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視頻圖像處理技術的研發是安防企業值得關注的領域

發布日期:2018/10/30
     隨著科技的發展和時代的不斷進步,視頻和圖像數據處理技術已經逐漸成熟起來,對人們的生活和工作起著重要的作用。未來,視頻監控與我們生活的聯系將日益密切。毫無疑問,視頻圖像處理技術的研發是時下最大的安防熱點之一,也是眾多安防企業值得關注的一個領域。

視頻圖像處理技術的四大技術

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、顯示和回放等過程,這些過程共同形成了一個系統的整體周期,可以連續性的運作。在視頻圖像處理技術范圍內最主要的就是包括了圖像的壓縮技術和視頻圖像的處理技術等。目前,市場上主流的視頻圖像處理技術包括: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,下面分別介紹以上四種處理技術。

智能分析處理技術
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面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;另一類是利用模式識別技術對畫面中所需要監控的物體進行針對性的建模,從而達到對視頻中的特定物體進行檢測及相關應用,如車輛檢測、人流統計、人臉檢測等應用。

視頻透霧增透技術
視頻透霧增透技術,一般指將因霧和水氣灰塵等導致朦朧不清的圖像變得清晰,強調圖像當中某些感興趣的特征,抑制不感興趣的特征,使得圖像的質量改善,信息量更加豐富。由于霧霾天氣以及雨雪、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,增透處理后的圖像可為圖像的下一步應用提供良好的條件。

數字圖像寬度動態的算法
數字圖像處理中寬動態范圍是一個基本特征,在圖像和視覺恢復中占據了重要的位置,關系著最終圖像的成像質量。其動態的范圍主要受保護信號量和平均噪聲比值來決定的,其中動態范圍可以從光能的角度來定義。
數字的信號處理會受到曝光量中曝光效果、光照度和強度的影響和作用。動態范圍跟圖案的深度息息相關,如果圖像動態范圍寬,則在圖像處理時亮度變化較為明顯,但如果動態范圍較窄,在亮度轉化時,亮暗程度的變化并不明顯。目前圖像的寬動態范圍在視頻監控、醫療影像等領域應用較為廣泛。

超分辨率重建技術
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;另一方面,由于成像系統受其傳感器陣列密度的限制,目前已接近極限。

解決這一問題的有效途徑是采用基于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。

隨著人們對監控圖像質量的要求越來越高,提升監控圖像的實用價值已經成為社會向整個安防行業提出的新要求。在這樣的形式下,現在的主流視頻圖像處理技術都要與時俱進,以滿足用戶不斷變化的需求。

視頻圖像處理技術在安防的要求特殊

由于計算機的處理速度極快,且數字信號具有失真小、易保存、易傳輸、抗干擾能力強等特點,因而計算機圖像處理的應用十分廣泛,包括航空航天、遙測技術、醫療器械、工業自動化檢測、安全識別、安防監控、娛樂媒體等各大領域。每一個應用領域都有其領域的特殊性要求,安防監控行業應用也有其固有的特殊性。

對圖像清晰度要求較高。在治安監控現場,公安機關往往需要通過監控錄像來辨認嫌疑人、證據等。一般清晰度不高的視頻都達不到這種要求。在交通監控現場,交警需要通過監控圖像來識別車牌、違章行為、駕駛人等要求,模糊的圖像在這種場合根本無法應用。

不同的行業監控,對圖像要求的差異性。比如醫療監控,對圖像的色彩還原性要求比較高。智能交通監控,對攝像機夜間照度和抓拍速度要求比較高,要求能清晰辨別車牌。在無人值守監控,需要設備在無人看管的條件下能長期穩定的工作。

戶外安裝,無人看守。在安防領域,大多情況設備需要安裝在室外,設備需要經受常年的風吹日曬。要經歷常年溫度、濕度、鹽度、輻射等自然條件的影響。電子設備自身的老化的速度會比其他領域要相對快一些。攝像機鏡頭、電子設備、傳輸線路等設施的老化會導致圖像越來越模糊。
2019第120期码报图