解析：细数鲜为人知的视频图像处理技能

当今社会是一个信息化社会，图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。研究表明，在人类接受的信息中，图像等视觉信息所占的比重达到了75%。正所谓“百闻不如一见”，视频图像处理技能的研究和运用已经成为现代生活中必不可少的一部分。

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，在实际的运用中，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，由于操作技能问题或者客观因素等，给视频图像处理技能的运用带来一些负面影响，降低了处理技能的水平和质量。

视频图像处理技能的四大技能

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，允许连续性的运作。在视频图像处理技能范围内最主要的就是包括了图像的压缩技能和视频图像的处理技能等。目前，市场上主流的视频图像处理技能包括：智能分析处理，视频透雾增透技能，宽动态处理，超分辨率处理，下面分别解释以上四种处理技能。

智能分析处理技能

智能视频分析技能是解决视频监控领域大数据筛选、检索技能问题的重要手段。目前国内智能分析技能允许分为两大类：一类是通过前景提取等技巧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能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运用，如车辆检测、人流统计、人脸检测等运用。

视频透雾增透技能

视频透雾增透技能，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运用提供良好的条件。

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，其中动态范围允许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，假如图像动态范围宽，则在图像处理时亮度变化较为明显，但假如动态范围较窄，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、医疗影像等领域运用较为多数。

超分辨率重建技能

提高图像分辨率最直接的办法就是提高采集设备的密度。然而高密度的的价格相对昂贵，在一般运用中难以承受;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技巧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。

随着人们对监控图像质量的条件越来越高，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条件。在这样的形式下，现在的主流视频图像处理技能都要与时俱进，以满足用户不断变化的需求。

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