細節注定成敗視頻圖像處理技術應用探析

□　文/本刊記者　羅超

細節注定成敗視頻圖像處理技術應用探析

□文/本刊記者羅超

隨著計算機軟件、硬件技術的日新月異的發展和普及，人類已經進入一個高速發展的信息化時代，人類大概有80%的信息來自圖像，科學研究、技術應用中圖像處理技術越來越成為不可缺少的手段。安防行業已經進入一個嶄新的時代，高清、智能與大數據和云技術的廣泛結合應用，成為時代新的話題。隨著而來的是，視頻圖像處理技術也逐漸成熟起來，只有這樣才能切合行業技術發展，為此，對于視頻圖像處理技術的研究成為安防行業值得重視的領域。

視頻圖像處理技術的應用價值

視頻圖像處理技術簡而言之就是用計算機對視頻數字圖像進行處理，其本質是一種信號處理過程，而且是離散信號處理。在視頻監控行業為什么要進行圖像處理呢？那我們就需要分析視頻圖像處理后所帶來的優勢有哪些？

首先，能使圖像再現性。數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于，它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化，只要圖像在數字化時準確地表現了原稿，則數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。

其次，靈活多變的處理功能。針對模擬技術而言，我們現在的視頻監控圖像處理技術可以把監控畫面分割為任意大小的二維數組，這意味著圖像的數字化精度可以達到滿足任一應用需求，符合行業高清化趨勢。

再次，適用面寬。視頻監控圖像可以來自多種信息源，比如可以是銀行畫面，也可以是機場或者海事等遠距離監控，不論是來自哪個行業的信息源的圖像只要被變換為數字編碼形式后，均是用二維數組表示的灰度圖像組合而成，

最后，靈活性高。數字圖像處理不僅能完成線性運算，而且能實現非線性處理，即凡是可以用數學公式或邏輯關系來表達的一切運算均可用數字圖像處理實現。

不過，視頻圖像處理技術占用的頻帶較寬,，所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環節的實現上，技術難度較大，成本也高，這就需要我們了解制約視頻圖像處理技術的因素。

視頻圖像處理技術的主流技術

視頻圖像處理就技術而言涉及的知識面十分廣闊，具體方法種類繁多，應用也極為普遍，但如果在安防行業角度分析，該技術的主要內容包括三大部分：圖像壓縮；增強和復原；匹配、描述和識別。由于超高清的要求，在圖像壓縮方面H.265自然優勢最大，由于關于H.265的技術專題已經闡述了和視頻圖像處理的關系，本文就不在這方面做具體介紹。為此，在剩下的兩部分我們目前主要關注的視頻圖像處理技術有以下幾個方面：

智能分析處理技術

智能分析處理技術是目前中國安防行業最為關注的圖像處理技術，該技術簡而言之，就是發現圖像中運動的物體，并對其進行跟蹤、分析，及時發現異常行為，觸發報警并采取其他措施進行干預。智能分析處理技術是基于監控圖像處理軟件包而開發的，主要有以下幾種圖像處理形式：

1、將（運動）目標從視頻圖像中分離出來。2、對目標進行行為分析，判定其運動的方向、方式，并能發現和告警異常的行為；產生目標的運動軌跡，并能進行目標的自動跟蹤。3、實現視頻語義的解析，圖像處理分析的最高層次。通過對一個圖像序列作出分析，得出其包含的真實信息，可以與話音的語義解析結合起來，逐步實現視頻語義的解析。4、在復雜環境下實現目標的分離、行為分析和運動跟蹤，特別是實現多目標的跟蹤。

上述幾點目前已有實際應用（比如，單絆線入侵檢測、多絆線、圍欄入侵、進入/退出區域檢測、徘徊檢測、遺留物檢測、物體搬移檢測、物體出現檢測、物體消失檢測、人群密度、人群突變、奔跑檢測、逆向檢測、人流量、火焰檢測、煙霧檢測、場景變化、單球機PTZ自動跟蹤等），但基本上是在簡單環境下，針對少數目標進行智能化的圖像處理。在復雜環境視頻監控環境（多人流、多移動、惡劣天氣）下實現這些功能，是圖像智能分析處理技術真正價值所在。要解決多個圖像的綜合分析，圖像間目標的關聯，目標跟蹤的連續性，這都是市場應用的迫切需要，也是我們亟待解決的問題。

