《視頻圖像處理研究——基於監控場景下的視覺
算法》從原理、方法等角度詳細介紹了作者葉人珍在
視頻圖像處理方面的一些研究，涉及圖像去模糊、視
頻異常事件檢測和視覺檢索三個領域，為了保證論述
的完整性，在視頻異常事件檢測領域中，加入了馮亞
闖博士的部分研究——基於結構字典學習的異常事件
檢測、基於假設檢驗的異常事件檢測與基於深度表達
的異常事件檢測。
本書一共七章：第一章為緒論，總體介紹了目前
視頻圖像處理的有關方法；第二章基於潛在語義概念
模型的圖像盲去卷積方法，提出了一種基於潛在語義
概念約束的模型；第三章基於協同表達的異常事件檢
測方法，提出了基於多種特征描述符的魯棒協同表達
；第四章基於結構字典學習的異常事件檢測方法，提
出了一種視頻數據的時空結構建模方法；第五章基於
假設檢驗的異常事件檢測方法，提出了一種測試數據
中異常模式的表達模型；第六章基於深度表達的異常
事件檢測方法，提出了一種視頻時空特性的深度特征
學習方法；第七章基於稀疏相似保持嵌入的緊致結構
哈希算法，提出了一種基於結構的方法（SSBH）。
本書適合從事圖像處理方面工作或研究的學生或
者工作者作為參考書。

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 圖像去模糊
1.3 異常事件檢測
1.4 視覺檢索
第2章 基於潛在語義概念模型的圖像盲去卷積方法
2.1 概述
2.2 相關工作
2.3 研究方法
2.4 實驗結果
2.5 本章小結
第3章 基於協同表達的異常事件檢測方法
3.1 概述
3.2 研究方法
3.3 實驗結果
3.4 本章小結
第4章 基於結構字典學習的異常事件檢測方法
4.1 概述
4.2 視頻事件的表達
4.3 結構字典學習
4.4 異常事件檢測
4.5 實驗結果
4.6 本章小結
第5章 基於假設檢驗的異常事件檢測方法
5.1 概述
5.2 研究方法
5.3 實驗結果
5.4 本章小結
第6章 基於深度表達的異常事件檢測方法
6.1 概述
6.2 視頻事件的深度特征提取
6.3 視頻事件時間模式的學習
6.4 視頻事件的空間上下文約束
6.5 實驗結果
6.6 本章小結
第7章 基於稀疏相似保持嵌入的緊致結構哈希算法
7.1 概述
7.2 相關工作
7.3 研究方法
7.4 實驗結果
7.5 本章小結
參考文獻