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安防监控系统的视频像处理技术在安防监控系统中，视频像处理技术起到至关重要的作用。
视频像处理技术是指通过对监控摄像头所拍摄到的视频图像进行分析、处理和优化，以获取目标物体的信息，并提供给用户所需的有效数据。
本文将介绍安防监控系统中常用的视频像处理技术及其应用。
一、视频像处理技术的基本原理安防监控系统中的视频像处理技术主要包括图像分割、目标检测与识别、运动分析和视频增强等。
其中，图像分割是将视频图像分离为不同的区域，以便对不同区域进行独立的处理。
目标检测与识别则是通过对视频图像中的目标物体进行检测和识别，从而获取目标物体的相关信息。
运动分析则是通过对视频图像中的运动目标进行跟踪和分析，以获取其运动状态和轨迹等信息。
视频增强则是通过增强视频图像的亮度、对比度和清晰度等来改善图像的质量。
二、常用的视频像处理技术1. 图像分割技术图像分割技术是将视频图像分割为若干个子区域的过程。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
阈值分割是指根据图像中像素的灰度值将图像分割为两类或多类。
边缘检测则是通过检测图像中的边缘来分割目标物体。
区域生长则是通过将邻近像素合并在一起来实现区域的分割。
2. 目标检测与识别技术目标检测与识别技术是通过对视频图像中的目标物体进行检测和识别，从而获取目标物体的相关信息。
常用的目标检测与识别方法包括背景差分、特征提取和分类器训练等。
背景差分是指通过对当前图像与背景图像进行比较，来检测出图像中发生的变化。
特征提取则是通过提取目标物体的特征来进行识别。
分类器训练则是通过训练分类器来实现对目标物体的检测和识别。
3. 运动分析技术运动分析技术是通过对视频图像中的运动目标进行跟踪和分析，以获取其运动状态和轨迹等信息。
常用的运动分析方法包括帧差法、光流法和粒子滤波法等。
帧差法是指通过比较相邻帧之间的差异来检测和跟踪运动目标。
光流法则是通过分析图像中像素的运动方向和速度来实现对运动目标的跟踪。
图像识别技术在安防领域的应用近年来，随着科技的不断进步和发展，图像识别技术已经被广泛应用于各个领域。
其中应用最为广泛的领域之一便是安防领域。
借助图像识别技术，安防领域可以更加精准、高效地进行监控和管理，从而为人们的生命财产安全提供更加有效的保障。
一、图像识别技术在安防领域的重要性在现代社会，安全问题一直是人们最为关注的问题之一。
为了保障人们的生命财产安全，各种安防设备和技术得到了广泛的应用。
而图像识别技术作为一种新兴的技术手段，无疑为安防领域提供了更为智能、高效、精准的解决方案。
图像识别技术可以通过对图像信息的处理和分析，快速识别出目标物体的特征和属性，从而实现对目标物体的准确识别和定位。
在安防领域中，利用图像识别技术可以实现对监控区域的快速识别，实时掌握监控区域的实时情况，并将情报信息快速传递给后台，以便后续处理、管理和分析。
同时，图像识别技术还可以识别出异常行为和可疑物体，提醒安保人员及时进行处置，以保证监控区域的安全和稳定。
二、图像识别技术在安防领域的应用案例为了更好地掌握图像识别技术在安防领域的应用，这里列举几个实际应用案例，以供参考。
1、人脸识别技术人脸识别技术是图像识别技术中应用最为广泛的技术手段之一。
借助高清摄像机和图像识别算法的支持，人脸识别技术可以快速识别出监控区域内的人脸信息，实现对人员进出的管控和追踪。
