托斯卡纳

视频监控系统是如今市场上主流安全防范系统的核心部分。本文根据对视频监控系统的研究，介绍了网络视频监控系统的硬件系统和软件系统，同时归纳了视频监控系统发展概况、组成特点、运行模式。根据以上研究结论，本文进行了一个小型校园安全监控系统的技术方案设计，设计内容包括视频监控系统技术方案原理、硬件配置布置设计、系统软件设计、重要技术参数设定以及安全监控中心设计等内容。本文设计的监控系统系统构成简单、安装使用方便、成本低廉，适用于中小型校园内安全监控网络工程，具有很强的实用性。
本文针对视频监控软件系统中的视频监控、视频捕获、播放、监控视频截图、模糊图像恢复模块进行了深入的技术研究，对各模块的技术特点、软件实现方法进行了介绍并在软件中实现了各功能模块。
本文研究的模糊图像恢复算法包括中值滤波，高斯滤波，拉普拉斯锐化，基于直方图变换的模糊图像恢复算法，对各种算法的理论、程序流程、软件实现过程做了详细的介绍并对实验结果进行了截图，同时对其中一些算法提出了改进意见。

关键词：视频监控系统 ， 模糊图像恢复 ， 直方图变换

摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 绪 论 1
1．1 视频监控系统发展简介及市场前景 1
1．1．1 视频监控系统的发展简介 1
1．1．2 视频监控系统的发展趋势 2
1．1．3 市场前景 2
1．2 模糊图像恢复技术简介 3
1．3 系统开发环境 4
1．3．1 开发工具背景 4
1．3．2 开发工具优势 5
1．4 论文结构安排 6
第二章 视频监控系统及模糊图像恢复理论 8
2．1 监控系统设计的技术要求及技术要点 8
2．1．1 平台要求 8
2．1．2 设备接入 9
2.2 基于网络的数字化视频监控系统设计原理 10
2．2．1 系统结构 10
2．2．2 数字视频监控系统分类 11
2．2．3 H．264视频编码标准 12
2．2．4 DirectShow软件架构 12
2．2．5 实时传输协议RTP/RTCP 14
2．3 模糊图像恢复技术 14
2．3．1 模糊图像恢复理论基础 14
2．3．2 常用模糊图像恢复方法 16
2．3．3 基于直方图变换的模糊图像恢复技术 17
2．4 运动模糊图像恢复技术 19
2．4．1 基于空间域的运动模糊图像的恢复 19
2．4．2 基于维纳滤波的运动图像模糊消除算法 20
第三章 视频监控系统设计及模糊图像恢复实现 21
3．1 校园网数字视频监控系统方案设计 21
3．1．1 基于校园网的嵌入式网络数字视频监控系统设计 21
3．1．2 方案优势及优化 24
3．2 DirectShow软件架构实现视频监控与播放功能 25
3．2．1 视频监控的实现 25
3．2．2 监控录像播放的实现 28
3．3 监控视频截图 30
3．3．1 截取全部监控屏幕的实现过程 30
3．3．2 截取选择区域功能的实现过程 31
3．4 视频监控系统截图的图像恢复 33
3．4．1 常用模糊图像恢复技术的实现 34
3．4．2 基于直方图变换的模糊图像恢复 36
第四章 总结与展望 40
4．1 总结 40
4．2 展望 40
致 谢 42
参考文献 43
附 录 44
摘 要

ABSTRACT

Video Surveillance System is the core of security system in the market of this years. In this paper, hardware and software system of a network video monitoring are Introduced, and the development overview, composition features, operation mode are summarized, according to video monitoring system research. Based on the findings above, a small campus safety control system technology program was designed. The technology program includes principles, hardware configuration layout, software designing, important technical parameters set, and a safety monitoring center designing.
Video surveillance, video capture, video player, video screenshots, fuzzy image restoration, all the Software modules above are been studied deeply. Technical features and actualized method are introduced in the paper. The whole software modules are carried out.
Fuzzy image restoration algorithm researched in this paper includes Median Filter, Gaussian Filter, Laplacian Sharpen, fuzzy image restoration based histogram transformation. The theory, program flow and software process are introduced detailedly, screenshot of the experimental results and advices of improving algorithm are in the paper too.

KEY WORDS： Video Surveillance System， Fuzzy Image Restoration， Histogram Transformation

第一章 绪 论
1．1 视频监控系统发展简介及市场前景

1．1．1 视频监控系统的发展简介
1、本地模拟视频监控
本地模拟信号监控系统主要由摄像机、视频矩阵、监视器、录像机等组成，利用视频传输线将来自摄像机的视频连接到监视器上，利用视频矩阵主机，采用键盘进行切换和控制，录像采用使用磁带的长时间录像机；远距离图像传输采用模拟光纤，利用光端机进行视频的传输。
2、基于PC的多媒体监控
20世纪90年代中期，基于PC（personal computer,个人电脑）的多媒体监控随着数字视频压缩编码技术的发展而产生。系统在远端有若干个摄像机、各种检测和报警探头与数据设备，获取图像信息，通过各自的传输线路汇接到多媒体监控终端上，然后再通过通信网络，将这些信息传到一个或多个监控中心。监控终端机可以是一台PC机，也可以是专用的工业控制机。
3、基于Web服务器的远程视频监控
20世纪90年代末，随着网络技术的发展，基于嵌入式Web（环球网）服务器技术的远程网络视频监控产生了网络视频监控技术。
其主要原理是：视频服务器内置一个嵌入式Web服务器，采用嵌入式实时操作系统。摄像机等传感器传送来的视频信息，由高效压缩芯片压缩，通过内部总线传送到内置的Web服务器。网络上用户可以直接用浏览器观看Web服务器上的图像信息，授权用户还可以控制传感器的图像获取方式。这类系统可以直接连入以太网，省掉了各种复杂的电缆，具有方便灵活、即插即看等特点，同时，用户也无需使用专用软件，仅用浏览器即可。
基于嵌入式技术的网络数字监控系统不需处理模拟视频信号的PC，而是把摄像机输出的模拟视频信号通过嵌入式视频编码器直接转换成IP数字信号。嵌入式视频编码器具备视频编码处理、网络通信、自动控制等强大功能，直接支持网络视频传输和网络管理，使得监控范围达到前所未有的广度。除了编码器外，还有嵌入式解码器、控制器、录像服务器等独立的硬件模块，它们可单独安装，不同厂家设备可实现互连。
当然，目前仍存在着不少问题，比如：图像质量问题、安全问题、服务质量等都是需要进一步探讨的课题。相对于其他IT业务，视频监控业务显得比较年轻，视频监控市场目前也尚未出现能够控制整个市场的领导者。

1．1．2 视频监控系统的发展趋势
前端一体化、视频数字化、监控网络化、系统集成化是视频监控系统公认的发展方向，而数字化是网络化的前提，网络化又是系统集成化的基础，所以，视频监控发展的最大两个特点就是数字化和网络化。
1、前端一体化
监控系统前端一体化意味着多种技术的整合、嵌入式构架、适用和适应性更强以及不同探测设备的整合输出，为系统集成化奠定了基础。
2、视频数字化
视频监控系统的数字化首先应该是系统中信息流（包括视频、音频、控制等）从模拟状态转为数字状态，这将彻底打破经典闭路电视系统是以摄像机成像技术为中心的结构，根本上改变视频监控系统信息采集、数据处理、传输、系统控制等的方式和结构形式。信息流的数字化、编码压缩、开放式的协议，使视频监控系统与安防系统中其它各子系统间实现无缝连接，并在统一的操作平台上实现管理和控制，这也是系统集成化的含义。
3、监控网络化
视频监控系统的网络化将意味着系统的结构将由集总式向集散式系统过渡。集散式系统采用多层分级的结构形式，具有微内核技术的实时多任务、多用户、分布式操作系统以实现抢先任务调度算法的快速响应。组成集散式监控系统的硬件和软件采用标准化、模块化和系列化的设计，系统设备的配置具有通用性强、开放性好、系统组态灵活、控制功能完善、数据处理方便、人机界面友好以及系统安装、调试和维修简单化，系统运行互为热备份，容错可靠等优点。
4、系统集成化
系统集成化正是由于构建系统的各子系统均实现了网络化和数字化，特别是使视频监控系统与弱电系统中其它各子系统间实现无缝连接，从而实现了在统一的操作平台上进行管理和控制。
综上所述,随着计算机技术及网络技术的迅猛发展，世界掀起一股强大的数字化、网络化浪潮，对于公安、安防行业的发展，必须经历模拟数字混合的阶段，但是最终的趋势必然是全面数字化，即视频在前端进行数字化、网络化，利用网络进行传输，采用分布式存储系统，模块化结构，完成视频监控任务。

