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    根据系统的总体方案设计和各个模块的功能分析，视频检测模块包括图像采集和移动目标检测，将视频图像转换成计算机可以处理的数字图像，并有效检测到移动车辆，是实现后续处理工作的前提和保障，因此它是整个软件系统的基础，其算法设计和实现将影响到后续处理。这一章将详细介绍图像采集和移动目标检测技术，所涵盖的技术范围包括图像处理和机器视觉技术。

    4.1 视频图像的采集

    4.1.1 视频图像采集的基础

    本系统中，由摄像设备获取的视频图像是模拟信号，而计算机只能处理数字信号，因此需要将模拟的视频信号转换成计算机可以处理的数字图像信号。

    视频图像，也称为动态图像或序列图像，是随时间变化的静态图像序列(stillframeimage/picture sequence )[14]。在静态图像中，信息密度随空间分布，且相对于时间为常量，而动态图像的空间信息密度特征随时间变化。因此动态图像要比静态图像的关系与差别复杂得多。

    视频图像主要通过各种摄像机获取，其工作原理都是将外界光信号转换成电信号，现场景物经摄像头在摄像机内的 CCD 图像传感器靶面上成像，使 CCD 图像传感器输出反映现场图像内容的电信号，该电信号经摄像机内部电路处理后，即可输出视频信号。

    摄像机以输出信号区分，可分为模拟和数字摄像机两大类。由于模拟摄像机技术相对成熟，灵敏度、图像分辨率、图像还原性等均已达到了很高的水平，功能日臻完善。因此本系统中所采用的摄像设备是模拟摄像机。

    视频信号在质量上可区分为复合视频( Composite )，S-Video，YUV 和数字( Digital ) 4 个级别[15] ：

1.复合视频：将亮度、色差和同步信号复合到一个信号中，当把复合信号分离时，滤波器会降低图像的清晰度，因此复合视频信号的质量一般，目前普遍用于家用录像机。

2.S-Video：利用 2 个信号表现视频信号，即亮度信号 Y，另一个是 U 和V 正交调制后的混合彩色信号 C；在信号传输中，采用 Y/C 独立传输技术，无需用滤波器分离视频信号，避免滤波带来的信号损失，大大提高灰度图像的分辨率，图像质量较好。

3.YUV 视频信号：由 3 个信号 Y、 U 和 V 组成，Y 表示亮度和同步信号，U 和 V 是色差信号。由于无需滤波、编码和解码，因而图像质量极好。

    主要用于专业视频领域

    4.数字视频信号：即红 R、绿 G、蓝 B，三路信号输入后直接用三个 A/D转换成数字信号，无需采集卡作任何处理，对图像的损失最少，因此图像质量很高。

    从视频获取设备中传送的视频信号是模拟信号，它在空间和时间上是连续的二维函数，而数字图像是一个整数阵列，最基本的表示形式是矩阵。如m*n 的数字图像 F 可以表示为(4-2)：

    其中 f(i, j)表示图像在位置(i, j)处的亮度值。当然，m 或 n 可以为 1，此时 F 就成了向量。若量化等级为 f(i, j)= 28，则存储一般数字图像所需的二进制位数为：b=M*N*3。

    数字图像处理发展迅速，实用价值高，应用范围极为广泛，现已应用于军事技术、政府部门和医疗卫生等多种领域。它利用计算机和有关数字技术对图像进行某种运算和处理，以达到某种预想的效果。

    图像的采集过程就是图像数字化的过程。所谓的图像数字化就是用离散的像素所处位置上的，或附近位置上的灰度值来表示原来连续的图像[16]。

    要将模拟图像数字化为数字图像需要两个过程，一个是采样，另一个是量化。

    1.采样

    空间坐标的离散化叫做空间采样，它是把空间上连续的图像变换成离散点集(像素)的一种操作。一般是对图像用矩形网格采样，在二维平面上按一定间隔从上至下逐行扫描，从而得到灰度值的线扫描。再按一定间隔采样灰度值的扫描线，就可以得到离散点的灰度值。在采样过程中，假设横向像素数为 m，纵向像素数为 n，则图像的大小表示为 m*n，它也称为图像的空间

    2.量化

    采样后的图像只是在空间上被离散化成样本的阵列，每个样本称为像素。由于原图像是连续图像，因此每个像素的灰度值仍然是连续的。把连续的灰度值离散化就叫做量化。对连续的灰度值进行量化的方法有均匀量化和非均匀量化两种方法。均匀量化是把原图像灰度层次从最暗到最亮均匀量化分层，反之，不采用均匀量化分层的就称为非均匀量化。图像亮度层次的多少称为密度分辨率，也叫灰度级。均匀量化是最简单的量化方法，对于像素灰度值在白到黑的范围里均匀分布一类的图像，量化误差可变得小。