常见的应用场景包括地铁、火车站、机场、商场等公共场所和重要场馆等。
2、车辆识别技术车辆识别技术是利用高清监控摄像头和图像识别算法实现对车辆信息的识别和管理。
该技术可以实现对车辆进出通道的管控和追踪，对“黑车”、“假冒车牌”等违法行为进行处理和处置。
3、行为识别技术行为识别技术是指利用图像识别算法，对监控区域内的人员行为进行识别和判别。
通过分析人员的行为特征，行为识别技术可以识别出可疑行为和异常事件，及时提醒安保人员进行处置。
常见的应用场景包括公共场所、银行、车站等重要场所。
三、图像识别技术在安防领域中的发展前景图像识别技术在安防领域中具有广阔的应用前景。
图像识别技术在安防领域的应用随着科技的不断发展以及智能化时代的到来，人工智能的应用越来越广泛。
其中图像识别技术被广泛应用到安防领域。
随着科技的不断革新，人们对电子设备的要求越来越高，因此安防技术也越来越注重于智能化与高效化。
而图像识别技术为安防领域的高效化奠定了良好的基础。
本文将探究图像识别技术在安防领域的应用。
一、图像识别技术的原理图像识别技术依赖于计算机视觉技术，可以自动识别出图像中的对象以及对象的特征。
其原理是基于特定的算法模型，将对象的特征提取和比对。
例如，面部识别技术就是一种图像识别技术。
通过将面部照片与大量的数据进行比对，找到最为相似的面部信息。
二、 1. 人脸识别人脸识别技术是一种非常基础和广泛应用的图像识别技术。
在安防领域，通过人脸识别技术可以实现自动的门禁管理、重点人员的识别等。
而且随着技术的不断提高，人脸识别技术的精度也越来越高。
现在已经可以做到即使是戴眼镜、戴帽子等干扰条件下，识别的准确率也极高。
2. 行为识别行为识别技术是利用视频监控技术进行行为分析和行为特征识别的技术。
通过这种技术可以自动判断行为是否可疑，并对可疑行为实施告警和跟踪。
这一项技术可以在监控步态、瞳孔、人体姿势、肢体动作等方面进行识别。
3. 车辆识别车辆识别技术在大型停车场、机场等场所应用比较广泛。
通过在出入口安装摄像头，自动识别车牌号码进而实现自动收费或进出管理。
这一项技术的应用，不仅可以提高车辆通行效率，而且还省去了人工收费等问题。
三、图像识别技术在安防领域的瓶颈图像识别技术在安防领域应用越来越广泛，但仍然存在一定的问题与瓶颈。
技术的瓶颈主要集中在以下两个方面：1. 准确率问题图像识别技术的核心是算法模型，模型越完善准确率越高。
但是，在实际应用中，由于环境影响、光线、干扰等因素，图像的质量可能会受到影响。
在不同的环境下，识别算法的准确率并不相同。
2. 处理速度问题快速的处理速度是安防领域应用图像识别技术非常重要的一方面。
图像识别技术在智能安防中的应用案例研究智能安防是当今社会中不可或缺的一部分，随着科技的不断发展，图像识别技术作为智能安防领域的重要组成部分，为提高安防系统的效率、准确性和可靠性发挥了重要作用。
本文将通过研究和分析一些图像识别在智能安防中的应用案例，展示这一技术的潜力和优势。
案例一：人脸识别在入侵检测中的应用人脸识别技术是智能安防中被广泛应用的一项技术。
例如，一个住宅小区想要提高入侵检测的效果，可以通过在小区入口处安装人脸识别系统。
当有陌生人进入小区时，系统会自动识别并报警，保护住户的安全。
该系统还可以与公安数据库进行对比，快速识别潜在嫌疑人。
人脸识别技术不仅提高了安全性，还简化了安保人员的工作，减少了人力投入。
案例二：智能监控系统中的行为识别技术智能监控系统不仅可以实时监控场景，还能通过行为识别技术对异常行为进行自动识别和警报。
