《视频图像处理研究——基于监控场景下的视觉算法》从原理、方法等角度详细介绍了作者叶人珍在视频图像处理方面的一些研究，涉及图像去模糊、视频异常事件检测和视觉检索三个领域，为了保证论述的完整性，在视频异常事件检测领域中，加入了冯亚闯博士的部分研究——基于结构字典学习的异常事件检测、基于假设检验的异常事件检测与基于深度表达的异常事件检测。
本书一共七章：第一章为绪论，总体介绍了目前视频图像处理的有关方法；第二章基于潜在语义概念模型的图像盲去卷积方法，提出了一种基于潜在语义概念约束的模型；第三章基于协同表达的异常事件检测方法，提出了基于多种特征描述符的鲁棒协同表达；第四章基于结构字典学习的异常事件检测方法，提出了一种视频数据的时空结构建模方法；第五章基于假设检验的异常事件检测方法，提出了一种测试数据中异常模式的表达模型；第六章基于深度表达的异常事件检测方法，提出了一种视频时空特性的深度特征学习方法；第七章基于稀疏相似保持嵌入的紧致结构哈希算法，提出了一种基于结构的方法（SSBH）。
本书适合从事图像处理方面工作或研究的学生或者工作者作为参考书。

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 图像去模糊
1.3 异常事件检测
1.4 视觉检索
第2章 基于潜在语义概念模型的图像盲去卷积方法
2.1 概述
2.2 相关工作
2.3 研究方法
2.4 实验结果
2.5 本章小结
第3章 基于协同表达的异常事件检测方法
3.1 概述
3.2 研究方法
3.3 实验结果
3.4 本章小结
第4章 基于结构字典学习的异常事件检测方法
4.1 概述
4.2 视频事件的表达
4.3 结构字典学习
4.4 异常事件检测
4.5 实验结果
4.6 本章小结
第5章 基于假设检验的异常事件检测方法
5.1 概述
5.2 研究方法
5.3 实验结果
5.4 本章小结
第6章 基于深度表达的异常事件检测方法
6.1 概述
6.2 视频事件的深度特征提取
6.3 视频事件时间模式的学习
6.4 视频事件的空间上下文约束
6.5 实验结果
6.6 本章小结
第7章 基于稀疏相似保持嵌入的紧致结构哈希算法
7.1 概述
7.2 相关工作
7.3 研究方法
7.4 实验结果
7.5 本章小结
参考文献