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数字图像处理在家庭安防系统中的应用

导读: 随着集成电路和计算机技术的迅速发展,智能家庭安防系统的市场需求日益加大,如何利用数字图像处理、计算机视觉等技术与传统监控相结合, 设计出同时具有目标检测、目标跟踪、目标分类和目标理解等功能的高智能化家庭安防系统是当前国内外关注的热点。

  随着人们生活节奏的提高,各种繁忙的事务导致照顾家庭的时间变的越来越少,而近年来入室盗窃、水管爆裂等影响家庭安全的事故却越发频繁, 使得人们的安全防范观念日益提高。人们不再满足于传统的家庭安防措施,如防盗门、防盗网、楼宇对讲、可视门铃等,智能化的家庭安防系统逐步进入人们的生活。家庭安防系统是基于家庭安全的一种防范措施,利用物理方法或电子技术,自动探测发生在布防监测区域内的侵入行为,产生报警信号,并提示家庭主人发生报警的区域部位,显示可能采取对策的系统。家庭安防系统的安全防范主要包括家庭入室盗窃报警、烟火报警、煤气泄漏报警以及水管破裂报警等方面。

  随着集成电路和计算机技术的迅速发展,智能家庭安防系统的市场需求日益加大,如何利用数字图像处理、计算机视觉等技术与传统监控相结合, 设计出同时具有目标检测、目标跟踪、目标分类和目标理解等功能的高智能化家庭安防系统是当前国内外关注的热点。

  数字图像的获取

  一个完整的智能家庭安防系统主要包括门禁、报警和监控三大部分。系统的数字图像来源于在家庭各个部位布控的监控摄像头。根据前文提到的安全防范主要包括的方面,我们在各入室口、厨房、厕所均安置摄像头,以防入室盗窃、煤气泄漏、水管破裂等。另外,为做到全屋无死角,经济条件允许的话,可以在各房间也安置摄像头。为保证夜间监控的质量,可以采取具有夜视功能的红外摄像头。数字图像的获取途径则是通过图像传感器将固定摄像头中的视频图像传送给处理主机。

  视频图像的数字化表达式一般为S(x,y,t)。x,y为空间变量,t为时间变量。如果用RGB体系来描述的话,完整的数学表达式如式(1)

  R=SR(x,y,t)

  G=SG(x,y,t) (1)

  B=SB(x,y,t)

  数字图像的预处理

  灰度降解。家庭安防系统对实时性的要求很高,为提高处理速度,首先对获取的彩色数字图像进行灰度降解。在MATLAB中进行灰度降解的函数如式(2)

  g=rgb2gray(S) (2)

  图像增强。通过摄像头获取的原始数字图像,由于受到多种条件限制和随机干扰(如天气变化, 照明情况)往往不能直接使用,必须在图像处理早期阶段对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对视觉系统来说,图像的预处理并不考虑图像降质原因,只将图像中感兴趣的特征有选择的突出,衰减其并不需要的特征,这类图像预处理方法称为图像增强。

  在家庭安防系统中,通过摄像头采集的很多图像的灰度值不是均匀分布的,其灰度值集中在一个较小的区间内,如晚上采集的图像灰度整体偏低, 而在光照较强的时候在入口采集的图像灰度则较高。直方图均衡化是通过将原始图像的灰度值重新均匀的分布在图像的整个灰度区间来达到增强图像对比度的方法。因此,家庭安防系统可以采用直方图修正的方法实现图像增强。在MATLAB中实现直方图均衡化的函数如式(3):

  F=histeq(g,nlev) (3)

  目标检测

  如何检测家庭环境中是否出现各种危险状况是家庭安防系统的关键。家庭环境中各类危险状况的出现都属于运动目标的出现,目前关于运动目标的检测有三种方法:光流法、帧间差法以及背景减法。家庭环境中的背景处于一个相对较为稳定的状态,所以智能家庭安防系统可以采取背景减法来进行目标检测。

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