在视频监控系统中,图像普遍存在模糊严重的弱点,因此,监控系统中人脸图像检测与增强并清晰化技术的研究这些年受到了广泛的重视。论文对监控系统图像中人脸检测与图像增强做了研究,主要工作如下:在预处理阶段中,提出了差影法分割人物目标图像,使用动态阈值法二值化图像并应用数学形态学方法确实人物轮廓,减少了后续计算量。SSR滤波器算法是基于特征与模板匹配相结合的算法,其原理是应用脸部明暗关系的规则,在图像中寻找可能的人脸区域候选。对SSR算法的改进之处有两点,一点是原文中SSR滤波器长宽比为2:1,更改为2.22:1,这是经过对多幅标准人脸图像进行长宽比统计得出的结果;另一点是,改进了平均“双眼间特征”图像模板匹配算法,根据匹配度来决定是否为真正的人脸区域。实验中标准正面人脸的检测过程准确率达到了95%,验证准确率为92%;对监控图像检测“双眼间特征”窗口位置检测准确率达到90%,而验证过程准确率达到了80%。对检测到的人脸图像进行增强处理,分别采用了插值法、空域变换法、空域滤波法、频域增强法。实验结果表明,本文的改进算法检测率比原算法有了提高,增强后的图像视觉效果有了一定的改善,为后续进一步研究奠定了基础。