1．1．3 市场前景
视频监控系统是安全防范系统的组成部分，它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、方便、信息内容丰富而广泛应用于许多场合。近年来，随着互联网的大范围普及，以及计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控技术也有长足的发展。视频监控已经渗透到教育、政府、娱乐场所、医院、酒店、运动场馆、城市治安等多种领域。
视频监控的市场目前非常广阔。根据2005年Frost&Sullivan公司的一份关于全球视频监控设备市场的报告指出，网络摄像机和视频服务器的销售收入将从2002年的1亿美元左右，增长到2005年的4亿美元，2008年8.5亿美元，且预计在2010年达到12亿美元以上。
就我国的情况来说，国家要求进行”科技强警和平安城市建设”，预计到2008年，科技强警和平安城市超过100个，重要的一点要求就是加强城市治安视频动态监控，这无疑给网络视频监控产品带来巨大商机。以北京为例，其2004年、2005年就已经累计安装摄像头17万个。
市场环境已经非常良好。但是从目前的产业链情况来说，运营商提供服务的比例较小。运营商拥有规模优势，如能充分发挥自身的优势，行业用户将成为目前视频监控业务的主要市场增长点。

1．2 模糊图像恢复技术简介

图像复原是早期图像处理的主要内容之一，目的在于消除或减轻在图像获取及传输过程中造成的图像品质下降即退化现象，恢复图像的本来面目。典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用各种反退化处理方法，使复原后的图像符合某些准则，图像质量得到改善。
模糊图像恢复最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。模糊图像恢复作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原等。70年代末MIT公司的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。
模糊图像恢复主要研究的方向有以下三个方面【8】：
1、图像变换
由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2、图像增强和复原
图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立”降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
3、图像分割
图像分割是模糊图像恢复中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
模糊图像恢复的信息大多是二维信息，处理信息量很大，对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。模糊图像恢复后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。例如，什么是感知的初始基元，基元是如何组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构、属性和时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。

1．3 系统开发环境

1．3．1 开发工具背景
本程序开发语言为Visual C#。
C#是一种最新的、面向对象的编程语言。它使得程序员可以快速地编写各种基于Microsoft .NET平台的应用程序。
正是由于C#面向对象的卓越设计，使它成为构建各类组件的理想之选–无论是高级的商业对象还是系统级的应用程序。使用简单的C#语言结构，这些组件可以方便的转化为XML 网络服务，从而使它们可以由任何语言在任何操作系统上通过Internet进行调用。
最重要的是，C#使得C++程序员可以高效的开发程序，而绝不损失C/C++原有的强大的功能。因为这种继承关系，C#与C/C++具有极大的相似性，熟悉类似语言的开发者可以很快的转向C#。

1．3．2 开发工具优势
1、效率与安全性
新兴的网络经济迫使商务企业必须更加迅速的应对竞争的威胁。开发者必须不断缩短开发周期，不断推出应用程序的新版本，而不仅仅是开发一个”标志性”的版本。C#在设计时就考虑了这些问题。它使开发者用更少的代码做更多的事，同时也不易出错。
2、支持现有的网络编程新标准
新的应用程序开发模型意味着越来越多地解决方案依赖于新出现的网络标准， C#程序员可以在Microsoft .NET平台上事半功倍的构建应用程序的扩展框架。C#包含了内置的特性，使任何组件可以轻松转化为XML网络服务，通过Internet被任何操作系统上运行的任何程序调用。
更突出的是，XML网络服务框架可以使现有的XML网络服务对程序员来说就和C#对象一样。这样，程序员就可以方便地使用他们已有的面向对象的编程技巧来开发利用现有的XML网络服务。
还有一些精细的特性，使得C#成为一流的网络编程工具。例如，XML正逐渐成为在网络上传输结构化数据的标准。这种数据集合往往非常小。为提高性能，C#允许把XML数据直接映射到struct数据类型，而不是class。这样对处理少量的数据非常有效。
3、对版本的更新提供内在的支持降低了开发成本
更新软件组件是一项很容易出错的工作，因为代码的修改可能无意间改变原有程序的语义。为协助开发者进行这项工作，C#为版本的更新提供内在的支持。例如，方法重载必须显式声明。这样可以防止编码错误，保证版本更新的灵活性。还有一个相关的特性就是对接口和接口继承的内在支持。这些特性使得C#可以开发复杂的框架并且随着时间不断发展更新它。
总体来说，这些特性使得开发程序项目的后续版本的过程更加健壮，从而减少后续版本的开发成本。
4、商业过程和软件实现的更好对应
企业的商业计划要付诸现实，必须在抽象的商业过程和实际的软件实现之间建立紧密地对应。不过大多数语言都很难做到这点。
C#语言允许类型定义，扩展的元数据。这些元数据可以应用于任何对象。项目构建者可以定义领域特有的属性并把他们应用于任何语言元素-类，接口等等。然后，开发人员可以编程检查每个元素的属性。这样，很多工作都变得方便多了，比如编写一个小工具来自动检查每个类或接口是否被正确定义为某个抽象商业对象的一部分，或者只是创建一份基于对象的领域特有属性的报表。定制的元数据和程序代码之间的紧密对应有助于加强程序的预期行为和实际实现的之间的对应关系。
5、扩展交互性
作为一种自动管理的，类型安全的环境，C#适合于大多数企业应用程序。但实际的经验表明有些应用程序仍然需要一些底层的代码，要么是因为基于性能的考虑，要么是因为要与现有的应用程序接口兼容。这些情况可能会迫使开发者使用C++, 即使他们本身宁愿使用更高效的开发环境。
在C#中，每个对象都自动生成为一个COM对象。开发者不再需要显式的实现COM接口，这些功能都是内置的。类似的，C#可以调用现有的COM对象，无论它是由什么语言编写的。
C#包含了一个特殊的功能，使程序可以调用任何纯API。在一段特别标记的代码中，开发者可以使用指针和传统C/C++特性，如手工的内存管理和指针运算。这是其相对于其它环境的极大优势。这意味着C#程序员可以在原有的C/C++代码的基础上编写程序，而不是彻底放弃那些代码。
无论是支持COM还是纯API的调用，都是为了使开发者在C#环境中直接拥有必要的强大功能。
C#是一种现代的面向对象语言。它使程序员快速便捷地创建基于Microsoft .NET平台的解决方案。这种框架使C#组件可以方便地转化为XML网络服务，从而使任何平台的应用程序都可以通过Internet调用它。
C#增强了开发者的效率，同时也致力于消除编程中可能导致严重结果的错误。C#使C/C++程序员可以快速进行网络开发，同时也保持了开发者所需要的强大性和灵活性。

1．4 论文结构安排

本文的第一章对视频监控系统的市场背景、发展阶段、发展方向，模糊图像恢复技术的主要研究内容，以及开发工具都做了简单介绍。第二章详细叙述了视频监系统的软、硬件结构，使用的技术，视频监控软件中视频监控、录像回放、截图三大功能的制作原理，模糊图像恢复技术的基本原理，对常用、算法做了介绍并重点叙述了基于直方图变换的模糊图像恢复技术的原理和运动模糊图像恢复的原理。第三章中设计了以校园为背景的视频监控系统具体方案，视频监控软件中视频监控、录像、监控视频截图、选择区域截图等模块的制作过程，常用模糊图像恢复技术的实现以及基于直方图变换的模糊图像恢复技术的实现过程，并对基于直方图变换的模糊图像恢复算法做了优化并实现。最后一章叙述了对本文研究内容的总结归纳和展望。

