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基于图像处理的自动监控报警系统
林钲普 陕西省西安市第八十三中学
【摘 要】 随着社会的发展,如何确保信息安全与财产安全越来越成为人们生活中的焦点问题.现今,监控系统在交通领域、办公场所等方面起到很重要的作用.然而 , 目前的监控报警系统常因某些不定因素而导致可靠性差,报警监视的精度低,误报率比较高,而使人们常因被盗窃而造成损失.本系统首先通过 CCD 进行图像采集,进而使用二值化、中值滤波的方法对所采集的图像进行预处理,再通过相邻帧差的方法对运动目标进行检测,实现准确高效的全自动化监控.当检测确定有人闯入时,本系统将会进行自动报警,避免财产的损失,提高了人们生活的安全性.
【关键词】 图像处理 中值滤波 二值化 相邻帧差法
一、引言
1、设计自动监控报警系统的重要性.随着我国经济水平的不断增长与人民生活水平的持续进步,人们对于生命安全、信息安全和财产安全等的需要逐渐提升,确保安全成为个体、家庭,甚至社会的最关键的基础,但一些不安全的因素如偷盗等仍在我们的身边存在着.近年来,通过以及中消协的统计数据显示：我国约有 4.67 亿户居民的家庭财产安全仍然存在安全隐患,无法得到很好的保障,每年的盗窃案件有 160 万件起,而且因为失窃所导致的家庭损失金额竟高达至 11300 亿元.以上材料显示,不论个人,还是组织,因盗窃而造成的损失都非常的大,且因为国民经济的飞速发展,安防系统的相对滞后造成了严重的阻碍,若无法妥善解决该类问题,将留下巨大的隐患.
2、当前自动监控报警系统的现状与弊端.监控报警系统广泛地应用于金融机构、宾馆、饭店、小区住宅、办公地点等场所与领域.而传统的视频监控系统,只是将所监控现场的录像画面传送到监控室,再经由值班的工作人员对其进行监督.这种通过以人力劳动为主体、机器功能为辅助、智能化程度比较低且无法全天候运行的方式,不但耗费人力,而且还存在着由于监控管理人员的疏忽而造成的工作失职,可能会造成无法挽回的损失.若发生某件事故,也可能因为监控视频的存储时间周期短而错过某些重要线索.因此,进一步改良自动监控报警系统是非常重要的 .
3、 本产品的创新点. 本系统首先通过CCD进行图像采集,进而对所采集的图像采用二值化、 中值滤波等的预处理步骤,再通过相邻帧差法对运动目标进行检测,实现准确高效的全自动化监控.若确定已闯入陌生人,则会对用户相绑定的手机进行通知并同时报警,不仅使准确率有效提高,避免了某些因素的干扰,还提高了工作效率,降低了误报率与漏报率,使全自动化的监控得以实现.
二、基于图像处理的自动报警系统
2.1 图像的采集与检测
本课题研究的自动监控报警系统是基于图像处理的系统,首要的前提便要对图像进行釆集,则需要使用到图像传感器.图像传感器即为感光元件,作为数字摄像头的核心,它可以将二维的光学图像转化为一维的电荷信号,图像传感器可根据所构成的元件的不同,分为电荷耦合器件和金属氧化物半导体元件两大类.本系统所使用的检测输入设备是CCD 图像传感器.CCD 又称作电荷耦合元件,是一种可以通过电荷的储存与转移,能将储存于其上的光学图像转化为数字信号的半导体装置. 像素是CCD上许多颜色相近的小光点,可以构成连续的色调.CCD 元件上拥有的像素越多,则颜色的真实感表达得越突出,图像的分辨率也就越高,图像就会更加接近于原来物体.CCD 图像传感器上整齐地排列着较多的可以感应外部光线的光电二极管,这些光电二极管与普通二极管的区别在于其拥有可以将光学信号转变成电荷信号的能力 . 再通过外部采样放大以及模数转换的方法转换成数字图像信号,进而完成获取图像、存储图像、传输图像、处理图像的步骤.其显著的特点为：1. 体积小,重量轻；2. 分辨率高,灵敏度高,响应速度快；3. 工作电压低,影像失真率低,性能稳定,抗外界冲击的性能好；4. 功耗小,解析度高,信噪比大；5. 不受电磁场干扰,动态的范围大,可靠性高.
2.2 预处理
在图像的识别中,对图像的识别算法与最后效果影响较大的是图像的质量,因此,本系统采用了二值化与中值滤波预处理.
