基于图像配准的人像重建技术研究

目前，监控视频、手机视频等各类影像采集技术与设备已在全社会普及，并且大量应用于各类场所。而此类视频的影像视觉效果往往较差。本文所探讨的人像重建技术就是针对此类问题而提出的，研究如何通过对模糊人像的特征采集，进而将这些特征融入为之所建立的高分辨率人像模型中，最终得到高视觉质量的人像图像。  

监控视频中人体目标运动速度的估计

目前视频侦查工作中主要采用人工观察的方式对视频监控的内容进行分析,主观性较强,且容易受到监控视频数据量大的影响,从而导致误判、漏判以及实时性差等问题。针对上述问题,提出了一种监控视频中人体目标运动速度估计的方法,首先采用背景差分算法从监控视频中提取人体目标,然后对包含人体目标的二值图像进行数学形态学的开/闭运算后计算人体目标最小外接矩阵的中点,最后通过计算最小外接矩形中点的移动距离,实现对监控视频中人体目标运动速度的估计。  

监控视频关键帧动态背景差分检测技术

针对目前视频侦查工作中监控视频数据量巨大所导致的案件相关信息获取实时性差、误检率高、数据冗余大，难以满足案件侦破需要的难题，提出了一种利用动态背景差分算法检测监控视频关键帧的技术。该技术首先根据监控区域特点与人工经验在监控视频中设置初始背景帧，然后利用常规的背景差分算法进行关键帧的检测，并在检测过程中根据监控区域背景的变化，采用背景更新策略动态及时更新差分运算中使用的背景帧，从而达到降低关键帧检测的误检率，提高检测效率。