第二章 视频监控系统及模糊图像恢复理论
2．1 监控系统设计的技术要求及技术要点

2．1．1 平台要求
1、集中式管理
集中式管理体现在一个系统由一个中心管理控制服务器统一进行管理，任何系统的配置变化以及新单元的加入都由这个中心管理服务器进行统一认证，分配，调度，从而保证系统的一致性，可用性，安全性，并使接入系统中的各个单元得到及时的一致性的信息与指令。系统中其它服务器统一由中心管理服务器进行负载分配，在服务器发生变化时，由中心管理服务器及时进行负载转移，达到系统资源的合理分布与均衡。集中式管理主要还体现在系统管理员只要在自己的办公桌前就可以管理系统中的所有设备，同时也可管理系统中的服务器和客户单元，而无需站在任何被管对象前。集中式管理使系统在架构上简单，系统可靠，客户单元接入容易，便于认证以及权限的管理，对于具有控制争夺的请求可以采用统一的策略进行处理，并保证信息的一致性。
2、分布式服务
由于一个服务器无法承担过多的设备访问，要保证大量的并发访问，可采用多服务器形式，进行分布式服务，同时对不同的访问类型也要进行分服务器处理。一个域中存在多个应用服务器，允许动态增加或减少应用服务器，当相应服务器连接上中心控制服务器时，该服务器则变为可用。中心控制服务器按一定的策略协调服务器之间的负载。系统允许动态增加或减少服务器。如果某服务器连接断开，则自动将其负载分配到其他活动服务器。
在中心控制服务器发生故障的时候，应用服务器保持工作，在故障排除后，应用服务器连接上控制服务器时，向控制服务器汇报当前DVR设备现状，以及客户端的访问状态。
客户端在请求系统访问时，会得到中心控制服务器的连接信息，自动连接到要访问的设备的管理服务器，并提交要进行的访问请求。、
3、分级式存储
由多域存储与前端存储组成，各域管理各自的设备，一个域中有多个存储服务器，均衡设备的负载，并将数据资源存储在统一路径之下，这里采用的是统一目录访问协议，因此不同的存储服务器在访问同一资源时其路径是一致，由此达到中心存储的目的。其次在前端设备上也提供了本地存储，将视频存储在本地，主要是实现断网不断存储的目的，并可采用不同的策略在中心存储必要的、需要长期保存的数据，而在前端设备上存储短期的全面的视频数据。
4、媒体数据转发
由于视频监视存在着大量的重复性，对于客户端的访问，系统采用基于转发服务器的传输方式进行实时视频的分发，并通过多网卡，隔离设备与客户端网段，设备网段采用安全的TCP连接，这样既可避免两类网段的冲突，又确保了数据来源的完整性，同时也增加了服务器网络的实际带宽。
对于DVR上的历史录像查看是通过流媒体点播服务器对用户的请求进行视频数据的转送，系统基于TCP进行传输，可确保视频数据的完整性。针对大量的录像查看的请求，服务器还做了缓存存储与命中策略，对于查看同段录像的请求大大降低了对DVR的重复请求，也保证了客户端得到数据的及时性。
5、系统的可扩展性
采用了系统的分布式服务，并实现动态服务增加与减少的处理，实现了系统的可动态延伸；
其次，采用不同类型的服务分离，以及服务注册/注销机制，使系统达到了可动态的扩展能力。

2．1．2 设备接入
1、统一接入协议
要想把各个不同厂家的设备接入到大型监控系统中来，设备必须统一按照系统的设备接入协议来通信，只有整个系统中所有的设备讲的是同一种语言，整个系统才能实现互联互通的目的。定义一个通用、可扩展的设备接入协议是大型监控系统的一个重要的技术工作。
2、提供视频开发包
我们统一的通信协议，并不意味着全部解决了系统的互联互通问题，由于各种各样的原因，各个厂家的音视频数据编码格式上存在着诸多的不同，而要求各个厂家按照统一的编码格式、统一的数据封装格式来输出音视频数据，显然有些过于苛求。所以较好的做法是将不同厂家的设备编码出来的数据，用该厂家提供的解码库（解码设备）来解码。要把设备接入到大型监控系统中来，设备厂家需要提供视频开发包。
3、中间件技术
将安防系统融合到其他的业务应用系统中将是今后的一个趋势。监控系统基于的管理平台需要是一个具有很大开放性的平台，在这个中间件平台上提供集中管理、设备接入、媒体转发、集中存储、电子地图服务、报警接入等。
2.2 基于网络的数字化视频监控系统设计原理

2．2．1 系统结构
1、硬件系统结构
网络视频监控系统一般由前端监控设备、视频服务器和监控终端三大部分组成，如图2.1所示。

2、软件系统结构
网络视频监控系统软件结构包括视频服务器软件和终端监控软件两部分:视频服务器软件运行在监控点的视频服务器上，为视频的网络传输提供服务；终端监控软件实现视频的监控和系统的相关操作、管理等功能，用户在监控点登录软件后，系统进入监控主界面的同时启动视频服务软件。终端监控软件一般包含6个子模块：用户管理模块实现对用户的添加、修改、删除和授权管理；设备管理模块负责摄像头、报警器、解码器的基本信息管理、分组；电子地图模块与设备管理模块相结合，在地图上表示出各个监控设备所在的位置，实现在地图上查看各个监控设备的基本信息，当报警发生时，在地图上闪烁发生报警的设备，很直观地看到报警情况，以便做出及时处理;定时计划模块可以根据不同情况设定某个时刻对摄像头的录像和抓图;日志管理模块包含用户操作日志和录像抓图日志，以便需要时查看;设备控制模块主要是对云台和摄像头进行控制。

2．2．2 数字视频监控系统分类
数字监控录像系统通常分为两类：一类是基于PC机组合的计算机多媒体工作方式；另一类是嵌入式数字监控录像系统。
1、计算机多媒体方式的数字监控录像系统
数字视频压缩编码技术日益成熟，计算机的普及化，为基于PC机的多媒体监控创造了条件。这种新型视频监控系统的迅速崛起，部分地取代了以视频矩阵图像分割器、录像机为核心，辅以其它传送器的模拟视频监控模式，其优点如下：
 PC机的多媒体监控主机综合了视频矩阵、图像分割器、录像机等的众多功能，使系统结构大为简化。
 由于采用计算机网络技术，数字多媒体远程网络监控不受距离限制。
 由于采用大容量磁盘阵列存盘器或光盘存储器，可以节省大量的磁带介质，同时有利于系统实现多媒体信息查询。
2、嵌入方式的视频监控系统
嵌入式系统是以应用为中心，软硬件可裁减的，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积等综合性严格要求的专用计算机系统，亦即为监控系统量体裁衣的专用计算机系统。
嵌入式系统主要由嵌入式处理器、相关支撑硬件、嵌入式操作系统及应用软件系统等组成，它是集软硬件于一体的可独立工作的”器件”。
嵌入式操作系统是一种实时的，支持嵌入式系统应用的操作系统软件，它是嵌入式系统极为重要的组成部分，通常包括与硬件相关的底层驱动软件、系统内核、设备驱动接口、通信协议、图形界面、标准化浏览器等，嵌入式操作系统在系统实时高效性、硬件的相关依靠性、软件固态化及应用的专用性等方面具有较为突出的特点。嵌入式系统的优点如下：
 系统为专用系统，所以系统小，指令精简，处理速度快。
 系统数据置于FLASH MEMORY（闪存），调用速度快，不会被改变，稳定性好。
 系统处理实时性好，性能稳定；
 文件管理系统更适合于大量的视频数据；
2．2．3 H．264视频编码标准
H．264【1】是ITU－T的视频编码专家组(VCEG)和ISO/IEC的活动图像专家组(MPEG)联合制定的新的视频编码标准，其目的是为了在低比特率的情况下获得很好的图像压缩效果并能适应不同的网络环境。H.264能提供比H.26 3和MPEG4更高的压缩性能，使图像的数据量减少30%－50%。H .264是在H.26 3的基础上发展而来的，仍然采用基于块的运动补偿和变换编码的混合编码架构，在继承了许多优秀编码技术的同时，又采用了很多全新的编码技术，如帧内预测、可变大小的图像分块、多预测参考帧,1/4和1/8像素精度的运动估计、残差图像的整数变换编码等。H.264作为新一代的视频编码标准，采用以往成熟的编码技术，在追求更高的编码效率和简洁的表达形式的同时，也提供了非常好的视频质量，是当前高效的视频压缩方法之一。
网络视频监控系统软件编程的核心在于从采集压缩卡取得视频流信号，将视频信号显示并发布到网络上，同时在监控终端显示出来。可以采用Miscrosoft的DirectShow软件架构，使用基于RTP/RTCP的视频网络传输协议。

2．2．4 DirectShow软件架构
DirectShow【2】技术是DirectX大家族中的一个核心成员，DirectX软件开发包是微软公司提供的一套在Windows操作系统上开发高性能视频软件和网络游戏的编程接口。微软将DirectX定义为”硬件设备无关性”。事实上，DirectX已经成为应用程序开发人员和硬件厂商之间关系”解藕”的一种标准。DirectShow是在Windows平台下最新的开发流媒体的软件架构，如图2.2所示。
目前，DirectX最新版本为9.0。DirectShow为多媒体流的捕捉和回放提供了强有力的支持。DirectShow支持WDM（Wavelength-Division Multiplexer,波长分割多路转换器）驱动模型在采集卡上捕获数据，并且进行相应的后期处理以及将捕获数据存储到文件中。这样使在多媒体数据库管理系统（MDBMS）中多媒体数据的存取变得更加方便。
DirectShow是微软公司提供的一套在Windows平台上进行流媒体处理的开发包，与DirectX开发包一起发布。运用DirectShow，我们可以很方便地从支持WDM驱动模型的采集卡上捕获数据，并且进行相应的后期处理乃至存储到文件中。它广泛地支持各种媒体格式，包括Asf、Mpeg、Avi、Dv、Mp3、Wave等等，使得多媒体数据的回放变得轻而易举。另外，DirectShow还集成了DirectX其它部分（比如DirectDraw、DirectSound）的技术，直接支持DVD的播放，视频的非线性编辑，以及与数字摄像机的数据交换。