1、二值化.在图像处理当中,二值化处理拥有不可缺少的地位,在实际的处理中,为图像的进一步处理打下基础,以缩小图像的数据量的方式将图像变得简单,突显出所主要检测的目标的大体轮廓.二值化的原理即为将目标图像上所有像素点的灰度值大于等于 0 或 255 的像素即被认定为目标物体：当它的灰度值为 255 时,这些像素点不在物体的区域以内；而当灰度值为 0 时表示的是背景或者例外的物体区域.不交叠的区域一般被我们定义作封闭并且连通的边界,通过采用这个不交叠的区域来得到理想的二值化图像.通过二值化的处理,可以使在对目标图像做进一步处理时,图像整体的性质不再与像素的多级值相关,而只是涉及灰度值为 0 或255 的像素点的位置,这种处理数据的处理和压缩量小,可以将步骤简单化.
2、中值滤波.一个灰度图像,无论是通过彩像的转换而得到的,还是通过直接获取得到的,它的内部都存在着噪声.对于除去噪音,我们一般选用的是中值滤波与均值滤波的方法. 中值滤波法是一种处理信号的数字滤波器技术,是用每一个像素点的某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值的灰度值来替换每一个像素点的灰度值,使其附近的像素值尽可能地接近于原始图像的真实值,进而达到有效消除孤点噪声的目的.均值滤波相对于非线性的中值滤波法的区别在于,它是一种很常见的线性滤波算法,它是指在一个图像对每一个像素使用一个模板,这个模板包含了它的临近像素( 该选定像素周围的 8 个像素 ),再取用这个模板中的所有像素的平均值来代替这个像素原来的像素值.但是 , 均值滤波本身存在着不能很好地保护图像细节的缺点,即图像在去噪音的同时也破坏了图像的细节部分,降低了图像的清晰度.而使用中值滤波的方法则不仅可以去除噪声,还可以保持图像的边缘轮廓的特征,而不会导致图像产生较明显的模糊.所以,本系统采用的是中值滤波.中值滤波的基本思想是,将一个窗口内所有的像素点的灰度值的中值作为中心点像素的灰度值.步骤为：1、使滤波所使用的模板在图像中滑动,并将滤波模板的中心点与目标图像中的某一个点的位置相重合 ； 2、 计算出这个模板中每一个像素点所对应的灰度值大小 ；3、将这些像素按照从大到小或从小到大的方式排列；4、取中间像素的灰度值作为中值,并且将该值设定为滤波模板中心位置的像素的灰度值.
2.3 运动目标的检测
如果所检测的场景内没有处于运动状态的目标,那么这段录像中的相连接续的帧的变化幅度很微小,如果有处于运动状态的目标存在,那么录像中的连续的帧与帧之间的变化幅度会很明显.由于场景中的目标不处于静止状态,因而检测到的目标的图像在不同帧中的位置将会发生比较明显的改变.相邻帧差法就是采用了上述的思想,是对于经过相等时间的连续的两帧及两帧以上帧的图像中,不同帧所分别各自对应的像素点的灰度值进行差减计算,计算出灰度差的绝对值,当运算结果超过最大值或最小值时,就可判定该目标在进行运动,从而达到检测目标运动的效果.相邻帧差法相对于其它方法的特别之处在于它的运算方法简洁, 运算量较小,计算速率快,在动态环境中的稳定性较好,外界光线亮度的改变对检测的结果的影响较小.由此,可在一定的程度上有效地限制了监控的目标大小,有助于提高报警的准确性,避免了由于较小的运动目标的干扰以及其它不定因素而导致的错误报警.
三、可实现的功能
用户可以通过本系统随时关注所监控场所的安全状况,更精确地判断是否有外物入侵,当发现有异常情况发生时,可进行自动报警,保护人身和财产的安全.同时,监控录像的硬件处理速度更加快速,而且可以保存相对更长时间的本地视频录像,让我们可以便利地查询、观看,可为案发事后进行的调查提供事实凭据.
四、结束语
本文对于基于图像处理的自动报警系统进行了研究,并对其关于系统硬件、软件设计、图像预处理方法和检测运动目标方法的问题,提出了解决方案.首先通过 CCD 对图像进行采集,进而使用二值化、中值滤波的方法对所采集的图像进行预处理,再通过相邻帧差法的方法进行对运动目标的检测,实现准确高效的全自动化监控.我们知道,随着社会经济水平的迅速提升,确保安全的自动监控报警系统正日趋受到有关部门的关注,相关的运动目标检测和追踪算法也都在不断的发展之中,因此,对于该类算法的改进,也将作为今后科研工作的重点 .
图像处理论文范文结:
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