解析视频监控系统图像处理关键技术

　　视频处理

　　视频监控中的视频处理技术主要包括视频格式转换和图像增强两大类，视频格式转换包括视频缩放和去隔行技术。
 

      视频格式转换
 

　　 视频缩放技术

　　图像缩放的方法主要有几何变换法和离散图像连续表示法两大类。几何变换法的主要原理是将目标图像上的点映射成源图像上的点，然后将目标图像的颜色值取作源图像的颜色值，而当源图像上的点不是格点时，则采用邻近若干格点处的颜色值表示;离散图像连续表示法对原始的数字图像用连续函数进行刻画，再根据图像放缩的倍数要求对该连续表示的图像进行重新采样，最后得到新的离散表示的数字图像。视频缩放算法中，关键是插值参数曲面的构造.常用的插值方法有：邻近点插值，双线性插值，双三次插值方法和三次B样条插值等。在以上方法中，邻近点插值不能保证插值曲面零阶连续，插值后图像会出现块状化现象，图像视觉效果不佳，因而在实际的应用中极少采用;双线性插值只能达到零阶连续，在插值处只能保证灰度值连续，不能保证导数值连续。因此，在某些要求较高的场合仍不能满足要求;B样条插值方法可以达到二阶连续，在插值处可以保证灰度值和直到二阶导数值连续，因而对一些细节丰富的图像应用双三次样条插值可以得到更好的视觉效果，但B样条插值需要求解线性方程组，其计算时间较长，尤其是在放大倍数很大时，尤为明显。

　　去隔行技术

　　目前业界采用的去交错方法主要可以分为四类：直接合并去交错、图场内差去交错、动态适应去交错和动态补偿去交错;直接合并去交错法将连续的奇或偶图场直接合并为一帧，此方法计算量小，但会产生梳状流线、边缘闪动等现象，一般用于静态画面的处理;图场内差去交错法在图场内通过算法确定边缘方向，通过在边缘方向上进行插值确定目标图场数值，通常这类方法计算量小可以让物体边缘更锐利，但会产生边缘闪动的现象;动态适应去交错法结合直接合并法和图场内插法，在算法中增加了动态侦测器，通过图场差判断画面某部分是否动态，将动态部分做图场内插，对静态部分做直接合并，此类方法计算量比较大，对于超大范围的运动、移动、转动和缩放会产生放射性条纹;动态补偿去交错法不仅要检测视频图像序列中是否存在运动，还要计算运动的方向和大小，通过计算得到的运动矢量从邻近场的像素点来还原本场内的像素点，此方法能解决运动物体的还原问题，但是计算量较大且运动矢量计算误差将被传输到临近的视频场。

　　图像增强处理

　　图像增强方法主要分成两大类：频率域法和空间域法，前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强，采用低通滤波法，可去掉图像中的噪声，采用高通滤波法，则可增强边缘等图像高频信号;基于空域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法，点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的是使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度，邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种，平滑一般用于消除图像噪声，常用邻域增强算法有均值滤波、中值滤波，锐化的用于突出物体的边缘轮廓，常用锐化算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。

　　视频检索

　　目前视频监控中的视频检索技术主要是通过在视频码流中加入特定标签的对视频进行标识，在关系数据库中对标签进行索引实现视频检索;未来的视频检索将采用面向对象的数据库技术，实现基于内容的视频检索。基于内容的视频信息检索通过对非结构化的视频数据进行结构化分析和处理，采用视频分割技术，将连续的视频流划分为具有特定语义的视频片段即镜头，作为检索的基本单元，在此基础上进行代表帧的提取和动态特征的提取，形成描述镜头的特征索引。依据镜头组织和特征索引，采用视频聚类等方法研究镜头之间的关系，把内容相近的镜头组合起来，逐步缩小检索范围，直至查询到所需的视频数据，所以视频分割、代表帧和动态特征提取是基于内容的视频检索的关键技术。

　　视频分割有自动和半自动两种方式，其中自动分割的难度大，分割效果随视频的内容复杂度变化很大，半自动分割方式适用于复杂场景下对象的分割，分割的质量较好，但没有实时性，采用的方法主要有帧间差分法、运动矢量场估计法、基于贝叶斯和马尔科夫随机场的分割方法等;代表帧是用于描述镜头的关键图像，常用的选取方法是帧平均法和直方图平均法，抽取代表帧后，视频检索就转变为数据库中类似代表帧的检索，目前常用的查询方式是示例查询，在视频特征库的支持下检索到相似代表帧，用户通过播放观看相关视频片段，选择相似图像进行查询;动态特征是检索时用户所能给出的主要内容，如镜头的运动变化、运动目标的大小变化、视频目标的运动轨迹等，这些动态特征的提取需要通过对视频序列的分析提取分析，视频运动信息的提取需要计算光流图，它是对物体在三维场景中运动在二维图像平面上投影变化的估计，主要采用基于窗口的块匹配算法。

　　总 结

　　随着物联网和移动互联网技术的迅速发展，传统的IT架构逐渐云端化，计算资源和承载业务将进一步深度整合，在物联网和云计算汇聚的潮流中，视频监控技术将发生彻底的变革：视频监控平台将成为多信息互联、集成、交互的核心系统，视频监控前端设备逐渐进化为具有自主智能的节点，整个监控前端网络将从星型管控向网状感知系统转变，通过RFID、无线传感网、视频监控网络的协作互补，监控系统的感知能力和智能程度将得到极大提升，采集的数据也将从非结构化数据转变为互相关联的结构化数据。在这场变革中，图像处理技术特别是视频编解码技术，视频分析、理解、检索技术是将是未来产业竞争的制高点，值得业内人士持续关注。（作者单位：深圳中兴力维技术有限公司）

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