DirectShow为音视频采集提供了很好的接口，利用ICaptureGraphBuilder2接口可以很轻松的建立起视频捕捉的模块，通过枚举音频设备Filter（滤波器），也可以很轻松的实现音频的捕捉，有点麻烦的是音视频数据的传输，我们可以自己封装RTP和RTCP的协议，来实现一个Filter，用来发送和接收音视频数据， DirectShow也提供了一组支持使用RTP协议的网络传输多媒体流的Filters。完全可以用DirectShow提供的RTP系列的Filter实现数据的传输。
DirectShow是基于模块化，每个功能模块都采取COM组件方式，称为Filter。DirectShow提供了一系列的标准的模块可用于应用开发，也可以开发自己的功能Filter来扩展DirectShow的应用。
每一个Filter都与其他的一个或者两个Filter相连接。两个Filter相连接的连接点也是com对象，这种连接点称为pin（插口）。Filter通过pin将数据从一个Filter传递到另一个Filter中，从而可以使数据在由Filter组成的链表中流动。图2.2中的箭头表示Filter链表中的数据流的方向。在DirectShow中，像上面的这样一个Filter 链表我们称为Filter Graph（图形滤波器）。
Filter具有三个状态，运行、停止、暂停。当一个Filter运行时，它就处理媒体数据流，当停止时，Filter就不在处理数据，暂停状态常用来给运行状态之前恢复数据。
除了一些特别的例外，Filter graph中所有的Filter的状态的改变都是统一的，也就说，Filter graph中的所有的Filter 的状态改变是一致协调的。也就是说，也可以用Filter graph也可以有运行，停止，暂停三种状态。Filter分为下面几种类型：
1、源过滤器（source filter）：源过滤器引入数据到过滤器图表中，数据来源可以是文件、网络、照相机等。不同的源过滤器处理不同类型的数据源。
2、变换过滤器（transform filter）：变换过滤器的工作是获取输入流，处理数据，并生成输出流。变换过滤器对数据的处理包括编解码、格式转换、压缩解压缩等。
3、提交过滤器（render filter）：提交过滤器在过滤器图表里处于最后一级，它们接收数据并把数据提交给外设。
4、分割过滤器（splitter filter）：分割过滤器把输入流分割成多个输出。
5、混合过滤器（max filter）：混合过滤器把多个输入组合成一个单独的数据流。

2．2．5 实时传输协议RTP/RTCP
RTP(real-time transport protocol，实时传输协议)协议【3】是IP网络中针对实时业务的一种传输协议，一般构架在UDP协议之上。另外，它也是一个数据封装协议，实时业务数据封装于RTP包的数据域中。RTP协议的设计目的是提供实时数据传输中的时间戳信息及各数据流(音/视频等)同步功能。RTP提供序列号(sequence number)以恢复数据包的顺序，实现丢包检测，为实时传输提供网络拥塞等信息;提供时间戳(timestamp)用于媒体同步，使接收端按正确的速率回放数据;提供同步源标志(source identification)使接收端有可能获得有关发送方的信息。RTP提供实时数据端到端的网络传输服务，但它不为实时业务保留资源，也不保证服务质量。RTCP【3】(real-time transport control protocol，实时传输控制协议)的主要功能是提供关于服务质量(quality of service, QoS)的信息反馈。网络终端系统可根据这些反馈信息来适应不同的网络状况。RTCP控制包共有5种类型，其中用于提供QOS反馈的有两种:发送端报告(sender report, SR )和接收端报告(receiver report, RR )。前者描述发送端的发送和接收统计数据;后者描述接收端的接收统计数据。这些统计数据包括发送包数、发送字节数、累计丢包数、已收报文的最大序列号、到达时间间隔抖动等。简言之，RTP是一种数据传输协议，而RTCP是一种控制协议。

2．3 模糊图像恢复技术

2．3．1 模糊图像恢复理论基础

模糊图像恢复是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或尖锐化，以便于显示、观察或进行进一步的处理。模糊图像恢复是不增加图像数据中的相关信息，但它将增加所选择特征的动态范围，从而使这些特征检测或识别更加容易。常用模糊图像恢复技术通常有两类方法：空间域法和变换域法。空间域法主要是在空间域中对图像像素灰度值直接进行运算处理。空间域法的图像增强技术用公式（2.1）描述。本文中模糊图像恢复模块简要流程如图2.4。

公式(2.1)
其中， 是处理前的图像， 表示处理后的图像， 为空间运算函数。图像增强的变换域法就是在图像的某种变换域中（通常是频率域中）对图像的变换值进行某种运算处理，然后变换回空间域。图2.4是模糊图像恢复的模块流程。

2．3．2 常用模糊图像恢复方法
1、图像平滑
图像平滑的目的主要是为了减少图像的噪声。图像噪声并不限于人眼所能看的见的失真和变形，有些噪声只有在进行图像处理时才可以发现。图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。图像中的噪声往往和信号交织在一起，尤其是乘性噪声，如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变的模糊不清，既平滑掉噪声又尽量保持图像细节，是图像平滑设计的主要任务。
图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时系统中所要提取的边缘信息也主要集中在其高频部分，因此，如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息是图像平滑技术的主要研究方向。
大部分噪声，如由敏感元件、传输通道、量化器等引起的噪声，几乎都是随机性的。它们对某一像素点的影响，我们可以看作是孤立的，因此，和临近各点相比，该点灰度值将有显著的不同。基于这一分析，我们可以用所谓邻域平均的方法来判断每一点是否含有噪声，并用适当的方法来消除所发现的噪声。这实际上就是一种空间域的图像平滑方法。图像平滑模板见图2.5。

2、中值滤波
中值滤波是一种非线性的信号处理方法。采用一个含有奇数个点的滑动窗口，将窗口中各点灰度值的中值来替代窗口中心点的灰度值。对于奇数个元素，中值是指按指定大小排序后，中间的数值；对于偶数个元素，中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。中值滤波在一定的条件下可以克服线性滤波器如最小均方滤波、均值滤波等所带来的图像细节模糊的问题，而且在过滤噪声的同时，它能够很好地保护边缘和轮廓信息。它对滤波出脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效，但对于消除高斯噪声的效果不佳。
3、高斯滤波
高斯滤波是根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对去除服从正态分布的噪声是很有效果的。本文中使用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。
在高斯滤波器的设计中，高斯函数的最佳逼近由二项式展开的系数决定。由高斯函数的可分离性得到，二维高斯滤波器能用两个一维高斯滤波器逐次卷积来实现，一个沿水平方向，一个沿垂直方向。这种运算可以通过使用单个一维高斯模板，对两次卷积之间的图像和最后卷积的结果图像进行转置来完成。任意大的高斯滤波器都能通过重复使用小的高斯滤波器来实现。
设计高斯滤波器的另一途径是直接从离散高斯分布中计算模板值,模板见图2.6。

4、图像锐化
图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊，为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算就可以使图像变的清晰。从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。
为了要把图像中间任何方向伸展的的边缘和轮廓线变得清晰，对图像的某种运算是各向同性的。公式（2.2）可以证明偏导平方和的运算是各向同性的。
公式（2.2）
公式（2.2）中（ , ）是图像旋转前的坐标，（ , ）是图像旋转后的坐标。梯度运算就是在这个式子的基础上开方得到的。图像（ , ）点的梯度值可以用公式（2.2）。
公式（2.3）
为了突出物体的边缘，常常采用梯度值的改进算法，算法见公式2.3。将图像各个点的梯度值与某一阈值作比较，如果大于阈值，该像素点的灰度用梯度值表示，否则用一个固定的灰度值表示。

