1、智能化的視頻監(jiān)控作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的一個(gè)重要方向，它主要是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，對(duì)監(jiān)控視野內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、追蹤、行為描述等處理，其關(guān)注的目標(biāo)通常是我們裸眼所能分辨的物體或者運(yùn)動(dòng);然而我們的眼睛在觀察目標(biāo)時(shí)，對(duì)物體的空間尺度大小、運(yùn)動(dòng)幅度和頻率都有一定的要求;所以在監(jiān)控視頻中還存在著一些我們裸眼難以分辨的細(xì)微運(yùn)動(dòng)，比如臉部顏色隨血液的流動(dòng)會(huì)發(fā)生微弱變化，腹部在呼吸時(shí)會(huì)有微小起伏。在醫(yī)療看護(hù)中，上述兩種細(xì)微運(yùn)動(dòng)可以輔助護(hù)理人員檢測(cè)病人的身體狀況

2、及其睡眠質(zhì)量。因此我們需要對(duì)視頻監(jiān)控中的細(xì)微運(yùn)動(dòng)進(jìn)行增強(qiáng)，使其可視化。
　　在增強(qiáng)視頻監(jiān)控中細(xì)微運(yùn)動(dòng)時(shí)，我們首先需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，然后提取目標(biāo)所在區(qū)域，對(duì)提取區(qū)域中的細(xì)微運(yùn)動(dòng)進(jìn)行放大，最后重新渲染視頻。由于目標(biāo)識(shí)別和區(qū)域提取已經(jīng)是視頻監(jiān)控中非常成熟的算法，所以本文結(jié)合視頻監(jiān)控在醫(yī)療看護(hù)中的應(yīng)用，重點(diǎn)研究了細(xì)微運(yùn)動(dòng)增強(qiáng)算法。首先，本文闡述了細(xì)微運(yùn)動(dòng)增強(qiáng)算法的相關(guān)原理。隨后，本文結(jié)合視頻監(jiān)控的特點(diǎn)，對(duì)細(xì)微運(yùn)動(dòng)增強(qiáng)算法進(jìn)行了優(yōu)化，獲得

3、了良好的可視化效果。最后，本文實(shí)現(xiàn)了細(xì)微運(yùn)動(dòng)的實(shí)時(shí)增強(qiáng)。本文的具體工作如下。
　　(1)線性歐拉運(yùn)動(dòng)放大算法雖然能同時(shí)放大目標(biāo)的顏色和運(yùn)動(dòng)變化，但是輸出視頻中會(huì)存在著嚴(yán)重的噪聲污染和偽影。相位歐拉運(yùn)動(dòng)放大算法雖然能解決噪聲和偽影問(wèn)題，但是計(jì)算復(fù)雜度高并且會(huì)產(chǎn)生大量的中間數(shù)據(jù)。為了解決計(jì)算量、噪聲和偽影難題，本文首先將輸入的視頻序列進(jìn)行完全金字塔分解;然后根據(jù)不同的運(yùn)動(dòng)類型，選取不同的帶通濾波器來(lái)提取我們感興趣的細(xì)微運(yùn)動(dòng)。由于提取后

4、的圖像中會(huì)摻雜相同頻率的噪聲，因此本文對(duì)圖像進(jìn)行一次平滑去噪。最后本文將去噪后的圖像進(jìn)行放大并重新渲染視頻。
　　(2)由于上述算法屬于計(jì)算密集型運(yùn)算，同時(shí)還要滿足視頻監(jiān)控中實(shí)時(shí)性的要求。所以本文提出了一種基于FPGA的硬件加速方案。在硬件實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，本文首先對(duì)細(xì)微運(yùn)動(dòng)增強(qiáng)算法中的色彩空間轉(zhuǎn)換模塊、金字塔分解模塊、去噪模塊和濾波模塊進(jìn)行了硬件設(shè)計(jì)。然后根據(jù)各個(gè)模塊的處理流程，設(shè)計(jì)了流水線架構(gòu)。為了實(shí)現(xiàn)FPGA對(duì)DDR的連續(xù)快速訪問(wèn)