浙江科技学院本科毕业设计（论文）
员运用中遇到的问题与实际经验进行讨论。当今数字图像处理己经广泛运用到生活的各个领 域中，Opencv发挥着不可替代的作用，并且它又在不断地更新中，随着其不断地完善，将在更多的领域发挥更大的作用.
4.2 系统详细设计与实现
4.2.1 设计目标
设计一种新的监控系统用摄像机获取图像并且用计算机对获取的图像进行处理获取运动目标。当有异常情况发生时,立刻将其画面招摇拍摄下来,然后将其图片保存下来.自动监控中的运动目标检测和跟踪,就是在视频序列中实时地发现并提取运动目标,不断跟踪它们,并计算出这些运动目标的轨迹,为下一步目标识别、运动分析等算法提供数据.本课题的主要研究内容包括：实时监控、智能监控，视频演示.
4.2.2 系统的功能
根据系统设计的目标，系统主要分为以下几个模块如图4-2-2所示：
图4-2-2 系统的模型 (1)实时监控：通过摄像头捕获实时的全方位视频图像。 (2) 视频演示：读取原有的视频文件.
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(3) 智能监控：将采集的图像与背景图像差分运算的减背景方法，检测出图像序列中运动目
标的信息。提取运动区域的准确性将严重影响运动目标的检测和跟踪，全方位图像展开后像素丢失，图像失真，不同位置运动目标变形等实际. 通过背景减除法检测出运动区域后,然后将其变化的画面拍摄下来.进行保存. (4) 退出：退出当前运行的工作画面
4.2.3 系统的功能的实现
4.2.3-1视频采集的实现
采集系统的软件是在vc++6.0下开发的，包括视视频、连续采集、视频压缩、采集回放、分布式存储几个部分，其中采集的步骤如图4.2所示：
图4.2 采集步骤
图4.2 给出了实现一个基本的视频采集系统的步骤。首先是创建视频采集窗口,它是所有采集工作及设置的基础。然后注册系统回调函数,使得在采集过程中,系统自动回调相应的函数,以进行处理。获取和设置采集窗口参数,如采集速率等。与视频采集设备连接,获取视频采集设备的能力及状态信息,如有无视频叠加能力,有无控制视频源、视频格式、视频显示的对话框,只有根据捕获驱动器的能力,才能有效地设置和实现视频的采集和显示。设置采集窗口的显示模式为Preview或Overlay。根据需要,选择是采集图像到缓存还是文件并进行处理。视频采集结束时,将采集窗与驱动断开连接,否则将导致视频驱动无法释放,其它程序
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将不能使用采集设备。以上每一步都可以通过调用相应的函数或宏来得以实现.这只是视频采集的一个基本的过程,根据不同的应用还可以作适当的修改和扩充
视频演示:
[15]
。
图4.2.1 视频演示
4.2.3-2智能监控的实现
1..背景提取方法:
1) 直接获取静态的背景图案。需要按照时间段将不同时间的背景的图片存到数据库当中，然后根据当前的时间将背景图案读取出来作为背景图案，该方案的前期工作量大，受周围环境的影响很大，鲁棒性不好。需要在数据库中建立按季节、日照时间的背景信号模型。 2) 对一段时间内的视频图像用累加求平均法来获得背景图像。这种方法的思想是把运动物体作为噪声，用累加求平均的方法去除噪声，以获得背景。这种方法的特点是模型简单，计算方便，但是得到的背景受流量大小的影响而变化。
3) 将图像分成大小相等的若干块，对每一块区域进行分析，然后将它们拼起来获得一个完整的背景图案。这种方法的特点是有可能在较短的时间内获得背景图案，且背景获得的质量也较高。
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本文采用第3种方法来设计背景提取的流程。具体的想法是首先获取N张图片，将图像分成3x3大小的块，计算出这个区域的均值a和方差b，用一个矢量(a，b)来描述。把每张图片在该相应区域的矢量计算出来，对结果进行统计。大部分矢量分布相对集中，这可以认为是背景区域引起的，通过这种方法找到背景区域。其步骤如下: 1) 读人NUM张图片数据;
2) 将每一个图片分成3x3大小的块，计算每张图片每一块区域的均值和方差，并作为描述该区域的矢量，保存在相应的内存单元;
3) 对于某一块区域来说，就有N个矢量(ai，bi)，i=1，?NUM，求出平均矢量(A，B)，A=∑ai，B=∑bi。在所有的(ai, bi)，(i=1，?NUM)中寻找到一个矢量(am.，bm。)，使得它与平均矢量(A，B)的距离最短，设最短的距离为d，如果d小于一个阀值，认为第M张图片的该区域是背景信号。如果d大于一个闭值，认为没有找到，沿用原来的该区域的背景。首次运行时，由于没有以前的该区域的背景，直接使用第m张的图片的数据，不作阀值比较。
然后怎么办
2 算法流程
该算法用两个相对独立的线程来完成。一个线程进行提取背景资料，另一个进行运动检测。背景提取的结果放人一个用来存储背景图像的公用内存单元，供检测运动情形时使用。但是为了避免一开始的时候没有背景，系统可以从文件中读取出一个文件作为原始背景，然后背景提取的流程会不断地随着时间的变化去更新背景。
3 智能监控的模拟
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