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随着信息技术的发展和进步以及互联网和图像视频技术的革新，智能监控已经成为研究的热点。本论文来源于与企业合作开发的智能监控系统，针对无线网络环境，以牺牲压缩比为代价，提高系统的鲁棒性，重点是系统框架的设计实现和视频图像中智能感兴趣区域压缩算法的研究和改进。 本文设计并实现了基于JPEG2000静态图像压缩的视频监控软件系统，对运动目标检测算法进行研究，改进了一种基于彩色图像欧氏距离的复杂背景下运动目标提取方法，并且采用JPEG2000标准的感兴趣区域(ROI，Region of Interest)压缩算法对检测图像进行压缩。此外，本文还采用JPEG2000开发板设计并实现嵌入式JPEG2000解码系统模块，从而有效地降低了图像编/解码操作对计算机配置的要求。 本文完成的工作主要如下： 首先本文对视频监控技术中基于视频流和基于单帧图像的两类压缩算法进行分析和研究，对H.264、JPEG和JPEG2000算法进行实验对比，实验结果表明，当出现误码时，基于单帧图像的JPEG2000算法，具有更高的鲁棒性。本文以牺牲压缩比为代价，设计并实现了基于JPEG2000的视频监控软件系统，为系统中的智能感兴趣区域压缩处理奠定了基础。 在智能感兴趣区域压缩方面，分为感兴趣区域提取和压缩两部分。本文将运动目标定为感兴趣区域，对运动目标提取算法进行深入研究，针对背景差分法进行改进，不进行图像灰度化处理，而是直接采用彩色图像进行运动目标检测，前景提取采用基于欧氏距离的算法。并且对简单背景差分法、基于混合高斯模型的背景差分法和本文算法进行实验对比，实验结果证明，本文算法能够取得更好的运动目标检测效果，而且算法实时性好。压缩部分采用JPEG2000标准对感兴趣区域压缩，并应用Kakadu软件实现。 最后，由于同时进行JPEG2000图像编码和解码需要占用较多的计算机系统资源，针对这一问题，本文采用JPEG2000嵌入式开发板，设计并实现了嵌入式JPEG2000硬件解码部分。通过实验证明，硬件解码具有较好的实时性，不仅有效降低了对计算机资源的占用，而且有利于整个系统的稳定性。