2．3．3 基于直方图变换的模糊图像恢复技术

1、图像的灰度直方图处理技术
在空域对图像进行增强处理的方式有许多种，如增强对比度和动态范围压缩等等，但这些处理方式都是针对原始图像的每一个像素直接对其灰度进行处理的，其处理过程主要是通过增强函数对像素的灰度级进行运算并将运算结果作为该像素的新灰度值来实现的。通过改变选用增强函数的解析表达式就可以得到不同的处理效果，这类处理方法比较灵活方便，处理效果也比较不错，但对于某些灰度分布很密集或对比度很弱的图像虽然也能起到一定的增强效果但并不明显。对于这种情况就需要用本文提出的灰度直方图变换方法【13】将原始图像密集的灰度分布变的比较疏散，从而拉大了图像的对比度并在视觉上达到明显增强的效果，使一些原本不易观察到的细节能变的清晰可辩。
图像的灰度变换处理是通过改变原始图像各像素在各灰度级上的概率分布来实现的。使用公式（2.4）对图像的灰度值进行统计可以得到一个一维离散的图像灰度统计直方图函数。
(k=0,1,2,……,L-1) 公式（2.4）
公式（2.4）表达了在第k个灰度级上的像素的个数 占全部像素总数n的比例， 则给出了对 出现概率的估计。因此直方图函数实际是图像的各灰度级的分布情况的反映，也就是给出了该幅图像所有灰度值的整体描述。
通过该函数可以清楚地了解到图像对应的动态范围情况和图像灰度的主要集中范围。因此可以通过图像增强程序的干预来改变直方图的灰度分布状况，使灰度均匀的或是按预期目标分布与整个灰度范围空间，从而达到增强图像对比度的效果。此方法是基于数理统计和概率论的，比直接在空域对原始图像采取对比度增强效果要好的多。在实际应用中直方图的变换主要有均衡变换和规定变换两种，而后者又根据灰度级映射规则的不同分单映射规则和组映射规则两种。本文设计方案中使用的是直方图均衡化处理。
2、直方图均衡化处理
直方图均衡化处理【10】的中心思想是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。对图像空域点的增强过程是通过增强函数 来完成的，t、s分别为目标图像和原始图像上的像素点(x,y)，在进行均衡化处理时对增强函数EH需要满足两个条件：增强函数 在0≤s≤L-1的范围内是一个单调递增函数，这个条件保证了在增强处理时没有打乱原始图像的灰度排列次序。另一个需要满足的条件是对于0≤s≤L-1应当有0≤ ≤L-1，它保证了变换过程灰度值的动态范围的一致。同样的，对于反变换过程 ,在0≤t≤1时也必须满足上述两个条件。累计分布函数(cumulative distribution function, CDF)就是满足上述条件的一种，通过该函数可以完成s到t 的均匀分布转换。此时的增强转换方程为公式：
（k=0,1,2,……，L-1） 公式（2.5）
根据公式（2.5）可以由源图像的各像素灰度值直接得到直方图均衡化后各像素的灰度值。

2．4 运动模糊图像恢复技术

2．4．1 基于空间域的运动模糊图像的恢复
在监视系统的图像获取时，由于运动，通常会造成图像的深度模糊。其中由匀速直线运动所造成的模糊图像的恢复问题更具有一般性，因为非匀速直线运动在某些条件下可以近似视为匀速直线运动，或者可以分解为多个匀速直线运动的合成。
运动模糊图像的恢复算法中，要想消除由于运动引起的模糊，除T、L等参数可从图像摄取装置获得外，还需根据运动模糊图像估计出运动方向和运动距离 n等参数。对运动方向的估计，在频域分析中，其图像的频谱存在明显的相互平行的暗纹，暗纹的方向与运动方向垂直如当运动沿X方向时，暗纹的方向为y方向，同时暗纹的间距与运动距离直接相关，运动幅度越大，暗纹间距越小，因此，在频域分析中可根据频谱中存在的相互平行的暗纹的方向及间距就可估计 出相对运动的方向和大小。
在空间域上，运动模糊图像实际上是运动方向上各像素叠加造成的，因此，可通过边缘检测的方法对运动的方向和距离进行近似的估计，由于在视频监控系统中，仅考虑沿某一方向(x或 y)运动而产生的模糊图像，利用 Sobel算子对其进行边缘检测后，便可得到一正一负两个原始图像的叠加(即原始图像的正反影像)，利用所得到的正反影像相对应像素间的空间关系，便可得到车辆的运动方 向及距离。另外，在空间域上，由于车辆运动会造成所获得的目标图像边界像素数据不完整，且图像边界以外的景物将被摄取并叠加，而致使图像模糊，对这一部分像素的恢复比较困难。采用将当前像素灰度值来代替无法获得的边界像素的值是可行的。
在恢复的图像中所存在噪声主要由计算过程中舍入误差不断迭代累积以及边缘像素的近似代替所致。但这种误差在空间域计算中是不可避免的，因为图像的像素灰度值为整数，而在算法计算的过程中有除法运算，必然会出现小数，结果存在舍入误差，致使该误差影响到图像的恢复效果。
该方法不涉及系统的传递函数 ，而是根据运动模糊的逆过程在空间域内直接进行图像的复原，避免了频域计算中可能出现的高频振铃现象，便于理解与描述。对如何消除由于舍入误差和边缘像素近似代替而引入的噪声还有待进一步的研究与改进。

2．4．2 基于维纳滤波的运动图像模糊消除算法
在图像复原技术中，根据理想图像的先验信息的数量和特征，人们提出了很多行之有效的处理方法，如逆滤波 (Inverse Filtering)、维纳滤波(Wiener Filtering)、带约束的迭代法等。其中维纳滤波具有较好的去噪性能，使得模糊图像及其恢复图像之间的均方误差最小，在实际应用中被广泛采用。
维纳 (Wiener)滤波，它是一种基于统计特性的最小均方误差滤波器，在图像受到噪声影响时效果比逆滤波要好，而且噪声越强优势越明显。通过选择适当的参数，可以消除和抑制在图像中央区域出现幽灵(ghost)和振铃(ring)效应。
维纳滤波【10】是满足原始图像与恢复图像之间最小均方误差条件的滤波器，可解决传递函数零点噪声放大问题，具有较高的恢复精度。但是除噪声干扰外，边缘误差也是影响图像恢复质量的主要原因。
边缘误差估计，认为边缘误差的主要原因是由于模糊图像信息的不完整性造成的，在进行离散傅立叶变换(DFT)时，要求图像数据应具有周期特性，而实际上图像几乎都不能满足这个条件，如果直接使用维纳滤波公式，会带来较大的边缘误差。
最优窗图像恢复方法，即根据运动量分割图像，计算图像各个区域的窗函数，在计算模糊图像的离散Fourier变换时，用窗口函数作为加权因子。经过最优窗处理，可以提高图像边缘恢复精度。实验结果表明，在图像边缘附近像素灰度值渐变条件下，可获得近乎完美的恢复效果。
最优窗维纳滤波算法简单，使用灵活，恢复精度高，可以消除视频图像运动模糊，具有理论意义和实用价值。在性能方面有如下优点 ：
(I)噪声处理。逆滤波方法对噪声比较敏感，维纳滤波可以解决光学系统传递函数在零点附近噪声放大问题。
(2)幽灵和振铃效应。通过选择适当参数，可以消除或抑制在图像中央区域的幽灵和振铃效应。
(3)边缘误差。通过最优窗技术，可以减小边缘误差，提高边缘恢复精度。

第三章 视频监控系统设计及模糊图像恢复实现
3．1 校园网数字视频监控系统方案设计

结合上述研究，以校园为背景，完成了一个视频监控系统设计方案。
嵌入式视频监控系统是以嵌入式设备为核心的符合现代视频技术发展潮流的监控系统，它采用了开放性的标准协议、分布式的体系架构，具有功能全面，安装、操作简易，维护方便等特点，具有很高的性价比和扩展能力，是校园安防系统的首选。本网络监控系统设计是采用基于网络的嵌入式数字视频监控系统技术，所使用的设备都经过严格的考证，是国内外先进的，并已成功地应用于各领域。本设计方案以每座楼或每个区域作为一个分系统，通过现有的校园局域网络形成大的监控系统。
本方案的设计原则是根据学校的现场实际情况，对安防系统进行全面规划。总体设计以高新技术为主，以”力求保证系统先进、实用、安全、可靠、经济、易扩展、易维护和高性价比”为原则。

