網絡化中心控制多點前端的數據及圖像管理

1 前言

網絡化視頻監控以其直觀、方便、信息內容豐富而被廣泛應用于許多場合，如企業生產車間、銀行網點、公安的天網系統等。但由于視頻信息的數據量太大，如何有效對其進行采集、傳輸和保存一直受到廣泛關注。

2 網絡化中心控制多點前端系統的構成

網絡化中心控制多點前端的系統以嵌入式Web服務器技術為基礎，其原理是:在視頻服務器內置一個嵌入式Web服務器，通過高效壓縮芯片將多點前端攝像機傳送來的視頻信號進行壓縮，然后通過內部總線傳送到內置的Web服務器。這樣網絡用戶可以直接在瀏覽器或其他工具上觀察Web服務器上的攝像機圖像。在保證一定的網絡帶寬以及處理速度基礎之上，這種圖像的延時通常在100毫秒以內，具有很好的現場監視效果。同時，授權用戶還可以控制攝像機云臺鏡頭，如鏡頭的轉動，伸縮燈或對系統配置進行操作。網絡化多點前端系統的組成如圖1所示。

此結構中，前端1、2、3為多點前端，一般為攝像頭，其所采集的視頻信息經過局域網傳遞給視頻服務器以進行壓縮，進而置于Web服務器方便客戶瀏覽。網絡化中心多點前端的處理核心就在于視頻采集與傳輸，因為這是保證監控實時性的關鍵。

3 網絡化中心控制多點前端的圖像管理

3.1 圖像采集圖像采集是視頻監控系統的數據來源，其質量會直接關系到后續操作，如視頻預覽、視頻錄像、視頻回放、圖像識別等。目前常用的視頻解決方案有VFW、DirectShow和SDK三種方法。VFW是Microsoft提供的一種數據軟件包，它通過一組庫函數來實現捕捉視頻、壓縮影像以及影像播放等功能。由于由微軟提供，因此它可以隨Windows一起安裝，其缺點是許多監控卡不支持。DirectShow則是Microsoft推出的一種流媒體開發包，其優點就在于支持從以WDM為驅動的各種監控卡上采集數據，其支持的媒體格式多樣。

3.2 圖像轉換以網絡中心為基礎，其多點前端所采集的圖像信號為24位真彩色信號，圖像數據每3個字節代表1個像素，其中R、G、B各占一個字節，它們直接定義該像素顏色中的紅、綠、藍的相對亮度。但是在常用的監控系統上看到的都是灰色圖像，其原因就在于彩色圖像文件的存儲和處理需要占用大量的機器資源，需要將彩色圖像轉換為灰度圖像，即圖中每一個像素由一個八位的字節表示該圖像的亮度。由于灰度圖像是具有256個灰度級的圖像，因此處理運算過程比較簡單、省時。公式為Y=R×0.298 9+G×0.587+B×0.114 1，其中Y代表灰度圖像的灰度值。

圖像變成灰度后，還需要考慮實現顏色的均衡化，其原因在于多點前端所采集的信息即圖像亮度有差異，有的圖像較暗，有的較亮，這可以用直方圖均衡化來實現灰度差距。所謂直方圖均衡，是把原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式，這樣就增加了像素灰度值的動態范圍，從而達到增強圖像整體對比度的效果。因為圖像對比度和其直方圖分布范圍是呈一定線性關系的，經過均衡化處理后，其所有灰度級出現的相對概率相同，此時圖像的熵最大，圖像所包含的信息量也最大。

3.3 圖像濾波多點前端的信息采集一般主要針對圖像，而不是聲音。但是在信息采集過程中，由于光電、電磁轉換過程會引入人為噪聲，CCD攝像機采集圖像的不穩定性，自然起伏的噪聲等，都會使圖像質量下降，這就有必要對圖像進行去噪處理，即濾波。濾波根據其特點可分成線性和非線性兩類，前者算法簡單快速，但是容易造成細節和邊緣的模糊;后者能夠在很好地保持信號細節的同時，去除信號中噪聲。非線性平滑濾波是常用的方法，它采用中值濾波法，把鄰域中的像素按灰度級進行排序，然后選擇該組的中間值作為輸出像素值。其突出特點是在很好地濾除脈沖噪聲和椒鹽噪聲的同時，能夠保護目標圖像邊緣輪廓的細節。換算公式為。該式中，、為像素灰度值，S為模板窗口。其實現過程為:首先選擇一個(2n+1，2n+1)的滑動窗口(這里2n+1就是x和y參數坐標值)，不同圖像內容和不同應用要求需要選用不同的窗口和尺寸。常用的二維中值濾波窗口有線形、方形、圓形、十字形等。

3.4 移動圖像檢測網絡前端所采取的數據都是動態的，否則就失去網絡化中心控制的意義。圖像被采集后，系統首先要判斷圖像中是否有移動物體闖入，并將其交給系統進一步處理，然后繼續等待下一幀圖像的到來。實際應用中可以利用三幀差分圖像法的主要思想，將背景差法和幀間差法結合起來，使它們優勢互補。其過程為:在檢測階段，先用背景差分法來檢測移動目標，一旦檢測到異常，再進行連續3幀的幀間差分運算，來獲取較為精確的運動目標的信息，以便進行后續的操作。實際結果表明該算法簡單實用，運算速度快，易于實時前端數據采集和中心監控。在背景差法的實現中，它的固定背景不能一成不變。因為在實際的場景中，即便是室內環境，也存在光線等各種變化造成的干擾或者人為造成的開燈等光線的強烈變化。如果不重新進行初始化，錯誤將隨時間不停累計，造成惡性循環，從而造成監視失效。運動圖像的檢測過程如圖2所示。■

(作者單位:福建省晉江職業中專學校)