數字視頻和數字圖像比傳統的圖像和視頻分辨率要高，處理方便，易於操作和整理。但由於部分設備性能不足、客觀條件限製等因素，在實際的視頻監控應用中，仍會出現視頻圖像模糊不清、guanjianxinxibuzhuobudaodengwenti。erzaishipintuxiangchulideguochengzhong，youyucaozuojishuwentihuozhekeguanyinsudeng，geishipintuxiangchulijishudeyingyongdailaiyixiefumianyingxiang
，jiangdilechulijishudeshuipinghezhiliang。

 

 

視頻圖像處理過程中會涉及到對視頻圖像數據的采集、傳輸、處理

、xianshihehuifangdengguocheng，zhexieguochenggongtongxingchengleyigexitongdezhengtizhouqi，keyilianxuxingdeyunzuo。zaishipintuxiangchulijishufanweineizuizhuyaodejiushibaokuoletuxiangdeyasuojishuheshipintuxiangdechulijishudeng。muqian，shichangshangzhuliudeshipintuxiangchulijishubaokuo：智能分析處理，視頻透霧增透技術，寬動態處理，超分辨率處理
，下麵分別介紹以上四種處理技術。

 

智能視頻分析技術是解決視頻監控領域大數據篩選、檢索技術問題的重要手段。目前國內智能分析技術可以分為兩大類：一類是通過前景提取等方法對畫麵中的物體的移動進行檢測，通過設定規則來區分不同的行為
，如拌線、物品遺留、周界等;另(ling)一(yi)類(lei)是(shi)利(li)用(yong)模(mo)式(shi)識(shi)別(bie)技(ji)術(shu)對(dui)畫(hua)麵(mian)中(zhong)所(suo)需(xu)要(yao)監(jian)控(kong)的(de)物(wu)體(ti)進(jin)行(xing)針(zhen)對(dui)性(xing)的(de)建(jian)模(mo)，從(cong)而(er)達(da)到(dao)對(dui)視(shi)頻(pin)中(zhong)的(de)特(te)定(ding)物(wu)體(ti)進(jin)行(xing)檢(jian)測(ce)及(ji)相(xiang)關(guan)應(ying)用(yong)
，如(ru)車(che)輛(liang)檢(jian)測(ce)、人流統計、人臉檢測等應用。

 

shipintouwuzengtoujishu，yibanzhijiangyinwuheshuiqihuichendengdaozhimenglongbuqingdetuxiangbiandeqingxi，qiangtiaotuxiangdangzhongmouxieganxingqudetezheng，yizhibuganxingqudetezheng，shidetuxiangdezhilianggaishan，xinxilianggengjiafengfu。youyuwumaitianqiyijiyuxue
、強光
、暗光等惡劣條件導致視頻監控圖像的圖像對比度差、分辨率低、圖像模糊

、特征無法辨識等問題，增透處理後的圖像可為圖像的下一步應用提供良好的條件。

 

 

shuzituxiangchulizhongkuandongtaifanweishiyigejibentezheng，zaituxiangheshijiaohuifuzhongzhanjulezhongyaodeweizhi
，guanxizhezuizhongtuxiangdechengxiangzhiliang。qidongtaidefanweizhuyaoshoubaohuxinhaolianghepingjunzaoshengbizhilaijuedingde
，qizhongdongtaifanweikeyicongguangnengdejiaodulaidingyi。

 

數字的信號處理會受到曝光量中曝光效果、光(guang)照(zhao)度(du)和(he)強(qiang)度(du)的(de)影(ying)響(xiang)和(he)作(zuo)用(yong)。動(dong)態(tai)範(fan)圍(wei)跟(gen)圖(tu)案(an)的(de)深(shen)度(du)息(xi)息(xi)相(xiang)關(guan)，如(ru)果(guo)圖(tu)像(xiang)動(dong)態(tai)範(fan)圍(wei)寬(kuan)，則(ze)在(zai)圖(tu)像(xiang)處(chu)理(li)時(shi)亮(liang)度(du)變(bian)化(hua)較(jiao)為(wei)明(ming)顯(xian)，但(dan)如(ru)果(guo)動(dong)態(tai)範(fan)圍(wei)較(jiao)窄(zhai)，在(zai)亮(liang)度(du)轉(zhuan)化(hua)時(shi)，亮(liang)暗(an)程(cheng)度(du)的(de)變(bian)化(hua)並(bing)不(bu)明(ming)顯(xian)。目(mu)前(qian)圖(tu)像(xiang)的(de)寬(kuan)動(dong)態(tai)範(fan)圍(wei)在(zai)視(shi)頻(pin)監(jian)控(kong)、醫療影像等領域應用較為廣泛。

 

 

提高圖像分辨率最直接的辦法就是提高采集設備的傳感器密度。然而高密度的圖像傳感器的價格相對昂貴
，在一般應用中難以承受;另一方麵，由於成像係統受其傳感器陣列密度的限製，目前已接近極限。

 

解決這一問題的有效途徑是采用基於信號處理的軟件方法對圖像的空間分辨率進行提高，即超分辨率(SR：Super-Resolution)圖像重建，其核心思想是用時間帶寬(獲取同一場景的多幀圖像序列)換取空間分辨率，實現時間分辨率向空間分辨率的轉換，使得重建圖像的視覺效果超過任何一幀低分辨率圖像。

 

隨(sui)著(zhe)人(ren)們(men)對(dui)監(jian)控(kong)圖(tu)像(xiang)質(zhi)量(liang)的(de)要(yao)求(qiu)越(yue)來(lai)越(yue)高(gao)，提(ti)升(sheng)監(jian)控(kong)圖(tu)像(xiang)的(de)實(shi)用(yong)價(jia)值(zhi)已(yi)經(jing)成(cheng)為(wei)社(she)會(hui)向(xiang)整(zheng)個(ge)安(an)防(fang)行(xing)業(ye)提(ti)出(chu)的(de)新(xin)要(yao)求(qiu)。在(zai)這(zhe)樣(yang)的(de)形(xing)式(shi)下(xia)，現(xian)在(zai)的(de)主(zhu)流(liu)視(shi)頻(pin)圖(tu)像(xiang)處(chu)理(li)技(ji)術(shu)都(dou)要(yao)與(yu)時(shi)俱(ju)進(jin)，以(yi)滿(man)足(zu)用(yong)戶(hu)不(bu)斷(duan)變(bian)化(hua)的(de)需(xu)求(qiu)。