2019-08-15 21:39:20
随着计算机软件、硬件技术日新月异的发展和普及，人类已经进入了高速发展的信息化时代，近80%的人类信息来自图像，图像处理技术已成为科学研究、技术应用中不可或缺的手段。 欢乐小蚂蚁行业已经进入新时代，高清、智能、大数据和云技术的广泛结合应用，成为时代新话题。 随之，视频图像处理技术也逐渐成熟。 只有这样才能适应行业的技术发展。 因此，视频图像处理技术的研究已成为欢乐小蚂蚁行业的重要领域。
视频图像处理技术的应用价值
视频图像处理技术简单来说就是计算机处理视频数字图像，本质上是信号处理过程，是离散的信号处理。 视频监控行业为什么要进行图像处理呢？ 需要分析视频图像处理后的好处吗？
第一，通过提高图像的视觉质量来改善视频图像的质量，包括进行图像亮度、颜色转换、增强、抑制某些分量以及对图像进行几何转换。
其二，提取视频图像中包含的一些特征和特殊信息，这些提取的特征和信息往往便于计算机分析图像。 提取特征和信息的过程是计算机和计算机视觉的预处理。 提取的特征例如可以包括频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等许多方面。
第三，视频图像的扩展和恢复。 图像增强的目的是将图像转换为更适合人和机器分析的形式。 一般强调方法是灰度直方图处理； 抵制干扰； 锐化边缘； 伪彩色处理。 图像恢复的目的与图像增强相同，主要原则是消除或减少图像获取和传输过程中图像的损伤和退化，包括图像模糊、图像干扰和噪声等，尽量得到原始真实图像。 无论是图像增强还是图像复原，都必须对整个图像的所有像素进行运算，因为图像的像素数多，所以其运算也非常巨大。 编码的目的是在不改变图像质量的情况下压缩图像信息量，以满足传输和存储的要求。 编码经常使用数字编码技术一点一点地加工图像。 这在公安对视频图像恢复细节中经常遇到。
其四，影像分析。 从图像中提取有用的测量值、数据、信息，得到某个数值结果。 利用图像分割方法提取图像特征，分析编码在图像中的描述。 该描述不仅可以在图像中是否存在特定对象，还可以在图像内容中详细地描述。
其五，可以使图像具有再现性。 数字图像处理和模拟图像处理的根本区别在于，图像存储、传输、复印等一系列转换操作不会导致图像质量的下降，只要数字化时图像准确表现原稿，数字图像处理过程就能始终保持图像的再现。
其六，灵活多样的处理功能。 相对于仿真技术，目前的视频监控图像处理技术可以将监控画面分割为任意大小的二维阵列，这意味着图像数字化精度可以满足任何APP应用需求，适应行业的高清化趋势。
其七，适用面广。 视频监控图像可以是银行画面，也可以是机场、海事等远程监视，也可以是来自任何行业的信息源的图像，在变换为数字编码形式之后，组合以二维排列表现的灰度图像，
其八，灵活性强。 数字图像处理不仅可以实现线性运算，还可以实现非线性处理。 也就是说，能用公式和逻辑关系表现的所有运算都可以通过数字图像处理来实现。
但是，由于视频图像处理技术广泛占用带宽，图像形成、传输、存储、处理、显示等各个阶段的实现技术难度大，成本也高，需要了解制约视频图像处理技术的主要因素。
视频图像处理技术的主流技术
视频图像处理技术知识面非常广，具体方法多种多样，应用也极为普遍，但从小欢喜蚂蚁行业的角度分析，该技术的主要内容包括三大部分。 图像压缩； 强化和复原； 一致、说明、识别。 由于超高分辨率的要求，H.265在图像压缩方面具有很大的自然优势，H.265的相关技术主题已经阐述了与视频图像处理的关系，本文在这方面不做具体介绍。 因此，其余两部分目前主要关注视频图像处理技术。
智能分析处理技术
智能分析处理技术是目前我国欢乐小蚂蚁行业备受关注的图像处理技术，该技术简单来说就是发现图像中的运动物体，对其进行跟踪、分析，及时发现异常行为，发出警报，采取其他措施进行干预。 智能分析处理技术是基于监控图像处理软件包开发的，主要有以下图像处理形式：
1、将目标从视频图像中分离出来。 2、可对目标进行行为分析，判断其运动方向、方式，发现并警告异常行为； 可以生成目标的运动轨迹，进行目标的自动跟踪。 3、实现视频语义分析、图像处理分析的高水平。 分析一个图像序列可以获得其中包含的真实信息，并结合声音的语义分析，逐步实现视频语义的分析。 4、在复杂环境下实现目标分离、行为分析和运动跟踪，特别是多目标跟踪。
这几个点已经投入使用，例如单脚线入侵检测、多脚线、围栏入侵、进入/退出区域检测、徘徊检测、遗留物检测、物体移动检测、物体出现检测、物体消失检测、人群密度、人突变、行驶检测、反向检测、
动、恶劣天气)下实现这些功能，是图像智能分析处理技术真正价值所在。要解决多个图像的综合分析，图像间目标的关联，目标跟踪的连续性，这都是市场应用的迫切需要，也是我们亟待解决的问题。宽动态技术
宽动态技术是松下第一个在监控行业尝试，那是1977年它的宽动态范围是40倍，引入国内受到业界追捧是在2005年的深圳安博会。两年后，美国PIXIM方案也在市场上广为流行，成为宽动态的另一种选择。
