基于灰度和梯度的视频异常检测

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1、基于灰度和梯度的视频异常检测    【摘要】视频异常检测系统是近年来国际研究的重点课题之一。论文介绍了视频异常检测技术的发展前景并提出了一种基于灰度和梯度的视频异常检测方案,通过实验验证了该算法的实行效率和稳定性。下载论文网  【Abstract】Thevideoanomalydetectionsystemisoneofthekeysubjectsofinternationalresearchinrecentyears.Thedevelopmentprospectofvideoanomalydetectiontech

2、nologyisintroducedinthispaperandakindofvideoanomalydetectionschemebasedongraylevelandgradientisputforward,andtheimplementefficiencyandstabilityofthealgorithmisverifiedbyexperiment.  【关键词】视频异常检测;灰度直方图;梯度;对比度  【Keywords】videoabnormaldetection;grayscalehistogram;g

3、radient;contrast  【中图分类号】TP39【文献标志码】A【文章编号】1673-1069(2017)11-0187-03  1引言  随着经济的飞速发展,社会的安全领域对视频异常检测系统的要求日益增多。人们的安全防护意识也逐步强化,从公共安全到企业安全再到家庭用户安全,视频监控系统已经用于各种领域和场合。这就要求对摄像头的清晰度有着更高的要求,因此,目前所研究出的算法也越来越复杂,其中主要算法有自动聚焦算法、自动白平衡算法、自动曝光算法、宽动态算法等。这些算法不仅能够使图像更加清晰靓丽,也能够更好的适

4、用于曝光度过强或者过弱等不理想场景。但用户可能不方便对画面实时监控,这是由于以往的视频监控系统只能够完成图像的传输和储存。因此,传统的视频监控系统只能通过专人职守的方式来对画面进行实时监控,以便及时发现突发情况。而视频异正常图像作为背景模型。获取每一帧的视频图像,并对图像进行灰度化处理。  ②获取图片的灰度信息,并绘制灰度直方图。  ③将得到的信息与其背景模型相关信息进行比较,若超过临界值则可判定该帧图片发生异常。当连续多帧图片异常时,系统判定摄像头异常并发出警报。  可以按照加权的方法来将彩色图象的灰度转化为黑白图

5、像后的像素值(是一种广义的提法),通常,我们将R,G,B的比设为3:6:1。  任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成,假如原来某点的颜色为RGB(R,G,B),那么,可以通过下面几种方法,将其转换为灰度:  浮点算法:Gray=R*+G*+B*;  整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100;  移位方法:Gray=(R*28+G*151+B*77)>>8;  平均值法:Gray=(R+G+B)/3;  仅取灰度:Gray=G;  其中分别表示某像素的红,绿,蓝三种分量。求得Gray后,将原来的RGB(

6、R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray),用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图[2]。  灰度全局直方图  将一幅图片中不同灰度级像素的个数值来绘制灰度直方图,灰度直方图直观地反映了不同灰度级出现的概率。当摄像头被遮挡、移动或者失焦等情况时,图片的亮度会随之发生变化,这也导致图像的灰度级发生变化,以此需要获取图像正常情况下的背景模型和每帧图像的灰度直方图[2]。  其所涉及的程序反映了全局灰度差异及分块灰度差异,除此之外,后续的一些程序反映了全局色度差异

7、等。因此,对于获取的新一帧的归一化全局灰度直方图,要采用直方图内插相似度函数来计算它与背景模型的归一化全局灰度直方图的匹配不似度(即差异),利用此种方法,可以获取监控画面与背景模型的全局灰度差异[5]。  这里注意,首先要将图片转化为RGB格式,然后在进行其灰度化转换。  MyYuanLaiPic=imread(’e:/image/matlab/’);%读取RGB格式的图像。  MyFirstGrayPic=rgb2gray(MyYuanLaiPic);%用已有的函数进行RGB到灰度图像的转换[3]。  全局灰度直方

8、图在摄像头异常检测系统中有着重要的作用,当摄像头遭遇干扰时,一般来说,全局直方图会发生比较明显的变化,并且全局直方图对摄像机微晃具有一定的鲁棒性,也就是说,当摄像机发生微晃时,全局直方图分布的变化不大,这可以有效避免一些误报现象的发生。  归一化分块灰度直方图  全局灰度直方图已经能对图片灰度的变化进行很好的判断,但是当摄像机视场内出现较大的运

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