例如，在一个银行或商场中，通过安装摄像头和使用图像识别技术，系统可以分析顾客行为，自动检测可疑行为，如长时间逗留、拿走他人物品等，并发送警报给安保人员。
这种行为识别技术不仅可以及时发现潜在危险，还可以防止盗窃等违法行为，提高安全性。
案例三：车辆识别技术在停车场管理中的应用车辆识别技术在停车场管理中发挥了重要作用。
通过在入口和出口设置高清摄像头，并使用车辆识别算法，系统可以实现自动识别车牌号码，记录车辆进入和离开的时间，并将这些数据与系统中的车辆信息进行匹配，实现自动化管理。
这种技术可以极大地提高停车场的管理效率和服务质量，减少人为错误和欺诈行为。
案例四：基于图像识别技术的火警检测系统火灾是一种常见而危险的灾害，及早的发现可以最大限度地减少伤亡和损失。
利用图像识别技术，可以在火灾尚未扩散时自动检测并报警。
例如，火灾检测系统可以通过监控设备实时分析场景，对火焰和烟雾进行识别，并迅速触发警报，提醒人们及时撤离和进行灭火。
这种预警系统可以大大提高火灾的检测率和反应速度，增强人们的安全意识。
计算机视觉在安防领域的应用前景随着科技的不断进步，计算机视觉技术在安防领域的应用越来越广泛。
计算机视觉技术是指通过计算机算法和图像处理技术，实现对图像、视频等数字信号的分析、识别、理解和处理等过程。
在安防领域，计算机视觉技术已经成为重要的辅助工具。
一、安防领域的应用场景1. 人脸识别技术人脸识别技术是计算机视觉技术在安防领域的一大应用。
通过对视频监控画面中的人脸进行识别，可以将可疑人员实时报警或者做好数据记录，为安全管理提供有力的支持。
并且随着人脸识别算法的不断优化，识别精度也在不断提高，大大提高了安防的效率和准确性。
2. 行人识别技术行人识别技术是在公共场所进行人流量分析和行为识别的一种技术，可以通过在公共场所设置摄像头进行行人识别，实现对人流量情况的实时监控、人员密度、行动轨迹等识别，为电子地图、商业分析等方面提供数据支持。
3. 智能检测技术智能检测技术主要是通过图像分析识别监控画面中各个物体的运动轨迹，计算其移动距离、速度、方向等参数，并结合以往的统计数据和预测模型进行分析，从而判断各种安全风险的发生概率。
例如通过计算闯入监控区域的人员离开时间，在时间范围内未离开，则进行报警识别。
4. 视频监控和追踪技术视频监控和追踪技术已经成为安防系统中不可缺少的一部分。
它通过对监控画面进行实时监控、录像存储、远程云存储等多种方式，实现对安全风险的监控和追踪。
例如远程实时视频监控、快速定位待办警报、智能车流检测、车辆追踪等多种应用。
二、计算机视觉技术在安防领域的应用前景考虑到计算机视觉技术的重要性，各种应用程序和系统都在积极应用这项技术。
未来安防领域的计算机视觉技术应用前景非常广阔。
1. 物联网智能安防当前，物联网技术的快速发展，在安防领域的应用也不断推进。
物联网可以将不同设备连接到一起，并将这些设备的数据融合在一起，实现全局的信息共享与协作。
2. 智能视频监控智能视频监控技术可以帮助安防专业人员自动检测视频监控画面中的各个物体，识别出物品是否被移动或者破坏等，减少人为误判，同时还可以对行为进行监控和记录。
浅述视频图像在警务信息侦控中的应用摘要:随着社会信息化水平的不断提高，人们对信息的依赖程度越来越高，公安机关也不例外。
为了使公安机关更好地适应信息化、智能化时代的要求，更好地服务社会，需要公安机关努力实现由“人力资源”向“智力资源”转变。
在这一过程中，科技信息手段无疑是最重要、最有效、最根本的手段和方法。
