基于DM642的智能視頻監控系統的DSP實(shí)現

　　算法設計與DSP實(shí)現

　　基于DM642的智能視頻監控系統的核心是智能視頻監控算法，本算法可以實(shí)現對監控目標物越線(xiàn)產(chǎn)生報警，對貴重物體消失產(chǎn)生報警，對可疑物體產(chǎn)生報警。算法原理：首先利用改進(jìn)的幀間差分法來(lái)初始化背景模型，得到自適應背景圖像[9];然后把當前圖像和背景圖像做差分運算;再使用動(dòng)態(tài)閾值法對差值圖像二值化，引入形態(tài)學(xué)噪聲濾波器來(lái)消除噪聲影響[8];進(jìn)而使用快速二值圖像連通域標記算法提取動(dòng)目標;最后與用戶(hù)預先設置的警戒規則進(jìn)行比較，如有違規，產(chǎn)生報警信息。算法流程如圖4所示。

　　自適應背景模型建立

　　在運動(dòng)目標檢測過(guò)程中背景模型建立的準確與否直接影響到目標檢測結果的好壞。由于背景是個(gè)漸變的過(guò)程，所以采用了自適應背景更新方法：在視頻圖像序列中先假設第一幀圖像為參考圖像I0，在隨后的圖像序列中找兩幀圖像I1和I2，要求運動(dòng)部分在I0，I1以及I2中所占區域沒(méi)有重疊，將三幀圖像的灰度值平均得到圖像I：

　　將圖像I與I0進(jìn)行比較，如果差別較大(差值超出某一閾值T0)，則為目標區域，否則為背景區域;在目標區域，進(jìn)一步判斷I1與I2的灰度值，如差別不大(差值小于某一閾值T1)，則可用I1或I2中對應區域作為背景對應區域，否則用I0中對應區域作為背景對應區域，經(jīng)過(guò)這一替代，就可以得到一個(gè)不包含運動(dòng)目標的背景圖像Ib。然后用此參考圖像初始化背景圖像模型，公式如下：

　　差值圖像建立及二值化

　　自適應背景BL產(chǎn)生后，每一幀視頻圖像將與BL差分，并得到差分后的差值圖像，進(jìn)而進(jìn)行二值化。在這一過(guò)程中，閾值選取的優(yōu)劣是二值化結果好壞的關(guān)鍵。本文采用動(dòng)態(tài)閾值法進(jìn)行二值化處理。它的基本思想是對于需要二值化的每一幀差值圖像，確定一個(gè)最佳閾值，使圖像進(jìn)行二值化處理后，能方便而準確的定位目標物。具體過(guò)程如下。