當(dāng)視頻播放畫面超過24 幀/s 時，根據(jù)視覺暫留原理，人眼無法辨別每幅單獨的靜態(tài)畫面， 看上去是平滑連續(xù)的視覺效果。視頻中的事物通常分為靜止和運動兩類，連續(xù)多幀畫面中保持靜止的物體可視為靜止的背景， 連續(xù)多幀畫面中位置變化的物體可視為運動的前景。因此， 實時視頻圖像中的每幀圖像都可以劃分為靜止的背景和運動的前景兩類區(qū)域。由于視頻序列圖像中運動的前景區(qū)域隨機(jī)變化，引起圖像像素點梯度值的隨機(jī)改變，使得實時視頻圖像的清晰度檢測較難實現(xiàn)。因此， 本文的算法是利用實時視頻圖像中靜止的背景區(qū)域檢測視頻序列圖像的清晰度， 即由背景提取和清晰度檢測兩部分組成。

　　實時視頻圖像的背景提取

　　視頻序列中幀圖像的靜止背景區(qū)域由灰度值變化較小的像素點構(gòu)成， 每個像素點都有一個對應(yīng)的像素值，這個值在一段時間內(nèi)保持不變；運動的前景區(qū)域由灰度值變化較大的像素點構(gòu)成，各像素點在不同的幀圖像中的位置改變，形成運動軌跡。背景提取的目標(biāo)就是根據(jù)實時視頻圖像中像素值的上述特點， 找出圖像中背景像素點的值。采用多幀圖像累加平均的方法來獲取圖像的背景，從統(tǒng)計學(xué)角度，運動物體可視為隨機(jī)噪聲，而均值可以降噪，采用多幀圖像累加取均值可消除運動物體， 獲得靜止的背景圖片。

　　大部分的攝像系統(tǒng)都是基于RGB 顏色空間，每個像素點在RGB 空間中是一個三維矢量。為了減少計算量， 使用灰度圖像序列， 即將彩色視頻序列轉(zhuǎn)換成灰度視頻序列，基于灰度視頻圖像完成提取背景及實時視頻圖像的清晰度檢測。

　　實驗程序在PC 機(jī)上運行，編程軟件是MatlabR2007b， 采用的是24 位RGB 視頻序列，30 幀/s，每幀圖片的分辨率是320×240 。從實時視頻圖像中提取背景圖像后，分別采用Sobel 算子、平方梯度法和快速檢測法三種算法對圖像的清晰度進(jìn)行檢測。