3．1．1 基于校园网的嵌入式网络数字视频监控系统设计
（1）网络监控系统设计概述
根据学校实际情况，工程设计在校办公楼、世纪楼、综合实验楼、图书馆、学生公寓、大操场、饭堂、校门、体育馆等地建立区域监控室，同时建立中央监控室，建成一个覆盖全校区、完整的、先进的网络监控及报警系统。由于校园较大，若按传统的监控系统模式设计、施工，楼宇之间铺设的许多线路，既影响校园的整洁、美观和整体面貌，又增加了系统工程成本。因此，根据学校现有的网络资源，设计了在校园内各楼宇之间，使用网络传输方式进行联结的网络监控系统，既利用现有校园网络资源，建立一套校园网络监控系统，又可借助校园网络富余光纤进行网络数据传输，实现校园网络监控系统的全部功能。
在安防系统方面，考虑采用先分散后集中的方式进行实施，即将每座楼作为一个独立分系统，由4－8台网络数字监控主机来对全楼进行监控，通过设计虚拟网络监控中心，即在校园网中的任一节点接入一台普通的计算机，即成为一个网络监控中心，可随意调看系统中任一分系统的任一画面。采用虚拟的网络监控报警中心的方式，实行全方位监控。各个独立分系统建成后，均可独立完成区域监控。这样，每幢楼宇的监控系统，既可独立使用，又可以有机地进行组合，实现全方位、全天候的联网监控，从而达到了多点对一点，一点对多点的实时监控。
（2）前端设备
与传统模拟监控系统一样，前端设备也由摄像机、报警传感器和控制设备组成。前端设备选型及安装位置的合理化是保证整个系统科学、可靠、经济、实用的关键。结合校园具体情况，以最少的设备来实现最大的防范区域，尽可能做到无死角、无盲区的全面防范。
摄像机选用JETCOM公司的JC-450C彩色CCD（Charge Coupled Device, 电荷耦合装置）摄像机和JC－420DC摄像机【4】。JC-450C摄像机是JETCOM公司最新推出的专为安全防范和监视系统设计生产的高分辨率的1/3英寸彩色摄像机。该摄像机安装了一个紧密的1/3英寸CCD传感器，该传感器使用的是日本SONY公司产品，CCD技术提供了高质量的画面，使水平清晰度达到450电视线。JETCOM这种高度先进的传感器提供了非凡的高灵敏度，0.4Lux（勒克斯，照明单位）的低照度确保即使在很低的光照条件下，JC-450C摄像机也能产生有充分对比度的画面。另外，传感器技术保证了高达50dB的信噪比。
JC-450C摄像机在逆光的条件下也能获得高精度的图像，具有自动背景光补偿、自动电子快门、自动白平衡及视像/直流驱动选择等功能，使它们成为监控系统的理想选择。
JC-420DC摄像机是JETCOM公司最新推出的专为安全防范和监视系统设计生产的高分辨率的1/3英寸彩色半球摄像机。该摄像机内置3.6mm镜头，体积小巧，造型美观，适合安装于楼梯口、电梯间等场合。
在设备的安装配置上，根据需要选择监控与防盗报警并用和仅采用防盗报警的方式进行防范。
（3）网络监控主机
监控主机选用上海翔浩网络技术有限公司XH600系列多路全实时网络视频服务器【5】，采用嵌入式结构设计，具有视频信号和音频信号的实时MPEG－4/ Part10 （又称H.264）全硬件同步压缩、实时视频和声音预览、实时网络传输、本地录像和回放、远程文件回放和下载、支持IE浏览、支持双向语音对讲等功能。该监控主机对若干台前端设备进行图像信号采集、数字化转换，压缩后封装成为加密的IP协议包，以组播的方式向整个网络发送。设备性能特点主要表现在以下几个方面：
采用先进的视频压缩标准。XH600系列视频服务器采用MPEG－4/ Part10 (H.264)视频编码标准，H.264使用了关键帧的帧内预测技术和预测帧的16方向预测技术，和H.263或其他版本的MPEG－4标准相比，图像更加清晰，而码流率则更加小，使得网络传输的带宽要求更加低，一般情况下每路384K甚至更低的带宽就可以达到25帧/秒的清晰图像传输的要求，这也使得存储录像文件的硬盘大为减少，一般情况下，一个120G的硬盘即可连续存储一路图像的连续30天的录像，大大地降低了监控设备地成本。
录像方面，XH600系列视频服务器既可以在监控中心通过网络传送进行录像，又可以在设备内置的IDE接口上安装硬盘进行本地录像，相比普通的嵌入式硬盘录像机，录像占用的文件更小，画面更清晰，完全可以作为一台普通的嵌入式硬盘录像机使用。
网络方面，由于采用了组播(Multicast)技术，可以允许多台PC连接到视频服务器同时进行监控，完全没有了某些其他视频服务器只能单用户监控或者需要加装一台PC进行数据转发的需要。
由于采用嵌入式实时多任务操作系统(RTOS)和嵌入式处理器，完全脱离PC平台，系统调度效率高，代码是固化在FLASH（闪存）中的，系统更加稳定可靠;另外还采用了多级用户权限管理，确保了系统的安全。
（4）网络协议
借助现有校园网或广域网来实现网络监控系统的网络远程监控。采用通用的IP协议来构建网络，使用RTP协议和RTCP协议实现实时数据端到端的网络传输服务，在距离上就没有限制，网络延伸到何处，监控就可以布控到何处。在整个网络的任意一个节点上，任意一台办公计算机中安装我们的远程监控软件，经过授权后，就可成为一个监控中心，即可实现对整个校园中需要监控的任意地方进行监控，并可同时监控任意多个需要监控的点。
（5）系统简图

系统设计简图如图3.1。监控前端包括模拟摄像机、视频编码器、网络摄像机、报警输入/输出设备等。可以依据环境的不同需求，另外加配护罩、雨刷、避雷器等。
网络通信平台由路由器、交换机、无线网桥、防火墙、通信线路等设备组成。通信线路可以采用多种方式：双绞线、光纤、有线电缆、专线、无线局域网等。
管理服务器由监控管理软件、服务器硬件、存储服务器等组成。监控管理软件能够实现完整的监控管理功能，是网络视频监控系统的核心。基于流媒体分布式处理技术，能够在复杂网络环境中优化视频流的传输控制，提供大容量、高质量的网络视频传输和处理。监控管理软件可以跨服务器硬件部署并实现负责均衡，从而可以支持多个监控点。
监视系统由监控终端和显示系统组成。监控终端可采用普通的PC机，无需安装客户端软件，只要使用标准浏览器访问监控管理服务器。用户登录广角监控系统，根据管理的权限使用系统功能。在中心监控室配置高性能的PC机作为监控工作站。

3．1．2 方案优势及优化
由于网络视频监控系统使用现有的网络系统，采用嵌入式的”网络视频服务器”，实现从监控点前端、监控中心、监控工作站的数字化处理。系统集智能化、自动化、网络化、全面化于一身，系统的建成给校园管理、安全、防范带来更大的便利。上述方案的优势如下:
1、 利用现有的网络资源，不需要为新建监控系统铺设光缆、增加设备，轻而易举地实现远程视频监控。
2、 系统扩展能力强系统基于TCP/IP组网，可根据用户需求组建三级甚至多级结构的网络，并可任意扩展，最终形成一个大规模的监控网络。
3、 方便灵活。可以根据需要监控点的数量的多少，就近在楼内配置一台或二台监控主机，然后将主机就近接入校园网中，先进的技术和设备取代了许多繁琐的设备和工程施工。在网络中的任意一个节点处的办公计算机中，安装一套相应远程监控软件，即可构成一个监控中心。
4、维护费用低。网络维护由网络提供商维护，前端设备是即插即用、免维护系统。
5、在网络中的每一台计算机，只要安装了客户端的软件，给予相应的权限就可成为监控工作站。
上述方案可以考虑建立报警联动与电子巡逻。报警系统可由各教学楼、办公楼、图书馆、实验中心及各分部的报警分系统组成；分系统又由报警主机和LCD报警键盘组成；各报警分系统与报警中心只需一条电话线即可完成连接，避免了重新布线带来的一系列问题。一旦发生报警，各分系统的LCD报警键盘上就显示出具体报警的防区号码，前端的联动灯自动打开，为摄像机提供足够的光线，及时摄录所发生的情况，网络监控主机同时自动启动摄像机高速录像，及时准确地记录下现场的全部情况。同时各分系统的报警主机自动地把警情传到接警中心的微机上，微机上的电子地图就会自动弹出报警的具体位置，为保卫人员处理警情提供了便利的条件。

3．2 DirectShow软件架构实现视频监控与播放功能

3．2．1 视频监控的实现
根据2.2.4中的理论，本设计中的视频监控部分使用了DirectShow软件架构，使用DirectShow 中的filter graph Com对象获得相应的接口以实现相关的功能。通过使用DirectShow来驱动摄像头灵活性比较好。
用DirectShow来使用摄像头，要求摄像头的驱动是WDM格式的。DirectShow通过图形过滤管理器(Filter Graph Manager)来与上层应用程序和下层的驱动进行联系。DirectShow通过捕获过滤器(Capture Filter)来支持对摄像头的捕获，一个捕获过滤器有多个插口(pin)，其中的预览(preview)插口可用来进行显示图象。
DirectShow通过几个COM接口来对视频捕获的全过程进行控制，其中IGraphBuilder 用于建立过滤器，ICaptureGraphBuilder2用于与下层的驱动程序建立联系，IVideoWindow，IMediaControl，IMediaEventEx分别对整个过程的视频窗口，播放过程和事件响应进行控制。视频监控模块流程图如图3.2。
视频监控模块关键制作步骤如下：
1、设置视频用capture.VideoCompressor，设置音频用capture.AudioCompressor，设置文件保存路径用CaptureInfo.Filename。先将基本参数设置好。
2、显示监控设备。视频捕获设备安装后，DirectShow就能检测到，在系统中用一个过滤器来表示，只要对该过滤器进行操作就相当于对该硬件进行操作。DirectShow专门提供了系统设备枚举组件来管理硬件的选择，该组件实现了对检测到的捕获设备的选择。Dispositvos = new Filters()就是将搜索到的视频设备列表更新到菜单上，显示视频设备的名字。
3、视频预览及视频捕捉到文件。从捕获设备获得视频数据，一路保存到文件；一路呈送到显示器，以便能清楚地知道所捕获的视频。程序首先把捕获设备添加到过滤器图中，紧接着设置了捕获文件名，最后是分别把视频数据呈送到文件和显示器。
视频的预览由PreviewWindow属性支配。设置属性会立即生效并开始预览，设置为null停止预览。视频显示控件具有windows窗口句柄。视频捕捉到文件使用ICaptureGraphBuilder2::RenderStream。
4、精确控制捕获启停时间可用ICaptureGraphBuilder2::ControlStream来实现。

