非线性灰度变换在图像增强中的运用

非线性灰度变换是一种典型的数字图像增强方法,其映射函数明确,参数设定方便、直观,且与MATLAB软件的图像处理功能相结合,更加实用、高效。利用此方法对镜面上的低质量灰尘指纹图像进行处理,获得显著的增强效果。     

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。     

基于相邻帧减算法的监控视频关键帧检测技术

针对目前视频侦查工作中监控视频数据量大、常规的人工浏览监控视频获取案件相关信息的方式实时性差,漏检率与误检率较高的难题,提出了一种利用相邻帧减算法检测监控视频中关键帧的技术,该技术首先将连续的监控视频分解为离散的单帧图像,然后利用相邻帧减算法对相邻的单帧图像进行减法运算,最终实现了对监控视频中关键帧的检测,仿真实验表明,本文提出的方法能够较好地检测监控视频中的关键帧,提高关键帧检测的准确性与效率。     

交通标志识别技术在辅助驾驶系统中的研究现状及展望

由于交通标志包含重要的交通信息,利用这些信息可为车辆自动驾驶、车辆的安全驾驶提供计算机辅助决策,从而提高交通的安全性和运输效率。因此,交通标志识别技术受到越来越多的关注,从机器视觉领域出发,根据交通标志识别通常分为检测和分类两个模块,分模块详细地讨论了交通标志识别过程中的常用算法,对交通标志识别技术在国内外的研究应用现状进行了分析。针对交通安全问题,详细分析了交通标志识别技术在辅助驾驶系统及交通安全方面的研究现状、发展趋势及其在交通安全应用中的前景展望。     

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。     

彩色增强技术在物证检验摄影中的应用

随着数码设备的广泛应用和普及,数字图像作为视听资料也对社会的发展产生了极大的影响。视听资料在民事、刑事的各类案件中频繁地出现,需要检验一些与案件相关的数字图像也成为必然。与此同时数字技术和微电子技术的迅猛发展给数字图像处理提供了先进的技术手段,因此数字图像处理的目的就是要研究＂图像信息的获得、传输、存储、交换、显示＂等为内容。     

面向视频侦查应用的退化人像GFP深度复原技术

在视频侦查工作中时常遇到视频人像质量过低难以辨识的情况,而GFP等人像深度复原方法只适用于单张人像的复原。为此,本文提出一种基于GFP的监控视频人像复原技术,将GFP方法扩展至视频侦查应用,便于及时锁定犯罪嫌疑人,提高破案效率。首先对监控视频进行视频分帧、人像裁剪对齐、倾斜透视校正等预处理操作,然后使用GFP方法对预处理后得到的人像进行深度复原,最后经过逆处理将复原人像整合成高质量人像视频。在大量经过预处理后的模拟退化人像和无参考退化人像测试集上进行对比实验,结果表明,GFP方法在主观视觉效果和FID、PSFR、SSIM、NIQE等客观量化指标上均优于其他人像深度复原方法,相较于其他人像深度复原方法,能够更有效地复原复杂应用场景下的低质量退化人像,更适用于视频侦查应用;通过使用YTF视频人像数据集进行对比测试实验,结果显示,本文所提出的添加预处理与逆处理过程的基于GFP的监控视频人像复原技术,对于低质量视频人像有更加优秀的复原效果。     

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。