公安机关也不例外。
在众多的公安科技信息化手段中，视频图像作为公安机关最为常用也是最具代表性的科技手段之一，在打击犯罪、维护社会稳定方面发挥着不可替代的作用。
特别是随着视频监控系统在治安防范、交通管理、应急指挥等方面不断深入应用，视频图像在社会治安防控中发挥着越来越重要的作用。
关键词:视频图像；警务信息；侦控应用近年来，社会治安形势持续好转和人民群众安全感不断提升，各级公安机关都把视频监控系统作为当前工作和建设重点之一，将其作为预防和打击犯罪、维护社会稳定的重要手段来抓。
视频图像在社会各领域的应用越来越广泛，为公安机关打击犯罪、维护社会稳定提供了有效的技术支撑。
视频图像在公安工作中发挥着越来越重要的作用。
本文从视频图像在警务信息侦控中的应用为出发点，阐述了视频图像在公安信息化建设中的作用和应用。
1.实现对重点区域的有效监控在社会治安防控中，公安机关对一些重点区域的监控一直是个难题，因为这些区域人员密集，人员活动复杂，治安隐患突出。
而视频监控系统作为公安机关实现对重点区域有效监控的重要手段，已被越来越多的公安机关所应用。
比如，近年来各地公安机关在城区逐步推行“一圈两员”治安巡逻防范机制，在此机制中，巡逻队员配备了视频监控系统，通过巡逻队员对重点区域的视频监控，实现对重点区域的有效监控。
此外，各级公安机关还将视频监控系统作为加强社会治安防控体系建设的重要手段之一。
如各地普遍建立了城市公共区域视频监控系统，将视频监控系统覆盖到城市主要交通干道、人员密集区域以及社区和重点单位等。
2.加强对重点人员的有效管控重点人员的有效管控是公安机关防范和打击犯罪的一项重要措施，其管控的对象主要是指可能成为危害社会稳定，发生重大恶性案件、群体性事件，可能实施危害公共安全、人身安全、公共秩序等行为的人员。
图像识别技术在安防中的应用随着科技的进步，图像识别技术正在各个领域变得愈发重要，尤其是在安防行业。
图像识别是利用计算机视觉以及深度学习等高新技术，通过对图像或视频流中的对象进行分析和识别，来实现对特定目标的监控和保护。
本文将详细探讨图像识别技术在安防中的应用、优势以及未来发展趋势。
一、图像识别技术概述图像识别是一种计算机视觉任务，它的目标是从图像中提取有用信息。
它涉及多个步骤，包括图像获取、预处理、特征提取、模型训练、模式匹配等。
借助于机器学习算法，尤其是卷积神经网络（CNN）的迅猛发展，图像识别的准确率已经达到了前所未有的水平。
目前，图像识别技术已经得到了广泛的应用，其中安防领域是其重要的应用场景之一。
在这个领域，图像识别能够通过自动化手段帮助监控系统实时分析周围环境，有效提高安全性。
二、图像识别在安防中的具体应用人脸识别人脸识别是图像识别技术中最引人注目的应用之一。
通过摄像头捕捉到的人脸图像，可以与数据库中的人脸信息进行比对，从而实现身份验证。
当前，高速发展的深度学习技术使得人脸识别的准确率大幅提升，这在许多安防场合尤其有效，如门禁系统、金融机构及公共场所的安全监控等。
行为分析除了人脸识别，图像识别还可以用于行为分析。
通过分析实时视频流，系统可以检测到异常行为或可疑活动。
例如，在购物中心或银行内，如果有人表现出焦虑或警惕的态度，系统就会发送警报给安保人员，从而快速响应潜在威胁。
车牌识别车牌识别（ANPR）也是一项成熟的图像识别技术，在交通管理和城市安全领域发挥着极重要的作用。
这种技术能够快速捕捉并解析车牌信息，以便进行车辆的身份验证和记录。
当车辆违反交通规则或涉及犯罪时，这一技术可以迅速锁定嫌疑车辆。