图3.5是制作的视频监控软件录像时的截图。视频监控、监控录像的操作步骤为：1、在”文件”下拉菜单的”采集设备”子菜单中选择监控设备，如图3.3。2、在”设置”下拉菜单的”采集选项”中进行参数设置，设置完后就自动开始视频监控，即摄像头捕获内容实时预览,如图3.4。3、点”开始”按钮就开始对预览框中的视频内容进行录像。

3．2．2 监控录像播放的实现
视频播放使用DirectShow，实现流程图如图3.6。本文中采取使用Filter来播放一个AVI的视频文件的做法，以下为关键步骤：
1、由于DirectShow的组件都是以COM形式存在的，因此首先要初始化COM库，嵌入所有的动态链接库和资源。

2、从一个文件中读取AVI数据，形成字节流（这个工作由源Filter完成）
3、检查AVI数据流的头格式，然后通过AVI分割Filter将视频流和音频流分开。
4、解码视频流，根据压缩格式的不同，选取不同的decoder filters。
5、应用DirectShow创建过滤器图表，只要调用IGraphBuilder::RenderFile函数，就可以建成一个完整的过滤器图表。创建成功后，过滤器图表就可以用来播放AVI文件了。
6、将音频流送到声卡进行播放，一般采用缺省的 DirectSound Device Filter。

监控录像播放窗口如图3.7。在播放的时候可以使用单帧播放、倍速播放、半速播放、高速快进快退功能控制播放速度，并且随时可以调整播放速度，见图3.8，图3.9。特别是单帧播放功能，是为了在监控录像回放的时候选择最清晰的一帧进行截图特别设计的，这个功能的实现为在视频监控录像中获得最清晰的截图提供了支持，也是视频监控系统中证据搜集功能的必备手段。

3．3 监控视频截图

截图功能是视频监控软件中非常重要的功能，监控视频的截图为案件侦破、证据采集提供了很好的支持。截图功能包括两个部分
（1）截取全部监控屏幕。
（2）截取选择区域。

3．3．1 截取全部监控屏幕的实现过程
监控视频是输出到一个确定的矩形屏幕区,这个区域是一个窗口，保存的是视频播放区域的整幅图象。软件中设计的是对给定区域内整幅图象的捕获与存储。具体实现步骤如下。
1、获得它的所有有关信息,这一过程称为位图的”捕获”。捕获得到的位图首先被保存在内存中。捕获就是在内存中创建屏幕图象的一个副本，内存中生成位图。
2、获得设备环境DC(Devicecontext)，也就是在内存中创建一个与屏幕绘图环境相兼容的内存绘图环境,这就是Windows系统的内存DC。有了内存DC,我们就可以把屏幕DC上的所有图形内容复制过来,从而实现了位图的捕获。
3、调用Capture_BMP()函数,需传递的参数为指向屏幕绘图环境的指针（pDC）,屏幕图形左上角的坐标luPoint以及图形所对应的整个矩形区域bmpRect。函数返回被复制到内存中的位图的句柄。只要将希望捕获的矩形区域左上顶点的屏幕坐标luPoint和代表该矩形区域的bmpRect作为参数传递到Capture_BMP()函数,该函数就可以捕获屏幕上任意矩形区的当前图形内容。可以另外编制鼠标事件处理函数,在屏幕上任意指定矩形区,再将该矩形的位置及大小参数传递过来,进而就能实现任意屏幕区域图形内容的捕获。
4、通过调用Capture_BMP()函数,可以将屏幕图形另存到内存中,也就是说在内存中得到屏幕图形的一个备份。按照图象文件的格式要求,把内存中的位图最终保存为磁盘文件。这一过程可由下面给出的Sava_BMP()函数完成。
把Capture_BMP()函数返回的内存位图句柄和屏幕DC 句柄分别传递给Save_BMP()函数，即可将捕获内容保存为磁盘位图文件。可以通过标准对话框指定位图文件的存储位置和文件名。

图3.10是”截图”按钮实际操作效果的屏幕截图，在右边的截图预览窗口中可以看的刚刚截取的图像，本功能是针对视频监控过程中出现异常情况要对视频内容进行捕获，以便保存证据。

3．3．2 截取选择区域功能的实现过程
程序初始化时，把整个桌面屏幕截图，保存下来，然后把对话框设置全屏顶层窗口，然后把保存下来的位图，在OnEraseBkgnd中把整个位图贴到对话框上，然后用橡皮筋类选择截取范围。
截取选择区域功能实现主要有如下四个步骤：
 截取整个屏幕并保存
 新开一个全屏窗口,将保存的屏幕作为背景
 鼠标拖动改变截取范围,ESC键取消
 双击截取,在截图窗口显示
屏幕截图、保存在上文中已经详细叙述，这里不在赘述。以下是截取选择区域功能实现的关键步骤。
建立屏幕截取矩形的时候可以引用API（Application Programming Interface 应用编程接口）。
根据鼠标的位置和要显示的字的宽度各高度在鼠标左上角位置处构造一个CRect对像,在CRect中显示矩形信息。由于对话框中有一个编辑框，并且背景是一张位图，由于程截图时要经常刷新窗口，如果刷新整个窗口的话，编辑框会有很大的闪烁，所以只能更新编辑框以外的区域，函数PaintWindow()计算更新区域，并更新窗口。
方向键来微调截取矩形大小和位置，由于是基于对话框的程序，按键消息，被Windows内部的对话框过程处理了，或者被发送给子控件进行处理，所以在对话框类中可能利用BOOLProcessMessageFilter(int code, LPMSG lpMsg)这个虚函数来过滤或响应菜单，对话框的特定Windows消息在头文件中增加一个类型为HWND。双击鼠标捕获图片使用mouseCapture函数。
对选择区域截图模块的流程图如图3.11。

截取选择区域功能设计优化。选择区域截图功能使用过程中因更新造成了屏幕闪烁问题，刷新时由于整个屏幕的刷新所以造成闪烁，而其实只有上面的RGB值在变化，那么就只要更新RGB值的文本就可以了，由于CEdit中没有更改指定文本内容的方法，在这里只能用另一种方法来实现，用CEdit的成员方法 SetSel选中要更改的RGB值，然后用ReplaceSel就可以把选中的文本替换，从而达到不用全部更新，避免造成屏幕的闪烁。

图3.12是选择区域截图功能的实际效果图，图3.13是在监控录像回放的时候对选择区域截取并使用本文中模糊图像恢复技术处理后的图片。只要点击”鼠标截图”按钮，就能在实时监控或者监控录像回放的时候针对监控视频中发生异常的区域进行部分截图，再使用模糊图像恢复技术将模糊的截图变得清晰。

3．4 视频监控系统截图的图像恢复

视频监控系统中摄像头拍摄的画面分辨率较低，图像在传输系统中由于设备、线路、模拟图像和数字图像直接转换会造成图像噪声和图像模糊，所以监控视频的截图会比较模糊，在证据搜集、图像重要部分辨认的时候必须要对模糊图像恢复。因此，模糊图像恢复技术是视频监控系统中不可缺少的一部分，对视频监控系统功能功能的丰富起到了重要的作用。

3．4．1 常用模糊图像恢复技术的实现
1、图像平滑
在用软件实现时，采用模板法来实现对图像的平滑。模板法的思想是通过一个点和它周围的几个点的某种运算（通常是平均运算）来消除突然变化的点，从而滤掉一定的噪声，但是图像却会有一定程度的模糊。软件中使用的模板见图2.5，使用模板法的过程如下：
（1）用模板中心点逐一对准每一个像素点 。
（2）将模板之元素与它所”压上”的图像元素对应相乘。
（3）求和，其结果就是该中心像素点平滑后的输出
程序设计中使用的是不允许模板移出边界，而对边界上无法处理的点，直接复制原图像的灰度值的方法。在实现时，定义了一个通用的模板操作函数Template（），该函数的参数包含两个方面的信息：一是必须得到要处理的图像的信息，包含指向图像像素的指针和图像的高、宽信息；二是必须指定要变换的模板信息，包含模板大小信息、模板系数、模板元素数组、模板中心元素的位置信息。利用这两个方面的信息对图像进行前述的逐点运算。图像平滑效果如图3.14。

