根據系統的總體方案設計和各個模塊的功能分析，視頻檢測模塊包括圖像采集和移動目標檢測，將視頻圖像轉換成計算機可以處理的數字圖像，并有效檢測到移動車輛，是實現后續處理工作的前提和保障，因此它是整個軟件系統的基礎，其算法設計和實現將影響到后續處理。這一章將詳細介紹圖像采集和移動目標檢測技術，所涵蓋的技術范圍包括圖像處理和機器視覺技術。

    4.1 視頻圖像的采集

    4.1.1 視頻圖像采集的基礎

    本系統中，由攝像設備獲取的視頻圖像是模擬信號，而計算機只能處理數字信號，因此需要將模擬的視頻信號轉換成計算機可以處理的數字圖像信號。

    視頻圖像，也稱為動態圖像或序列圖像，是隨時間變化的靜態圖像序列(stillframeimage/picture sequence )[14]。在靜態圖像中，信息密度隨空間分布，且相對于時間為常量，而動態圖像的空間信息密度特征隨時間變化。因此動態圖像要比靜態圖像的關系與差別復雜得多。

    視頻圖像主要通過各種攝像機獲取，其工作原理都是將外界光信號轉換成電信號，現場景物經攝像頭在攝像機內的 CCD 圖像傳感器靶面上成像，使 CCD 圖像傳感器輸出反映現場圖像內容的電信號，該電信號經攝像機內部電路處理后，即可輸出視頻信號。

    攝像機以輸出信號區分，可分為模擬和數字攝像機兩大類。由于模擬攝像機技術相對成熟，靈敏度、圖像分辨率、圖像還原性等均已達到了很高的水平，功能日臻完善。因此本系統中所采用的攝像設備是模擬攝像機。

    視頻信號在質量上可區分為復合視頻( Composite )，S-Video，YUV 和數字( Digital ) 4 個級別[15] ：

1.復合視頻：將亮度、色差和同步信號復合到一個信號中，當把復合信號分離時，濾波器會降低圖像的清晰度，因此復合視頻信號的質量一般，目前普遍用于家用錄像機。

2.S-Video：利用 2 個信號表現視頻信號，即亮度信號 Y，另一個是 U 和V 正交調制后的混合彩色信號 C；在信號傳輸中，采用 Y/C 獨立傳輸技術，無需用濾波器分離視頻信號，避免濾波帶來的信號損失，大大提高灰度圖像的分辨率，圖像質量較好。

3.YUV 視頻信號：由 3 個信號 Y、 U 和 V 組成，Y 表示亮度和同步信號，U 和 V 是色差信號。由于無需濾波、編碼和解碼，因而圖像質量極好。

    主要用于專業視頻領域

    4.數字視頻信號：即紅 R、綠 G、藍 B，三路信號輸入后直接用三個 A/D轉換成數字信號，無需采集卡作任何處理，對圖像的損失最少，因此圖像質量很高。

    從視頻獲取設備中傳送的視頻信號是模擬信號，它在空間和時間上是連續的二維函數，而數字圖像是一個整數陣列，最基本的表示形式是矩陣。如m*n 的數字圖像 F 可以表示為(4-2)：

    其中 f(i, j)表示圖像在位置(i, j)處的亮度值。當然，m 或 n 可以為 1，此時 F 就成了向量。若量化等級為 f(i, j)= 28，則存儲一般數字圖像所需的二進制位數為：b=M*N*3。

    數字圖像處理發展迅速，實用價值高，應用范圍極為廣泛，現已應用于軍事技術、政府部門和醫療衛生等多種領域。它利用計算機和有關數字技術對圖像進行某種運算和處理，以達到某種預想的效果。

    圖像的采集過程就是圖像數字化的過程。所謂的圖像數字化就是用離散的像素所處位置上的，或附近位置上的灰度值來表示原來連續的圖像[16]。

    要將模擬圖像數字化為數字圖像需要兩個過程，一個是采樣，另一個是量化。

    1.采樣

    空間坐標的離散化叫做空間采樣，它是把空間上連續的圖像變換成離散點集(像素)的一種操作。一般是對圖像用矩形網格采樣，在二維平面上按一定間隔從上至下逐行掃描，從而得到灰度值的線掃描。再按一定間隔采樣灰度值的掃描線，就可以得到離散點的灰度值。在采樣過程中，假設橫向像素數為 m，縱向像素數為 n，則圖像的大小表示為 m*n，它也稱為圖像的空間

    2.量化

    采樣后的圖像只是在空間上被離散化成樣本的陣列，每個樣本稱為像素。由于原圖像是連續圖像，因此每個像素的灰度值仍然是連續的。把連續的灰度值離散化就叫做量化。對連續的灰度值進行量化的方法有均勻量化和非均勻量化兩種方法。均勻量化是把原圖像灰度層次從最暗到最亮均勻量化分層，反之，不采用均勻量化分層的就稱為非均勻量化。圖像亮度層次的多少稱為密度分辨率，也叫灰度級。均勻量化是最簡單的量化方法，對于像素灰度值在白到黑的范圍里均勻分布一類的圖像，量化誤差可變得小。