人员跟踪与聚集检测利用图像识别技术，可以实时监控特定区域内人员移动情况以及人数变化。
此项技术常用于大型活动、商业场所及公共交通管制。
同时，通过设定阈值，对特定区域内的人员聚集情况进行监控，一旦超过设定人数便可触发警报，防止拥挤造成的人群踩踏事件。
数字图像处理在安防领域的应用在当今社会，安防已经成为了保障人们生命财产安全、维护社会稳定的重要环节。
随着科技的不断发展，数字图像处理技术在安防领域发挥着越来越重要的作用。
数字图像处理技术，简单来说，就是将图像转换为数字形式，并通过一系列算法和技术对其进行处理和分析。
在安防领域，它的应用范围十分广泛。
首先，在视频监控方面，数字图像处理技术是核心之一。
传统的监控系统仅仅能够提供实时的图像画面，但对于大量的图像数据，人工监控往往难以做到全面、及时的观察和分析。
而通过数字图像处理技术，可以实现对监控视频的实时分析。
比如，运动目标检测技术能够自动检测出画面中移动的物体，无论是人还是车辆，一旦有异常的移动行为，系统能够立即发出警报。
这大大提高了监控的效率和准确性，减少了人工监控的疏漏。
其次，人脸识别技术也是数字图像处理在安防领域的重要应用。
通过采集人脸图像，对其进行特征提取和分析，与数据库中的人脸信息进行比对，可以快速准确地识别出人员的身份。
在机场、火车站、地铁站等人员密集的场所，人脸识别技术可以帮助安检人员快速筛查出可疑人员，提高安检的效率和安全性。
在一些需要高度安全保障的区域，如政府机关、金融机构等，人脸识别技术可以实现门禁系统的智能化，只有经过授权的人员才能进入。
车牌识别技术同样在交通安防中发挥着关键作用。
通过对车辆牌照的图像进行处理和识别，能够实现车辆的自动登记、收费管理以及违法追踪等功能。
在高速公路收费站，车牌识别技术可以实现不停车收费，提高了通行效率；在城市交通管理中，它可以帮助交警快速识别违法车辆，加强交通执法的力度。
此外，数字图像处理技术在图像增强和恢复方面也具有重要意义。
在低光照、恶劣天气等条件下拍摄的图像，往往质量不佳，可能会影响到对关键信息的获取。
通过图像增强技术，可以改善图像的对比度、清晰度等，使图像中的细节更加清晰可见。
而图像恢复技术则可以对受损、模糊的图像进行修复，还原出更接近真实的图像，为安防工作提供更有价值的线索。
视频图像系统在科技强警中的应用视频图像系统是一种利用现代计算机技术和数字信号处理技术，利用无线传感器、视频摄像机、视频压缩或传输技术等手段，将图像或视频信号传输和存储于计算机数据存储装置中，并通过计算机软件对图像或视频进行对比、检索、筛选等处理的一种先进技术。
而在科技强警建设过程中，视频图像系统则有着十分重要的应用。
首先，在安防领域，视频图像系统通过实现智能视频监控、智能安防告警、智能防盗等功能，极大提高了公共安全保障能力。
其次，在刑侦领域，视频图像系统能够实现数字化物证收集、证据搜集等功能，增加破案率和办案效率。
另外，在交通领域，视频图像系统则可实现智能交通管理、交通安全管理等功能。
具体来说，视频图像系统在科技强警中的应用还包括以下几个方面：一、公共场所视频监控随着网络和智能化技术的发展，视频监控系统已经成为公共场所安全保障的重要手段。
无论是政府机构、企事业单位、公共交通系统还是商业街、广场、居民区等公共场所，都对视频监控系统提出了更高的要求。
因此，视频图像系统在公共场所视频监控中的应用成为了科技强警建设的重要方向。
二、智能安防告警智能安防告警是通过视频监控系统的智能分析、识别等功能，实现对异常事件的自觉发现和及时告警的功能。
