實(shí)時視頻圖像,實(shí)時視頻圖像分類,實(shí)時視頻圖像重要應(yīng)用,實(shí)時視頻圖像的清晰度檢測算法
當(dāng)視頻播放畫面超過24 幀/s 時，根據(jù)視覺暫留原理，人眼無法辨別每幅單獨(dú)的靜態(tài)畫面， 看上去是平滑連續(xù)的視覺效果。視頻中的事物通常分為靜止和運(yùn)動兩類，連續(xù)多幀畫面中保持靜止的物體可視為靜止的背景， 連續(xù)多幀畫面中位置變化的物體可視為運(yùn)動的前景。因此， 實(shí)時視頻圖像中的每幀圖像都可以劃分為靜止的背景和運(yùn)動的前景兩類區(qū)域。由于視頻序列圖像中運(yùn)動的前景區(qū)域隨機(jī)變化，引起圖像像素點(diǎn)梯度值的隨機(jī)改變，使得實(shí)時視頻圖像的清晰度檢測較難實(shí)現(xiàn)。因此， 本文的算法是利用實(shí)時視頻圖像中靜止的背景區(qū)域檢測視頻序列圖像的清晰度， 即由背景提取和清晰度檢測兩部分組成。
實(shí)時視頻圖像的背景提取
視頻序列中幀圖像的靜止背景區(qū)域由灰度值變化較小的像素點(diǎn)構(gòu)成， 每個像素點(diǎn)都有一個對應(yīng)的像素值，這個值在一段時間內(nèi)保持不變；運(yùn)動的前景區(qū)域由灰度值變化較大的像素點(diǎn)構(gòu)成，各像素點(diǎn)在不同的幀圖像中的位置改變，形成運(yùn)動軌跡。背景提取的目標(biāo)就是根據(jù)實(shí)時視頻圖像中像素值的上述特點(diǎn)， 找出圖像中背景像素點(diǎn)的值。采用多幀圖像累加平均的方法來獲取圖像的背景，從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度，運(yùn)動物體可視為隨機(jī)噪聲，而均值可以降噪，采用多幀圖像累加取均值可消除運(yùn)動物體， 獲得靜止的背景圖片。
大部分的攝像系統(tǒng)都是基于RGB 顏色空間，每個像素點(diǎn)在RGB 空間中是一個三維矢量。為了減少計(jì)算量， 使用灰度圖像序列， 即將彩色視頻序列轉(zhuǎn)換成灰度視頻序列，基于灰度視頻圖像完成提取背景及實(shí)時視頻圖像的清晰度檢測。
實(shí)驗(yàn)程序在PC 機(jī)上運(yùn)行，編程軟件是MatlabR2007b， 采用的是24 位RGB 視頻序列，30 幀/s，每幀圖片的分辨率是320×240 。從實(shí)時視頻圖像中提取背景圖像后，分別采用Sobel 算子、平方梯度法和快速檢測法三種算法對圖像的清晰度進(jìn)行檢測。
