图像处理技术及在视频监控业的应用

2011-08-10 09:03:08 来源:CPS中安网 作者: 罗 超 责任编辑: liuzhenzhen 收藏本文

1、将（运动）目标从视频图像中分离出来。运动目标检测是数字图像处理技术的一个重要组成部分，它是计算机视觉、模式识别、目标识别与跟踪、运动图像编码、安全监控等研究领域的重点与难点，在军事、国防和工业等领域有着广泛的应用前景。传统的视频（运动）探测其实是亮度探测，并没有发挥视频监控图像处理技术的特点。确定图像中是否有探测目标（人、物等），并将目标从背景图像中分离出来是图像内容分析的首要任务，进而对目标分类、统计、关联。判断图像中有无目标、目标的复合或离散等也是图像过滤的基础。

2、对目标进行行为分析，判定其运动的方向、方式，并能发现和告警异常的行为；产生目标的运动轨迹，并能进行目标的自动跟踪。实现运动目标的跟踪是很难的事，它要求系统能分析、预测目标的运动轨迹，并能实时地作出修正。同时，由于运动过程与伺服机构间传递函数的非线性，伺服系统也是很复杂的。
3、实现视频语义的解析，图像处理分析的最高层次。通过对一个图像序列作出分析，得出其包含的真实信息，可以与话音的语义解析（已有了初步的成果）结合起来，逐步实现视频语义的解析，如通过对大量的、多渠道的图像资料的分析，得出社会对某一事件的反映程度；分析和统计某类事件发生，发展的规律（概率及时间、地域分布等）。能够进行这样分析，表明机器具有了与人一样的理解图像的能力，但具有人所不能达到的效率。比如现在的博物馆利用智能分析处理技术为商情决策提供依据。
4、在复杂环境下实现目标的分离、行为分析和运动跟踪，特别是实现多目标的跟踪。

        上述几点目前已有实际应用（比如，单绊线入侵检测、多绊线、围栏入侵、进入/退出区域检测、徘徊检测、遗留物检测、物体搬移检测、物体出现检测、物体消失检测、人群密度、人群突变、奔跑检测、逆向检测、人流量、火焰检测、烟雾检测、场景变化、单球机PTZ自动跟踪等），但基本上是在简单环境下，针对少数目标进行智能化的图像处理。在复杂环境视频监控环境（多人流、多移动、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

         宽动态技术是在非常强烈的明暗对比下让摄像机还原真实影像而运用的一种监控图像处理技术。在逆光情况下，一般都采用超宽动态摄像机，超宽动态摄像机的动态范围表示摄像机对图像的最“暗”和最“亮”的调整范围，动态范围越大图像所表现的图层就越丰富、清晰，当然图像的色彩空间就更广，也就是超宽动态摄像机适应逆光环境的能力也更大。DPS技术的主要特点是对每个像素进行多次单独无损失采样，使动态范围增大，宽动态摄像就是采用多次曝光技术平衡调整明暗图像画面，还原逼真现场的真实效果。1977年松下公司推出第一代宽动态摄像机，它的宽动态范围是40倍。 目前海康威视已经推出了基于SONY最新超宽动态CCDSensor的系列摄像机，能达到160X的宽动态效果，在亮暗对比强烈的场景下都能达到很好的监看效果。

曝光过度	宽动态	曝光不足

        宽动态技术一般是基于DPS数字图像传感处理系统，即DPS，它的核心技术是在每一个拾取的像素上都包含一个ADC（analong—to—digited数模转换器）。当ADC捕捉到光信号时便直接将其转换为数字信号并放大，这就最大限度地节省了无效的传输操作，降低了噪声，保证所获取图像的高质量，使得输出后的图像无任何拖尾和开花现象。DPS系统在整个图像的获取、传输和处理中，不论前端的拾取还是后端的处理完全以数字化的形式进行，是真正纯数字化的图像传感系统。美国Pixim公司在20世纪90年代研发了一种新型的DPS图像拾取系统，此系统可以通过其超强的宽动态功能来获得高质量图像。目前市面上宽动态摄像机具有数字信号处理技术、图像拾取技术和超级图像降噪技术三大功能。三星最新的宽动态摄像机开发出其独有的专利技术SSNR（超级图像降噪技术），可以在低照度条件下，通过降低随机出现和固定的噪点拍摄出和真实物体几乎一模一样的图像，消除动态图像噪点到几乎不可忽略的地步，消除图像阴影和拖尾现象，节省硬盘空间。这是常规的降噪技术（如DNR）所达不到的。它可以为使用MPEG压缩格式的DVR节省70%的硬盘空间。

        图像滤波技术

        目前摄像头干扰是国内监控行业最严重的问题之一，这以中低档的摄像头比较明显，特别在低照度的环境中干扰对图像质量有非常大的影响。主要有两种噪声会影响视频质量，一种是相邻色素之间产生的伪颜色噪声，一种是由于信号强度而产生的泊松噪声（会影响物体的边缘清晰度）。图像滤波技术的工作原理是先做低通滤波，然后再做高通滤波。从频谱上分析，物体的边缘成分在做低通的时候已经损失掉了一部分，尽管在高通后通过一定的处理可以还原大部分，但实际上它已经不能够达到最理想的效果。这些噪点随着产品型号和工作环境而不同。由于视频压缩算法是通过前后帧图像的差异实现压缩，因此这种随机噪点对压缩的影响非常大，有的时候甚至造成码流成倍上升，将压缩算法的优点全部掩盖。噪点的处理使得中低档摄像头能够同样达到理想的压缩效果，特别是对于光线不好的环境非常有意义。图像滤波处理技术在监控行业主要表现在模糊消除和图像去噪两方面。模糊消除，它是对定点拍摄的上半身图像消除运动图像的模糊，需采用逆滤波器处理，对有匀速运动的模糊图像进行恢复；图像去噪是采用滤波和运动图像的检测技术，对背景图像和定点拍摄的图像同时且采用同种方法对图像进行降噪处理，主要是对图像上的由灰尘、系统的噪声造成的干扰滤除掉。
 
结束语
数字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，数字图像处理技术被安防行业大量应用，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。

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