在应急事件处理和安全保障方面有着重要作用。
例如，在广场、车站、机场等大型公共场所，一旦发现异常行为，系统便会自动发送告警信息，便于快速处置事件，保障人民生命和财产安全。
三、数字化物证收集数字化物证收集是利用视频图像系统对案件现场及周边环境进行记录、采集等操作，将物证信息实现数字化，便于对案件痕迹进行分析、鉴定等处理。
通过数字化物证收集，还能够有效减少人为因素对物证收集的影响，同时加强物证收集的效率和准确性，提高了破案率和办案效率。
总之，视频图像系统在科技强警建设中的应用，不仅体现了现代科技应用的水平和警务管理的现代化水平，同时还进一步拓展了警察工作的领域和手段，实现了科技强警的目标要求。
视频图像识别与处理随着科技的不断发展，视频图像识别与处理技术在各个领域得到了广泛的应用。
视频图像识别与处理是一种将计算机视觉技术应用于视频图像中的过程，通过对视频中的图像进行分析、处理和识别，能够实现对视频内容的理解和提取关键信息的能力。
视频图像识别与处理技术的应用范围非常广泛。
首先，在安防领域，视频图像识别与处理可以用于监控视频的分析，包括人脸识别、行为检测、物体跟踪等功能，从而提高监控系统的智能化和准确性。
其次，在交通领域，视频图像识别与处理技术可以应用于交通监控、交通流量统计、交通信号灯控制等方面，提高交通管理的效率和安全性。
此外，视频图像识别与处理技术还可以应用于医疗影像分析、智能家居、智能驾驶等领域，为人们的生活和工作带来了便利和效益。
在视频图像识别与处理技术的实现过程中，主要涉及到几个关键的环节。
首先是图像的获取和采集。
图像可以通过摄像头、无人机、监控摄像等设备进行采集，采集到的图像将作为后续处理的基础数据。
其次是图像的预处理。
预处理包括图像去噪、图像增强、图像分割等过程，旨在提高图像的质量和清晰度，为后续的图像识别和处理提供更好的条件。
然后是特征提取和图像识别。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，可以是色彩、纹理、形状等方面的特征，对于不同的应用场景，采用不同的特征提取方法。
最后是图像处理和分析。
图像处理可以包括图像的滤波、变换、融合等操作，通过这些操作可以对图像进行增强、修复、合成等处理，以达到更好的视觉效果和理解能力。
近年来，深度学习技术的快速发展为视频图像识别与处理带来了新的突破。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习方法，通过多层次的神经网络结构进行特征学习和表征学习，能够实现对大规模数据的高效处理和信息提取。
在视频图像识别与处理中，深度学习技术可以提取出更多更丰富的图像特征，从而提高识别和分析的准确性和效率。
例如，深度学习技术可以应用于人脸识别领域，通过学习大量的人脸图像数据，实现对人脸的准确识别和比对。
视频图像处理技术在安防行业的应用
随着经济的发展和人们生活水平的提高，视频监控在生活中应用的范围越来越广，人们对新形势下视频处理技术的应用和发展问题尤为关注。
数字视频和数字图像比传统的图像和视频分辨率要高，处理方便，易于操作和整理。
但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。
随着人们对监控图像质量的要求越来越高，提升监控图像的实用价值已经成为社会向整个安防行业提出的新要求。
在这样的形式下，现在的主流视频图像处理技术是什么?数字图像处理技术在监控行业有哪些具体运用?
