基于粗糙集的视频监控图像增强算法-论文.pdf

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1、《自动化与仪器仪表}2oa5年2期(总第184期)基于粗糙集的视频监控图像增强算法谭筠梅’，王履程(兰州交通大学国家级计算机实验教学示范中心甘肃兰州，730070)(。兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州，730070)摘要：视频监控系统中受许多客观因素的影响，图像实际成像会影响到监控效果。粗糙集理论是一种处理不完整性和不确定性问题的数学工具。根据人眼的视觉特性，将粗糙集理论应用到视频监控图像。实验表明该算法对视频监控图像有较好的增强效果，并对噪声具有一定的抑制作用，可以满足实际工程上的需求。关键词

2、：监控视频；图像增强；粗糙集；子图DOI编码：10．14016~．cnki．1001．9227．2015．02．117Abstract：Videosurveillancesystemisafectedbymanyobjectivefactors，theactualimagewillafectthemonitoringresults．Roughsettheoryisakindofmathematicaltooldealingwithincompleteanduncertaintyproblems．Acc

3、ordingtohumanvisualchar-acteristics，theroughsettheoryisappliedtothevideosurveillanceimages．Experimentresultsshowthatthealgorithmhasexcellentenhancementefecttovideomonitoringimageandcertaininhibitoryefecttothenoise，whichcanmeettheneedsofactualengineer-in

4、g．Keywords：Videosurveillance；Imageenhancement；Roughset；subgraph中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1001-9227(2015)02-0117-030引言系统，选取条件属性及近似集合实现子图划分；对不同的子图视频监控系统具有实时、直观、非接触的特点，在安防、根据人眼特性分别作不同的图像增强处理，然后将增强后的子教育、金融、交通等各领域应用极其广泛-。视频监控系统中图进行重叠融合得到增强图像。图像实际成像受许多客观因素如天气、光照

5、等的制约，有时图像会不清晰甚至异常模糊，难以直接从中获取有用信息，这将1粗糙集理论基础直接影响监控系统的运行效果。图像增强处理可以突出图像中粗糙集理论中目标信息系统可以描述为：感兴趣的区域信息，减弱或去除不需要或不重要的区域信息，S=，其中U：：，⋯⋯·，)是论域；A为属性非空从而使有用区域信息得到加强，使图像更适合于人的视觉特性有限集，包括条件属性和决策属性；=U，是属性或机器的识别系统，便于图像的区分和理解。因此如何将视频的值域；G是信息函数或者决策函数，可以表示为如下函数：图像增强方法

6、运用于视频监控系统是值得我们研究的课题。G：UxAV,C(x，∞∈∈nEA(1)目前常用的图像增强技术根据处理数据所在的空间不同，粗糙集的典型应用是分类和特征归纳。对给定的有限的非可分为基于空间域的增强方法和基于频率域的增强方法两大空集合来说假定尺是一等价关系。设为中的一个对类。空间域图像增强直接对图像的像素进行处理，即直接对每象，为U的一个子集，R∽表示所有与不可分辨的对象一像素的灰度值进行处理是基于灰度级映射的变换，常见方法也即同一等价类所组成的集合。当能用的属性确切地描有灰度拉伸、邻域滤波、直方

7、图修正和形态学增强等。；频率述时，则是可被R定义的，称为尺的精确集；当不能域图像增强需要将图像从空间域按照某种变换模型变换到频率用R的属性确切地描述时，则是不可被R定义的，称为域，再对图像进行处理，最后将其反变换到空间域，常见算法R的粗糙集。针对不可定义集，一般不可能构造出一个公式来包括小波分析和Contourlet变换等。精确描述，只能通过上下界逼近的方式来刻画，也就是粗糙二十世纪八十年代波兰Z．Pawlak等人提出了用粗糙集理论集理论中的上下近似算子。上近似R(是包含X的最小可定(RoughSet

8、s)旧处理不完整性和不精确性问题，为智能信息处义集，下近似。是包含在中的最大可定义集，定义如下：理提供了有效的处理技术。视频监控图像信息本身存在的复杂R={skNx#Q}(2)性和不精确性使得使用粗糙集理论进行图像增强成为一种可能R。㈣={∈：[C_X}(3)的解决方案。本文基于粗糙集和人眼的基本视觉特性，提出了在上近似集和下近似集之间是集合X的边界集，显然集合一种视频监控图像的增强算法。根据人眼对图像灰度和噪声的X是精确集的充要条件是R(=R。㈣，是粗