基于背景擦除的视频监控图像超分辨率重建

视频图像的超分辨率重建在视频监控领域有非常重要的应用,论文采用背景擦除的方法研究了一种应用于视频监控的视频图像超分辨率重建算法。首先建立了超分辨率重建算法的一般模型,并阐明了视频图像的超分辨率重建的过程,重点研究了视频监控图像重建的优化算法,该算法采用背景差分算法先对视频图像背景进行擦除提取运动目标,再使用改进DS算法对目标进行运动估算,最后使用改进的POCS对图像进行重建。实验表明该文算法与一般的POCS相比能明显地提高视频监控的重建图像的清晰度和效率。

使用Kinect深度图像的静态人体动作识别

为解决传统的使用视频彩色图像序列的智能监控容易受光照、颜色等因素影响的问题,提出结合Kinect深度图像和支持向量机的人体动作识别方法.利用Kinect在监控区域获得实时深度图像,并进行背景擦除,滤波处理和提取Haar特征.通过使用支持向量机的分类算法生成分类器,并对一组特定的静态动作识别结果进行分析.研究结果表明:使用深度图像对于静态动作有较好的识别率,并且与传统的基于彩色图像的智能监控相比,该方法不仅对于光照、颜色等因素不敏感,而且在识别的准确率和效率上均有提升.