视频图像处理技术的四大技术
视频图像处理过程中会涉及到对视频图像数据的采集、传输、处理、显示和回放等过程，这些过程共同形成了一个系统的整体周期，可以连续性的运作。
在视频图像处理技术范围内最主要的就是包括了图像的压缩技术和视频图像的处理技术等。
目前，市场上主流的视频图像处理技术包括：智能分析处理，视频透雾增透技术，宽动态处理，超分辨率处理，下面分别介绍以上四种处理技术。
智能分析处理技术
智能视频分析技术是解决视频监控领域大数据筛选、检索技术问题的重要手段。
目前国内智能分析技术可以分为两大类：一类是通过前景提取等方法对画面中的物体的移动进行检测，通过设定规则来区分不同的行为，如拌线、物品遗留、周界等;另一类是利用模式识别技术对画面中所需要监控的物体进行针对性的建模，从而达到对视频中的特定物体进行检测及相关应用，如车辆检测、人流统计、人脸检测等应用。
视频透雾增透技术
视频透雾增透技术，一般指将因雾和水气灰尘等导致朦胧不清的图像变得清晰，强调图像当中某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使得图像的质量改善，信息量更加丰富。
由于雾霾天气以及雨雪、强光、暗光等恶劣条件导致视频监控图像的图像对比度差、分辨率低、图像模糊、特征无法辨识等问题，增透处理后的图像可为图像的下一步应用提供良好的条件。
数字图像宽度动态的算法
数字图像处理中宽动态范围是一个基本特征，在图像和视觉恢复中占据了重要的位置，关系着最终图像的成像质量。
其动态的范围主要受保护信号量和平均噪声比值来决定的，其中动态范围可以从光能的角度来定义。
数字的信号处理会受到曝光量中曝光效果、光照度和强度的影响和作用。
动态范围跟图
案的深度息息相关，如果图像动态范围宽，则在图像处理时亮度变化较为明显，但如果动态范围较窄，在亮度转化时，亮暗程度的变化并不明显。
目前图像的宽动态范围在视频监控、医疗影像等领域应用较为广泛。
超分辨率重建技术
提高图像分辨率最直接的办法就是提高采集设备的传感器密度。
然而高密度的图像传感器的价格相对昂贵，在一般应用中难以承受;另一方面，由于成像系统受其传感器阵列密度的限制，目前已接近极限。
解决这一问题的有效途径是采用基于信号处理的软件方法对图像的空间分辨率进行提高，即超分辨率(SR：Super-Resolution)图像重建，其核心思想是用时间带宽(获取同一场景的多帧图像序列)换取空间分辨率，实现时间分辨率向空间分辨率的转换，使得重建图像的视觉效果超过任何一帧低分辨率图像。
视频图像处理技术的应用
显然，图像处理的目是改善图像质量、提取有用信息、识别预定目标等。
在新发展条件下，随着人们对视频安防监控的重视，视频图像处理技术的研发与应用也越来越得到人们的关注。
究竟视频图像处理技术在安防领域有哪些应用?小编列举以下四项：
1)视频监控在各类政府工程项目“平安城市”、“智慧城市”、“智能交通”、“3111工程”、“平安校园”等项目中，视频监控都是不可或缺的一部分。
视频图像的质量直接影响安防监控的力度，应用视频图像处理技术可提高安防监控的质量。
针对视频图像处理,迅通近期推出一款新产品——视频图像智能分析软件(简称迅通VAIS)。
这是一款集合宽动态增强技术处理、超分辨率重建技术、去雾增强处理技术的视频图像处理软件，可广泛应用于恶劣环境下的监控视频图像处理，提升画面质量，同时无需在系统前端投入。
该软件可通过对视频图像进行预处理，实现在无人值守后台的情况下不间断地对视频图像进行自动处理并归档，以方便随时调看处理过的视频，极大程度上将繁琐的处理过程简便化，为“平安城市”、“智能交通”等项目保驾护航。
目前全国各地平安城市建议正如火如荼地进行，大部分重点城市平安城市建设已完成。
项目完成后，监控系统的应用尤为重要，如何更好地应用该系统为城市治安，城市建议作贡献?面对海量的视频文件，如何提高应用?由于初期平安建设监控应用普遍使用模拟摄像机或者标清摄像机,视频画质比较模糊,要想满足高清化的应用需要,以往的方法是更换原有前端摄像机,该方法的缺点是大幅度增加成本投入,如果应用迅通VAIS视频处理软件,即可在低成本的情况下满足应用需求。
