解析视频监控系统图像处理关键技术

     视频监控就是通过摄像机观测被监视场景中的运动目标，查看、分析、描述、记录其行为，以满足安全防范、远程管理和实时交流的需要。视频监控系统是多媒体、计算机网络和人工智能等技术的综合运用，在视频监控系统中进行图像处理，目的是提高图像视感质量，适应传输网络状况，提取图像的特征或信息，其核心问题是实现以更小的传输带宽承载更高质量的视频，减少运算资源消耗，实现对视频内容的主动感知，对海量视频数据的快速查找、精确定位和灵活呈现，涉及的主要技术包括：视频编解码、视频传输与存储、移动视频技术、视频分析、视频检索等，以下将进行简要介绍。

　 视频编解码

　　目前提高视频编码效率的方法可分为两大类：一是在传统的编码框架内继续提高各模块的编码效率，这一类的编码技术有变块大小预测、自适应块变换、自适应插值滤波等技术;二是结合人类视觉特性的新型编码框架研究，这一类的编码技术包括基于HVS评价标准的混合视频编码、基于纹理分析/合成的编码、基于图像修复的图像/视频编码等。

　 视频编码关键技术

　　变块大小预测

　　宏块是视频编码的基本单位。H.264编码算法中定义了七种大小可变的块尺寸模式，同时利用率失真策略对这七种模式进行遍历，这就使编码器可以根据图像中运动情况灵活地选择块的大小，提高运动预测精度。

　　自适应块变换

　　H.264标准制定的初期曾有自适应块变换的提案，目前的应用中自适应块变换与信号特征的结合更为紧密，如变换块大小与运动划分大小的结合，更多的变换大小选择，以及结合图像纹理特征的方向变换等技术。

　　自适应插值滤波

　　部分像素预测是提高预测编码效率的重要工具，其中插值滤波系数起着关键作用。根据图像信号的特征，自适应选择插值滤波系数使得预测误差能量最小化，能够大大提高编码效率，这种方法在高分辨率编码中优势明显。

　　新型编码技术的方法

　　基于HVS评价标准的混合视频编码

　　由于人眼对图像每个区域的敏感度是不同的，可以通过探索HVS的掩蔽特性来建立感知误差的阈值，以区分人们能够感知到的和不能感知到的信号，进而去除视觉心理冗余。

　　基于纹理分析/合成的编码

　　基于纹理分析与合成的编码主要是将视频场景分为纹理区域和非纹理区域两部分，并通过一个纹理分析与合成器把主观不重要的纹理区域分割并重构出来，在编码端，将原始序列某些区域的纹理，仅编码其余区域以及用于合成去除纹理区域的参数;在解码端，去除的纹理区域通过码流中参数进行重构。

　　基于图像修复的图像/视频编码

　　对于失真不易觉察到的块或区域不采用图像修复的方法进行修复，要方法是根据偏微分方程计算出等照度线传播方向，使信息从待修复图像块的边缘向内部扩散，完成整个缺失块的填充。

　　分布式编码

　　在分布式视频编码技术中，视频帧分为Wyner-Ziv帧和Key帧。Wyner-Ziv帧独立进行Wyner-Ziv编码，生成的码流传输到解码端，解码器利用生成的边信息来进行解码，信号之间的相关性由解码器来消除，Key帧采样传统视频编码中的帧内编码(如H.264的帧内编码)，解码端通过Key帧和边信息重建视频序列。相对于传统编码技术，分布式视频编码主要有以下特点：低复杂度的编码、高复杂度的解码，对于容易产生误码的通信网络具有较好的鲁棒性，具有较高的压缩效率，易形成分级编码的码流，适合传感器网络、分布式监控等应用场景。

　　视频编解码标准化

　　在标准化方面，MPEG工作组和VCEG工作组自联合制定H.264标准后，又陆续完成了面向可伸缩网络传输应用的H.264 SVC标准扩展，以及面向多视应用的H.264 MVC标准扩展，预计在明后年将推出H.265(即H.264 HVC)的编码标准，该标准主要依赖小波的聚能性能和分解级数进行视频压缩，在压缩效率、鲁棒性和错误恢复能力、实时时延和复杂度等方面将会有较大改进。在国内，AVS工作组自2002年成立至今，已经成功完成第一代AVS视音频编码标准制定工作，而面向高清、超高清、三维视频的AVS2标准制定工作已经展开。

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