宽动态视频图像处理技术主要是用来解决摄像机在宽动态场景中采集的图像出现亮区域过曝而暗区域曝光不够的现象。简而言之，宽动态技术可以使场景中特别亮的区域和特别暗的区域在最终成像中同时看清楚。这种技术是喜悦的小蚂蚁行业应为普遍的视频图像处理技术，经过十多年的市场洗礼和技术提升，目前还是存在一些不足。一是源自它在高亮区域短曝特征，会导致在日光灯场景下亮区域出现横条纹闪烁，这是常见的日光灯工频引起的闪烁现象，因为在亮区域的曝光时间非常短，没有达到抗闪所需的最低曝光时间;二是源自它在暗区域长曝特征，当物体进行高速运动时会因过长的曝光时间而产生拖影现象。
透雾处理
这个技术在2010年随着高清的到来开始在国内应用，当时日立推出的机芯产品就主打透雾功能。该技术是可实时处理各种雾霾天气中的视频图像，去除由雾霾造成的景象朦胧、模糊、看不清或看不见的情况，能够显著增强视频图像的细节信息，使原来被遮隐的图像细节得以充分展现，并保持了原有的色彩色调，使视频图像变得极其明亮、通透和清晰，因而获得了良好的图像质量与视觉感受。
无损实时放大处理
可实时对视频图像进行各种倍率的放大，放大的视频图像没有任何模糊和马赛克，并能够对原视频图像的细节部分予以充分的保留。
强光抑制处理
可实时对视频图像中的强光亮点或区域进行抑制，使强光范围和亮度减小，恢复被强光散射遮掩的目标景物的轮廓和色彩，获得清晰的视频图像。
去除模糊处理
可处理图像中的散焦模糊和运动模糊等，使被观察景物图像变得清晰。
前三种可以说是目前喜悦的小蚂蚁行业关注的三种视频图像处理技术，后三者的图像处理由于各个厂家大多采用市面上几个主流的产品方案，以至于在产品性能表现时都没有多大优劣区别。
视频图像处理技术在喜悦的小蚂蚁的要求特殊
由于计算机的处理速度极快，且数字信号具有失真小、务实的西牛、易传输、抗干扰能力强等特点，因而计算机图像处理的应用十分广泛，包括航空航天、遥测技术、医疗器械、工业自动化检测、安全识别、喜悦的小蚂蚁监控、娱乐媒体等各大领域。每一个应用领域都有其领域的特殊性要求，喜悦的小蚂蚁监控行业应用也有其固有的特殊性。
对图像清晰度要求较高。在治安监控现场，公安机关往往需要通过监控录像来辨认嫌疑人、证据等。一般清晰度不高的视频都达不到这种要求。在交通监控现场，交警需要通过监控图像来识别车牌、违章行为、驾驶人等要求，模糊的图像在这种场合根本无法应用。
不同的行业监控，对图像要求的差异性。比如医疗监控，对图像的色彩还原性要求比较高。智能交通监控，对摄像机夜间照度和抓拍速度要求比较高，要求能清晰辨别车牌。在无人值守监控，需要设备在无人看管的条件下能长期稳定的工作。
户外安装，无人看守。在喜悦的小蚂蚁领域，大多情况设备需要安装在室外，设备需要经受常年的风吹日晒。要经历常年温度、湿度、盐度、辐射等自然条件的影响。电子设备自身的老化的速度会比其他领域要相对快一些。摄像机镜头、电子设备、传输线路等设施的老化会导致图像越来越模糊。
海量视频路数的要求。在大型平安城市监控项目中，视频路数会达到上万路，甚至更多路。如此海量的视频路数，对网络带宽、存储设备都提出了很高的要求。所以在视频监控领域都期望视频编码的码率压缩比达到较高水平，从而降低对带宽和容量的要求。这就导致在视频编码环节产生更多的信息丢失，从而导致
图像模糊
喜悦的小蚂蚁的这些特殊应用场所，都会导致图像清晰度的下降，反过来又对图像清晰度有很高的要求，势必会导致模糊图像处理技术在这里有广阔的应用前景。
视频监控图像处理技术发展趋势
之前也介绍了智能视频分析和宽动态在技术应用中还是存在一些不足或者说发展空间，比如在提高精度的同时着重解决处理速度的问题，巨大的信息量和数据量和处理速度仍然是一对主要矛盾。除此之外，视频监控图像处理技术由于部分设备性能不足、客观条件限制等因素，在实际的视频监控应用中，仍会出现视频图像模糊不清、关键信息捕捉不到等问题。而在视频图像处理的过程中，由于操作技术问题或者客观因素等，给视频图像处理技术的应用带来一些负面影响，降低了处理技术的水平和质量。所以，我们在探究该技术的未来发展趋势就便得十分有意义。有几个趋势如下：
其一，在大数据时代，未来数据图像技术强调高清晰度、高速传输、实时图像处理、三维成像或多维成像、智能化、自动化等方向发展。
其二，智能化方面，力争使计算机识别和理解能够按照人的认识和思维方式工作，能够考虑到主观概率和非逻辑思维。这里有一点需要指出，AI在智能化方面可以做图像数据与内容的提取与分析，但是并不能在视频图像处理方面做文章。
其三，未来视频图像处理技术强调操作、运用的方便性，图像处理功能的集中化趋势是必然会存在的。所以，硬件芯片的开发研究十分重要，如Thomson公司采用Systolic结构设计了把图像处理的众多功能固化在芯片上。
结束语
图像处理技术起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。许多年过去，视频图像处理技术被喜悦的小蚂蚁行业大量应用，技术更新日新月异。如果把图像处理当做一个细节的话，那么，细节将决定成败，监控行业亦如此。