2)常规摄像机视场中的物体在有亮度较高的背景光情况下，如看门口或窗外的物体时，在拍摄过程中，被拍摄的主体目标后面有非常亮的背景或一个亮点光源。
传统普通摄像机对单一图像中最亮和最暗部分的平衡调整能力非常有限，一般以摄取进来的所有光线的平均值为基准，并决定曝光等级。
为了克服这个问题，一种称为背光补偿(BLC)的方法通过加权的区域理论被广泛使用在多数摄像机上。
采用中央背光补偿(BLC)模式，它主要是靠提升视场中央部分的亮度、降低视场四周部分的亮度来达到看清位于中央位置内物体的目的。
但是，在这种情况下摄像机无法同时看清前场景与后场景内的目标，使用宽动态(Wide-dynamic)范围工作模式可有效解决这一矛盾。
在一些明暗反差较强烈的场合，传统摄像机的表现就不尽
如意，得不到清晰的图像。
于是通过技术手段使摄像机具备良好的宽动态功能(WDR)，近年来宽动态摄像机被广泛应用于背光环境下的场合。
但如果大范围应用宽动态摄像机，系统造价比较高，特别针对原有系统的升级，更是造成一种浪费。
迅通VAIS视频图像处理中的宽动态背光处理技术可改善视频监控中整体偏黑、背光的图像，增加图像的层次跟细节，还原视频图像的关键信息。
例如在交通视频、银行取款机监控视频、仓库视频等监控视频中，经常出现图像背光的情况，一旦出现事故视频图像将成为关键的信息来源。
监管人员可利用宽动态、背光处理后的监控视频图像进行分析取证，提升视频摘要检索的准确率，获取关键信息，快速找到想要的数据。
示例：下面为某车库入口场景图片：
左图为星光级高清摄像机下的暗光模拟视频，通过知名摘要软件摘要后，得出此段视频共有4个对象，最黑部分的关键人物摘要丢失。
右图为将原视频经过迅通VAIS进行增强处理，再进行摘要后，结果同一段视频得出11个对象，大大增加识别准确率。
此外，迅通VAIS 还准确摘到右边暗处走出来的人物。
3)以视频监控为基础材料的图像侦查成为继刑侦、技侦、网侦之后侦查破案的第四大技术支撑。
人们可通过视频图像智能分析处理技术，对视频中的特定物体进行检测与分析，从而获取视频关键信息，协助公安部门快速破案，实际应用在车牌分辨、背光人脸分辨等方面。
示例：下图为快速公路，晚上10点左右，车灯强光照射，超速车速模糊车牌处理：
以上车辆图像，经过迅通VAIS多帧重建后，可以辨别车牌6位数字字母组合中的5位。
可见，视频图像处理技术能提高人们对关键信息的获取能力，助力图像侦查。
4)连日来的大雾天气形成了巨大的污染带，从北京、天津到石家庄，从郑州、南通到贵阳，空气污染指数持续上升，全国74个重点监测城市近半数严重污染，北京城区PM2.5一度逼近1000。
巨大的雾霾笼罩在中国上空，遮蔽了视线，严重影响着各地居民的正常生活及交通运输畅通。
据相关技术人员介绍，雾霾天气下，大部分视频监控系统所监控的图像色彩将会暗淡、其对比度也会变低，因此会导致一些重要目标的细节淹没在雾气中难以发现，这就会导致视频监控系统正常功能发挥受到影响。
如何去除视频中遮挡的雾气等杂物，提高视频成像清晰度，成为当前户外视频监控系统中一项重要的技术，尤其是当前智能交通网的建设下，对这一要求更加迫切。
迅通VAIS通过去雾处理技术对低质量、雾霾天气以及雨雪、强光、暗光等恶劣条件下的视频图像进行增强处理。
解决视频监控图像的图像对比度差、分辨率低、图像模糊、特征无法辨识等图像问题，助力公安机关对图像信息的提取和判断。
示例：下图为山区公路大雾视频处理对比：
在原始图像中，场景图像整体发白，细节模糊，对比度下降。
经迅通VAIS处理以后，整幅图像对比度加大，散射效应得到很大程度抑制，图像显得清晰、通透，增加了图像的层次和细节。
总结
随着科技的发展和时代的不断进步，视频和图像数据处理技术已经逐渐成熟起来，对人们的生活和工作起着重要的作用。
未来，视频监控与我们生活的联系将日益密切。
毫无疑问，
视频图像处理技术的研发是时下最大的安防热点之一，也是众多安防企业值得关注的一个领域。
