如今，隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人們生活水平的提高，視頻監(jiān)控在生活中應用的范圍越來越廣，人們對新形勢下視頻處理技術(shù)的應用和發(fā)展問題尤為關(guān)注。

　　數(shù)字視頻和數(shù)字圖像比傳統(tǒng)的圖像和視頻分辨率要高，處理方便，易于操作和整理。但由于部分設(shè)備性能不足、客觀條件限制等因素，在實際的視頻監(jiān)控應用中，仍會出現(xiàn)視頻圖像模糊不清、關(guān)鍵信息捕捉不到等問題。而在視頻圖像處理的過程中，由于操作技術(shù)問題或者客觀因素等，給視頻圖像處理技術(shù)的應用帶來一些負面影響，降低了處理技術(shù)的水平和質(zhì)量。

　　視頻圖像處理技術(shù)的四大技術(shù)

　　視頻圖像處理過程中會涉及到對視頻圖像數(shù)據(jù)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(tǒng)的整體周期，可以連續(xù)性的運作。在視頻圖像處理技術(shù)范圍內(nèi)最主要的就是包括了圖像的壓縮技術(shù)和視頻圖像的處理技術(shù)等。目前，市場上主流的視頻圖像處理技術(shù)包括：智能分析處理，視頻透霧增透技術(shù)，寬動態(tài)處理，超分辨率處理，下面分別介紹以上四種處理技術(shù)。

　　智能分析處理技術(shù)

　　智能視頻分析技術(shù)是解決視頻監(jiān)控領(lǐng)域大數(shù)據(jù)篩選、檢索技術(shù)問題的重要手段。目前國內(nèi)智能分析技術(shù)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(shè)定規(guī)則來區(qū)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(shù)對畫面中所需要監(jiān)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(guān)應用，如車輛檢測、人流統(tǒng)計、人臉檢測等應用。

　　視頻透霧增透技術(shù)

　　視頻透霧增透技術(shù)，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(diào)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(zhì)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(jiān)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(shù)字圖像寬度動態(tài)的算法

　　數(shù)字圖像處理中寬動態(tài)范圍是一個基本特征，在圖像和視覺恢復中占據(jù)了重要的位置，關(guān)系著最終圖像的成像質(zhì)量。其動態(tài)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(tài)范圍可以從光能的角度來定義。

　　數(shù)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(tài)范圍跟圖案的深度息息相關(guān)，如果圖像動態(tài)范圍寬，則在圖像處理時亮度變化較為明顯，但如果動態(tài)范圍較窄，在亮度轉(zhuǎn)化時，亮暗程度的變化并不明顯。目前圖像的寬動態(tài)范圍在視頻監(jiān)控、醫(yī)療影像等領(lǐng)域應用較為廣泛。

　　超分辨率重建技術(shù)

　　提高圖像分辨率最直接的辦法就是提高采集設(shè)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(tǒng)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(xiàn)時間分辨率向空間分辨率的轉(zhuǎn)換，使得重建圖像的視覺效果超過任何一幀低分辨率圖像。

　　結(jié)論：

　　在視頻監(jiān)控應用過程中，隨著人們對監(jiān)控圖像質(zhì)量的要求越來越高，提升監(jiān)控圖像的實用價值已經(jīng)成為社會向整個安防行業(yè)提出的新要求。在這樣的形式下，現(xiàn)在的主流視頻圖像處理技術(shù)都要與時俱進，以滿足用戶不斷變化的需求。