安防視頻監(jiān)控圖像處理的技術與方法

眾所周知，圖像處理的目是改善圖像質(zhì)量、提取有用信息、識別預定目標等。而光電圖像信息處理技術緊跟信息處理技術的前沿，擴展人類的信息器官和思維器官的功能。特別是信息獲取與處理技術的發(fā)展，使人類對于外部世界看得遠(超視距本領)、看得清(空間分辨、光譜分辨和立體分辨本領)、不受阻擋(穿透云霧或物體本領)、識別能力強(信息處理技術)，把人類獲取外界信息的能力提高到空前的高度。

由于光電信息技術是邊緣學科交叉的新興科學技術，而其光電成像器件輸出的是視頻圖像信號，因而光電圖像處理，也就是我們常說的視頻圖像處理，而這種視頻圖像處理的技術與方法，已廣涉應用于現(xiàn)代安防的視頻監(jiān)控圖像處理中。本文介紹視頻圖像及其處理的基本概念，視頻圖像處理的基本技術與方法：如像素的點處理、區(qū)域處理，視頻圖像的幀處理等。

視頻圖像及其處理的基本概念

視頻圖像的含義

眾所周知，掃描型光電成像器件或攝像器件，是通過電子束掃描或固體自掃描等方式，將被攝景物經(jīng)光學系統(tǒng)成像在器件的光敏面上的二維圖像轉(zhuǎn)變?yōu)橐痪S時序信號輸出來。這種運載圖像信息的一維時序信號就稱為視頻信號，或視頻圖像信號。如將這種視頻信號送入監(jiān)視器，控制顯像管的電子槍的強度，顯像管的電子槍與攝像器件作同步掃描，即可將攝像器件所攝取的圖像顯示出來。顯然，這種掃描型光電成像器件能對圖像進行存儲和傳輸，并能實現(xiàn)遠程觀察。

視頻(video)指動態(tài)圖像(movingimage)，可以認為是隨時間變化的靜態(tài)圖像系列(still-frameimage/picturesequence)。在靜態(tài)圖像中，信息密度隨空間分布，且相對于時間為常量;而動態(tài)圖像的空間信息密度特征則隨時間變化。

視頻圖像的數(shù)學表達式

視頻圖像的數(shù)學表達式的一般形式可以以寫成S(x，y，t)。其中，x，y為空間變量，t為時間變量，而S為對應于時空點(x，y，t)的光度學物理量。如果采用RGB體系來描述的話，完整的數(shù)字表達式可寫成

R=SR(x，y，t)

G=SG(x，y，t)(1)

B=SB(x，y，t)

當RGB為模擬信號時，我們稱它為模擬視頻。如果對RGB進行了數(shù)字化，就稱為數(shù)字視頻，這與模擬靜態(tài)圖像和數(shù)字靜態(tài)圖像的概念是基本相似的。但是模擬視頻和數(shù)字視頻要比模擬靜態(tài)圖像和數(shù)字靜態(tài)圖像的關系與差別復雜得多。

視頻圖像處理的基本概念

光電圖像處理是光電成像技術與數(shù)字圖像處理技術的結合，如圖1所示。由圖看出，光電成像技術是自然界圖像到數(shù)字世界圖像的橋梁。光電圖像處理是基于光電成像技術與計算機技術的圖像處理，因而其計算精度高、靈活性好、適應性強。

安防視頻監(jiān)控圖像處理的技術與方法

視頻圖像處理可以看成靜態(tài)圖像處理的高層處理，又可以看成靜態(tài)圖像處理的繼續(xù)。首先，它要用到靜態(tài)圖像處理的所有技術，因為視頻圖像是在時間上系列化的靜態(tài)圖像;其次，它包含了許多靜態(tài)圖像處理沒有的或不能解決的新問題;再次，視頻圖像處理同時與圖形學、人工智能、模式識別等多個學科領域都有交叉的內(nèi)容，它們既有聯(lián)系，又有各自的特征和側(cè)重點。由于圖像是由像素構成的，所以在很多情況下是對像素直接處理。這種像素處理的技術方法又可分為點處理和區(qū)域處理的技術方法，此外還有圖像的幀處理。下面分別論述。

視頻圖像的點處理的技術與方法

點處理又叫做直接對原像素值進行處理，是一種最基本的圖像處理操作，算法比其他算法簡單。點處理算法是指僅根據(jù)圖像中像素的原值(有時還要考慮該像素在圖像中的位置)按一定規(guī)則(或變換)來確定其新值的一種算法。也就是說，單個像素的新值僅僅依賴于該像素原值的大小。由于像素原值與新值之間算法上的這種聯(lián)系，點處理算法一般是可逆的，并采取逐點掃描圖像像素的方式來完成各像素的變換處理。

由于點處理變換是一種僅僅依賴于像素原值的變換，所以這種變換過程可借助于查找表(LUT)來快速實現(xiàn)。如果點處理算法中還要考慮像素的位置，則除了查找表外，還要用到計算公式。一般，點處理算法并不改變一幅圖像中各像素之間的空間關系，因而點處理算法不能用于修飾圖像中所包含的細節(jié)。

點處理僅是用輸入像素值產(chǎn)生輸出像素值，它是圖像處理最簡單最有效的方法。

點處理的應用包括圖像灰度變換、色度變換、直方圖分析等。下面討論點處理方法實現(xiàn)的圖像亮度調(diào)整、圖像亮度反置、圖像閾值化、圖像對比度拉伸、圖像偽彩色處理等圖像處理算法。

圖像亮度調(diào)整

這是一種點處理，處理時對圖像中每個像素加上(或減去)一個常數(shù)。設像素亮度為I，則變化按下式進行

I=I+b(2)

式中，b是亮度常數(shù)，可為正數(shù)或負數(shù)。若b為正數(shù)，則像素亮度增加;若b為負數(shù)，則像素亮度減少。

圖像亮度反置

圖像亮度反置同根據(jù)照片制作負片有點相似，是一種很簡單的點處理技術。用這種方法對圖像進行處理后，圖像亮的部分變暗，暗的部分變亮，較亮的部分變成較暗，較暗的部分變成較亮。其處理方法是：用可能的最大像素值減去像素的值作為該像素的新值。圖像中最暗的部分，其像素值為0，處理后變成最亮的部分，其像素值為63。反之，圖像中最亮的部分經(jīng)變換后反置成最暗的部分。

圖像閾值化

這是一種將連續(xù)色調(diào)圖像變成黑白圖像的方法，其基本思想是使像素值小于指定閾值的像轉(zhuǎn)換成黑像素，像素值等于或大于指定閾值的像素轉(zhuǎn)換成白像素。這一方法在諸如桌面印刷、機器視覺等各個領域都有著廣泛的應用。

在機器視覺領域內(nèi)，對圖像進行邊緣檢測之前，一般先對其進行二值化處理。在這種情況下，閾值處理能夠消除圖像中那些可能會干擾邊界檢測處理的信息。正確地選擇閾值以保證在閾值處理中不至于損失太多的信息，這一點是很重要的。