类技术在各发达国家均已趋于成熟化,但国外国家技术研究的应用方向或更能呈现
2、一定“进阶发展”特性。其中,美国国防高级研究署甚至与大学及研究机构合作研发出应用于战场的VSAM系统,此技术综合智能视频处理技术、动力装置及传感器于一体,意在未来代替人类完成一些战场上的危险任务。普林斯顿大学研发出的Smart Camera属于嵌入式智能摄像头系统,其应用倾向于监控行人运动行为。英国雷丁大学则研究出实时监控系统Pfinder,可在相对复杂的场景中对跟踪人体2。2 计算机图像处理智能监控技术分类在理想状态的光照条件中,将摄像头感光元件0 引言监控摄像头感光元件质量的优劣会在一定程度上影响监控视频图像的清晰度,如涉及摄像头抖动等意外情况,视频图像亦会相对模糊。为保证优质监控信息的获
3、取,执行监控视频图像处理,便显得十分必要。本文介绍多种处理视频图像模糊及存在噪点等问题,对计算机图像处理的智能监控技术进行分析,对计算机图像处理技术在未来日常生活与工作中作用的发挥具有现实性意义。1 计算机图像处理智能监控技术的研究背景我国国内监控技术的研究状况。在以往发展的过程中,国内智能监控技术应用并未普及,且在关联产品方面也与国外产品存有明显差距。自2000年以来,国内智能监控技术发展趋势逐渐形成,国内中科院对于交通智能分析及人体行为分析等技术监控内容的重视程度也逐步提升,并取得了一定成果。从实际应用角度观察,国内京津高铁现已使用智能视频监控系统,在传输宽带的支持下,此类系统可在拍摄高清
4、图像的同时,将图像实时传输出去。即使传输宽带条件相对有限,其已能做到24h实时监控铁路状况。此类监控系统结合铁路传感器,可更加立体、全面地反馈各段铁路道路的情况,实作者简介:韦连春,南宁职业技术学院;研究方向:计算机图像处理。收稿日期:2023-02-02;修回日期:2023-06-12。摘要:阐述国内外监控技术的研究状况,计算机图像处理智能监控技术分类,包括颜色空间、图像增强技术、图像去噪技术、二值图形态学处理,探讨均值滤波属于线性滤波算法、图像腐蚀及图像膨胀的算法处理技术。关键词:图像处理,智能监控技术,图像增强技术。中图分类号:TP391.41,TN948.6文章编号:1000-0755
5、(2023)06-0398-03文献引用格式:韦连春.智能监控系统中的计算机图像处理技术应用J.电子技术,2023,52(06):398-400.智能监控系统中的计算机图像处理技术应用韦连春(南宁职业技术学院,广西 530008)Abstract This article elaborates on the research status of monitoring technology both domestically and internationally,as well as the classification of computer image processing intelli
6、gent monitoring technology,including color space,image enhancement technology,image denoising technology,and binary graphic morphology processing.It explores that mean filtering belongs to linear filtering algorithms,image corrosion,and image dilation algorithm processing technology.Index Terms imag
7、e processing,intelligent monitoring technology,image enhancement technology.Application of Computer Image Processing Technology in Intelligent Monitoring SystemWEI Lianchun(Nanning Vocational and Technical College,Guangxi 530008,China.)Application 创新应用电子技术 第 52 卷 第 6 期(总第 559 期)2023 年 6 月 399自有的问题忽略
8、,从理论上来看可以获取到更加清晰、高质量的视频图像内容。但就实际状况来说,因为容易受到天气、光照等多项因素的影响,一旦出现物体运动速度过快或者摄像头自身轻微抖动等问题,则会直接造成图像模糊问题,反而对信息采集产生不利影响。不仅如此,摄像头的成像质量最终皆会对最终图像产生明显的影响,会将噪音频繁引入,在一定程度上缩减了图像的可读性。故而,工作人员逐帧处理所获取的视频图像工作的重要性也极为鲜明,可以将图像中并不应该存在的噪点去除,并强化图像中有价值的部分,促使图像细节都可以更加清晰、丰富。2.1 颜色空间眼睛对于不同强度与波长的感知便是颜色。在处理图像的进程中,很多可以切实应用的算法都需要结合图像
9、像素的具体数值来进行相关计算。在计算机视觉领域中,颜色信息具备极为重要的研究价值。目标颜色不会受到目标缩放、运动等因素的影响。故而,研究图像颜色空间模式能够在一定程度上助力目标颜色信息的获取,进而能够更便捷、高效地完成对目标所进行的跟踪与检测。图像检测行为中,选择适合的颜色空间是十分必要的,可以通过将图像处理效率提升等方式进行,最常应用到图像检测工作中的空间模型包括:YUV、HSV颜色模型以及RGB颜色模型等。其中,RGB颜色模型是在日常生活中经常使用的,较为常见的数字图像大多由RGB表现出来,任何颜色都可以被视为由三原色所组成的不同组合形式。虽然,在实际应用中,该模式能够将各种颜色以最佳的方
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