2、中值滤波
在实现时，定义一个中值滤波函数MedianFilter（），其参数既包含欲处理图像的像素指针和高、宽信息，又包含滤波器的高、宽和中心元素的位置信息。在函数体当中，先用一个数组保存滤波器所覆盖的像素点的灰度值，然后利用冒泡法对该数组的元素进行排序，最后取其中值。中值滤波效果如图3.15。

对一些内容复杂的图像，可以使用复合型中值滤波，例如中值滤波线性组合、高阶中值滤波组合、加权中值滤波以及迭代中值滤波等。
中值滤波的线性组合是将几种窗口尺寸大小和形状不同的中值滤波器复合使用，只要各窗口都与中心对称，滤波输出可保持几个方向上的边缘跳变，而且跳变幅度可调节。高阶中值滤波组合可以使输入图像中任意方向的细线条保持不变。为了在一定的条件下尽可能去除噪声，又有效保持图像细节，可以对中值滤波器参数进行修正，如加权中值滤波，也就是对输入窗口进行加权。也可以是对中值滤波器的使用方法进行变化，保证滤波的效果，还可以和其他滤波器联合使用。
3、高斯滤波
模板是通过采样2维高斯函数得到的，高斯模板对付高斯噪声非常有效，其软件实现方式与图像平滑中介绍的软件实现方式类似，使用的模板见图2.6，在此不在赘述。
中值滤波器去除了高频成分和图像中的锐化细节，作为去除噪声的代价，大尺度均值滤波器会导致图像细节的损失，且模板愈大损失也愈大。而高斯平滑滤波器，由于许多干扰信号是呈高斯分布的，故高斯平滑滤波器去除服从正态分布的噪声很有效果，明显优于均值滤波器。高斯滤波效果如图3.16。

4、图像锐化
根据2.3.3节中介绍的图像锐化理论，在图像锐化实现时，可以采用一种简单的高频滤波增强方法。
公式（3.1）
公式（3.1）中 , 分别为锐化前后的图像， 是与扩散效应有关的系数。 表示对图像f进行二次微分的拉普拉斯算子。不模糊的图像可以由模糊的图像减去乘上系数的模糊图像拉普拉斯算子来得到。
可以用下面的模板H={{1，4，1}，{4，-20，4}，{1，4，1}}来近似，使用模板法可以加快运算速度。图像锐化效果如图3.17。

3．4．2 基于直方图变换的模糊图像恢复
根据2.3.2中介绍的直方图变换理论，本文方案中直方图均衡化处理变换时按如下步骤进行：
1、 对原始图像的灰度情况进行统计分析。
2、 计算出原始直方图分布。
3、 根据公式（3.2）计算出的累计直方图分布 。
公式（3.2）
4、对 取整并得出源灰度 到 的灰度映射关系，其中N为灰度的级数。
在重复上述步骤得到所有的源图像各灰度级到目标图像各灰度级的映射关系后按照新的映射关系对源图像各点像素进行灰度转换即可完成对源图的直方图均衡化。
基于直方图变换的模糊图像恢复软件实现的步骤如下：
1、首先对原始图像的各像素点的灰度情况进行统计计算。对于24位BMP图像，图像阵列是从第54字节起始的，每像素按R、G、B的顺序占3个字节。
2、然后计算R、G、B三分量各灰度级的累计直方图分布，并对其进行取整以得出源和目标图像灰度之间的映射关系。
3、最后按照计算出来的映射关系把原图的原始灰度值映射到经过均衡化的新灰度级上，完成最后的处理。
基于直方图的图像模糊恢复方法优点主要在于能自动增强整幅图像的对比度，但具体的增强效果也因此不易控制，只能得到全局均衡化处理的直方图。而在科研和工程应用中往往根据不同的需要而希望得到特定形状的直方图分布以有选择的对某灰度范围进行局部的对比度增强。这种情况可以采取对直方图的规定化处理，通过选择合适的规定化函数可以取得期望的效果。
改进后的方案如下：
1、对于灰度级数分别为M和N（满足M≥N）的原始图和规定图，按均衡化对原始图进行处理。
2、规定需要的直方图，用公式(3.3)计算出能使规定的直方图均衡化的变换。
公式(3.3)
3、将第一步得到的变换反转过去，把原始直方图对应映射到规定的直方图。也就是把所有的 映射到 中去。由于映射是在离散空间进行的，而且在取整时不可避免会引入误差，所以使用Gonzalez在1987年提出的单映射规则（single mapping law，SML）。首先寻找能满足 最小的k和l（ 和 的求和上限），然后把 映射到 中去。
针对原始图像比较暗的特点，采取如下的规定直方图，以使高亮度像素能得到充分的加强：
float a=1.0f/(32.0f*63.0f); //64个灰度级，a为步长
for(int i=0;i<64;i++)
{
nu[i]=i*4;
pu[i]=a*i;
}
接下来的对原始图和规定直方图计算累计直方图同前面的直方图均衡化基本一样，在此不再赘述。重点是根据SML规则把 映射到 中去：
//建立灰度映射关系
ns_r[i]=nu[m_r];
ns_g[i]=nu[m_g];
ns_b[i]=nu[m_b];
}

在得到 到 的映射关系后按照该映射关系把原图的原始灰度值映射到经过均衡化的新灰度级上，完成最后的处理。基于直方图变换的模糊图像恢复流程图如图3.19。
在软件实现的按单映射规则对直方图规定化后的效果如图3.18，可以看出图像明显更加清晰，高亮度部分得到了充分的增强。

第四章 总结与展望
4．1 总结

视频监控系统是区域安全防卫系统的重要组成部分，数字化视频监控系统是安全监控系统的主要发展方向。本文通过对视频监控系统的综合设计，充分论证了数字化视频监控系统在实际运用中的优势，同时通过技术手段解决了以往视频监控系统中截图存在的图像模糊问题。
本方案总结了视频监控系统各个模块的特点，使用的技术，并且设计了一套可以利用已有网络资源、扩展方便、使用灵活、维护费用低廉的视频监控系统方案。并且按照视频监控系统的需要制作了一个视频监控软件，软件中使用了DirectShow软件架构，保证了监控视频的实时性、流畅性、可回放性以及较好的视频分辨率。同时根据视频监控的特殊要求，在视频监控软件中加入了截图功能，此功能满足了视频监控时对搜集图像证据的要求。
本方案针对视频监控系统中截图产生的模糊问题，认真研究了图像平滑、中值滤波、高斯滤波、图像锐化、基于直方图的模糊图像恢复技术的理论、技术、软件实现方法。并且通过软件实现了各种算法，在实验结果中达到了视频监控系统视频截图模糊恢复的要求，并且对部分算法的完善、优化提出了自己的见解。

4．2 展望

随着科学技术的发展，人们安防意识的提高，视频监控系统数字化、智能化、网络化的发展程度将越来越快。视频监控系统的数字化和智能化是将系统中的信息流(包括视频、音频、控制等)从模拟状态转为数字状态，根本上改变视频监控系统从信息采集、数据处理、传输、系统控制的方式和结构形式。视频监控系统与安防系统中其它各子系统间实现无缝连接，并在统一的操作平台上实现管理和控制。系统的结构将由集总式向集散式系统过渡。组成集散式监控系统的硬件和软件将采用标准化、模块化和系列化的设计。监控系统网络化将使整个网络系统硬件和软件资源的共享以及任务和负载的共享。
模糊图像恢复技术是视频监控系统中证据采集、截图分析不可缺少的辅助手段，模糊图像恢复技术也在案件侦破、事故分析中扮演着越来越重要角色。特别是在监控系统数字化推进的过程中，模糊图像恢复技术不断发展，各种理论互相辅助、相互结合，产生了针对更多特殊情况的技术。在新理论、新技术的推动下，模糊图像恢复技术逐步在更多的行业领域实现了新的价值。
总而言之，视频监控系统的发展在安防体系中发挥的作用将越来越大，在不久的将来，数字化、智能化、网络化的多功能视频监控系统将成为城市及居民生活安全防护的一道铜墙铁壁。
参考文献
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[16] 张程,朱庆生.采用流媒体技术实现网络中的视频和音频传播.计算机工程与设计,2002,2.
附 录

1、视频监控软件源代码

static void Main()
{
Application.Run(new Form1());
}
/// <summary>
/// 开始捕获视频函数调用 Capture 类的Start()函数
/// </summary>
private void cmdStart_Click(object sender, System.EventArgs e)
…………………..