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1.2.2 国内研究及应用现状
1.2.3 入侵报警系统的发展趋势
1.3 问题的解决
针对1.1章节提出的问题，传统的报警系统已经不能满足当今社会的监控需求，因此提出基于图像的报警技术的研究显得至关重要。例如基于人脸识别智能监系统，能对人的面部特征进行扫描并记录在自己的图像库中，如果有可疑人员的出现就会实现报警；现在消防安全很重要，能及时对火灾就行报警可以大大减少损失，对于火灾的监控，也可以应用图像处理技术对火灾智能识别；如果对于光线比较暗淡的区域进行监控，传统的图像报警系统采集的图像肯定不能看清布防区域的动态，这时就可以用红外图像报警 系统来处理光线较安的问题，通过检测人体辐射出的红外线实现自动报警。可以看出图像报警技术可以解决大多数安全问题。文献综述
1.4 论文所研究的内容以及设计方案
本论文所研究的内容为，基于差图像的入侵报警系统，当视频监控区域前后出现图像差异时实现自动报警。系统设计主要应用matlab软件编程实现，设计流程图如下：
此系统主要比较视频监控图像与正常图像比较，如果有人或其他事物进入布防区域，视频监控中的图像就会发生变化，从而触发报警系统，发出报警；此系统灵敏度较高，能实现快速准确的报警，误报几率相比于传统的报警系统大大降低，实现自动报警的具体步骤如下所示：
（1）实时采集布防区域的图像。源.自/751·论\文'网·www.751com.cn/
（2）图像预处理。
（3）采集的图像与正常的图像相比较。
（4）判断采集图像与正常图像是否有差异。
（5）如果有差异则实施自动报警并记录有异常的图像，如果布防区域没有异常则进入循环监控。
2 数字图像处理
基于图像报警的报警系统克服了适应范围小，对单点噪声过于敏感，容易误报等缺点，实现了实时监控，远程监控等功能。有着良好的应用前景，本节介绍与数字图像处理的有关知识以及整个图像报警系统的设计。
2．1 图像的数字化
从广义上说，图像是自然界景物的客观反映。以照片形式或视频记录介质保存的图像时连续的，计算机无法接受和处理这种空间分布和亮度分布取值均连续分布的图像。图像数字化就是将图像离散化，离散化过程包括取样和量化两个步骤。
针对二维图像的取样，就是在空间上把一幅连续的数字图像切割成 个网格，用亮度值来代表各个网格。因为结果是一个样点值阵列，所以又叫做点取样。
取样时连续图像在定义域上离散化，但取样点上图像的亮度值还是某个幅度区间内的连续分布，根据取样定义，任意一个确定的亮度值只能对一个网格进行表示。把取样点上对应的亮度连续变化区间转换为整数的过程，称之为量化，即样点值域或亮度的离散化。
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