攝像頭干擾檢測(cè)算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、監(jiān)控?cái)z像頭作為構(gòu)建平安和諧社會(huì)的重要手段，被廣泛應(yīng)用于社會(huì)的各個(gè)方面。然而，攝像頭長(zhǎng)期處于自然環(huán)境中，容易受到天氣、周圍環(huán)境的干擾，影響攝像頭的正常工作。例如攝像頭受到粉塵影響造成拍攝畫面有灰斑甚至完全模糊不清，或者攝像頭受到強(qiáng)風(fēng)影響造成拍攝畫面抖動(dòng)。因此攝像頭干擾檢測(cè)成為視頻監(jiān)控的重中之重。針對(duì)攝像頭干擾自動(dòng)檢測(cè)問題，本文重點(diǎn)研究了抖動(dòng)干擾檢測(cè)及灰斑干擾檢測(cè)，并做了以下研究工作:
　　首先，本文介紹了攝像頭干擾檢測(cè)的研究意義，并

2、詳細(xì)介紹了攝像頭抖動(dòng)干擾檢測(cè)和灰斑干擾檢測(cè)的研究現(xiàn)狀，為本文方法提供了參考和研究基礎(chǔ)。
　　然后，對(duì)于攝像頭抖動(dòng)干擾問題，本文提出一種基于最長(zhǎng)路徑的攝像頭抖動(dòng)程度估計(jì)方法。該算法首先采用灰度投影算法，并融入抖動(dòng)局部一致性特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)圖像幀的全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)。再引入最長(zhǎng)路徑算法，計(jì)算視頻抖動(dòng)的抖動(dòng)率、抖動(dòng)頻率和抖動(dòng)幅度等抖動(dòng)參數(shù)。最后通過融合各抖動(dòng)參數(shù)，完成抖動(dòng)程度估計(jì)。并用實(shí)驗(yàn)證明本算法的有效性和準(zhǔn)確性。
　　接著，針對(duì)攝像頭灰斑