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随着科学技术水平的进步和社会安全意识的提升,越来越多的监控摄像机被广泛应用于社会生产和生活中。整个社会每时每刻所产生的监控视频数据量成亿兆级别,如何方便、快捷、准确地在海量监控视频中检索到人们所需要的目标已成为视频处理领域中一大难题。本文在分析监控视频结构和其特性的基础上,研究了如何根据视频图像内容提取图像的特征,并根据待检索图像和被检索图像的特征相似度对监控视频进行检索的关键技术。论文的主要研究工作如下:1.本文研究分析了人眼的视觉特性,利用人眼对图像不同的彩色信息灵敏度不同的特性将图像在HSV颜色空间下对色彩进行非归一化量化得到彩色特征,同时利用DCT变换后的交流系数提取图像的纹理信息,将彩色特征与纹理特征混合得到一种新颖的彩色纹理特征。这种混合颜色纹理的特征提取方法不仅可以使图像检索的查全率和查准率得到明显的改善而且监控视频检索的主观效果良好。2.针对传统二值模式提取的纹理特征过于简单,且不太适用于基于内容的图像检索这一问题,本文在二值模式特征的基础上提出了一种更加适合基于内容检索的三值模式特征,同时利用LIRE图像检索框架对监控视频图像进行特征提取和检索。实验结果表明,本文的三值模式特征的对于基于内容的图像检索效果的查全率和查准率相比传统方法都有所提高。3.针对利用混合颜色纹理特征进行基于内容的检索准确率不高的问题,提出了一种模糊颜色纹理特征提取方法,它由24种模糊颜色和16种纹理特征(2个点类型、4个直线类型、4个拐角类型和5个交叉类型以及1个平坦区域类型)组成。实验结果表明用这种模糊颜色纹理特征进行检索,其查准率比颜色-边缘的方向性描述子(Color and Edge Directivity Descriptor,CEDD)检索的有所提高。4.由于在实际应用中交通监控视频检索更加关注的是视频中出现的人或车辆,本文探究了一种基于感兴趣区域的目标特征提取方法,实验结果表明,利用本文方法可以较为准确地检索出监控视频中出现的人物。