寬動態技術

寬動態技術是松下第一個在監控行業嘗試，那是1977年它的寬動態范圍是40倍，引入國內受到業界追捧是在2005年的深圳安博會。兩年后，美國PIXIM方案也在市場上廣為流行，成為寬動態的另一種選擇。

寬動態視頻圖像處理技術主要是用來解決攝像機在寬動態場景中采集的圖像出現亮區域過曝而暗區域曝光不夠的現象。簡而言之，寬動態技術可以使場景中特別亮的區域和特別暗的區域在最終成像中同時看清楚。這種技術是安防行業應為最為普遍的視頻圖像處理技術，經過十多年的市場洗禮和技術提升，目前還是存在一些不足。一是源自它在高亮區域短曝特征，會導致在日光燈場景下亮區域出現橫條紋閃爍，這是常見的日光燈工頻引起的閃爍現象，因為在亮區域的曝光時間非常短，沒有達到抗閃所需的最低曝光時間；二是源自它在暗區域長曝特征，當物體進行高速運動時會因過長的曝光時間而產生拖影現象。

高清高幀率實時透霧處理

這個技術在2010年隨著高清的到來開始在國內應用，當時日立推出的機芯產品就主打透霧功能。該技術是可實時處理各種霧霾天氣中的視頻圖像，去除由霧霾造成的景象朦朧、模糊、看不清或看不見的情況，能夠顯著增強視頻圖像的細節信息，使原來被遮隱的圖像細節得以充分展現，并保持了原有的色彩色調，使視頻圖像變得極其明亮、通透和清晰，因而獲得了良好的圖像質量與視覺感受。

無損實時放大處理

可實時對視頻圖像進行各種倍率的放大，放大的視頻圖像沒有任何模糊和馬賽克，并能夠對原視頻圖像的細節部分予以充分的保留。

強光抑制處理

可實時對視頻圖像中的強光亮點或區域進行抑制，使強光范圍和亮度減小，恢復被強光散射遮掩的目標景物的輪廓和色彩，獲得清晰的視頻圖像。

去除模糊處理

可處理圖像中的散焦模糊和運動模糊等，使被觀察景物圖像變得清晰。

前三種可以說是目前安防行業最為關注的三種視頻圖像處理技術，后三者的圖像處理由于各個廠家大多采用市面上幾個主流的產品方案，以至于在產品性能表現時都沒有多大優劣區別。

視頻監控圖像處理技術發展趨勢

之前也介紹了智能視頻分析和寬動態在技術應用中還是存在一些不足或者說發展空間，比如在提高精度的同時著重解決處理速度的問題，巨大的信息量和數據量和處理速度仍然是一對主要矛盾。除此之外，視頻監控圖像處理技術由于部分設備性能不足、客觀條件限制等因素，在實際的視頻監控應用中，仍會出現視頻圖像模糊不清、關鍵信息捕捉不到等問題。而在視頻圖像處理的過程中，由于操作技術問題或者客觀因素等，給視頻圖像處理技術的應用帶來一些負面影響，降低了處理技術的水平和質量。所以，我們在探究該技術的未來發展趨勢就便得十分有意義。有幾個趨勢如下：

其一，在大數據時代，未來數據圖像技術強調高清晰度、高速傳輸、實時圖像處理、三維成像或多維成像、智能化、自動化等方向發展。

其二，智能化方面，力爭使計算機識別和理解能夠按照人的認識和思維方式工作，能夠考慮到主觀概率和非邏輯思維。

其三，未來視頻圖像處理技術強調操作、運用的方便性，圖像處理功能的集中化趨勢是必然會存在的。所以，硬件芯片的開發研究十分重要，如Thomson公司采用Systolic結構設計了把圖像處理的眾多功能固化在芯片上。

結束語

圖像處理技術起源于20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約采用數字壓縮技術傳輸了第一幅數字照片。許多年過去，視頻圖像處理技術被安防行業大量應用，技術更新日新月異。如果把圖像處理當做一個細節的話，那么，細節將決定成敗，監控行業亦如此。