让视频图像更高清.pdf

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1、让视频图像更高清然从技术上来看发展更早，现在市场上的应用也越随塞嚣来越多，却并没有在视频监控领域占据显要位置，频图像技术的不断提升，也促使监控市场的高清化这种情况的出现与图像增强自身特点密不可分。发展方向愈发清晰，高清采集、高清传输、高清解首先智能分析的其他技术都是基于对视频图码和显示设备层出不穷，极大地满足了人们对高清像的操作和分析，而视频图像增强则直接对视频帧画质的需求。高清设备带来的高分辨率提升了视频图像的原始数据进行操作，只有经过了包括增强处清晰度，但仍不能保证在所有情况下都能看的清理在内的一系列处理的原始数据才变

2、成最终视频图楚，看的明白，比如雨天、雾霾等恶劣天气或者夜像，显示到设备上或进行后续其他处理。更多情况间低照度环境下，虽百万像素也只能望图兴叹，无是，图像增强是作为设备或者其他技术的子模块附可奈何了；又如为了节省带宽而采用高压缩比编码带出现，并没有直接呈现给客户。带来的分块效应，造成图像质量下降。如何解决这行为分析、车牌识别、人脸抓拍及客流统计些极端环境造成的画质大幅下降，在这些恶劣环境等应用，一般都有标准的适用环境，有一套标准规下看得更清楚，这是视频图像技术亟待解决的问范来统计准确率，也就可以做到统一有效地客观评题。价，效

3、果优劣非常直观。统一的客观评价对这些技这就不得不提出“图像增强”的概念，图像术的发展起到了很好地推动，也容易得到客户的认增强是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应可。反观图像增强则没有一个直观而客观的评价标用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将准，往往要通过人的主观评价及处理前后的图像对原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特比来判断。缺乏有效地评价指标限制了视频图像增征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不强技术的应用和发展，同时其效果也很难得到客户感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，的一致认可。

4、加强图像识别效果，满足某些特殊分析的需要。在在图像增强技术的发展过程中，出现了各种各图像增强技术的发展中，抑制或消除图像噪声点占样的方法，应该说这些方法目的是一致的，那就是据了很重要的位置，也发展出很多专门“去噪”的提升图像视觉效果，但针对不同的问题或者不同的算法。环境，其所采用的方法却大相径庭。图像增强没有统一的理论，它往往是面对问题，针对特定的问题图像增强的技术特点采用特定的方法，如图像模糊则要用锐化的方法来图像增强隶属于智能分析技术范畴，只是智能增强，而图像噪点多的情况则要做平滑处理。如何分析意义比较广泛也被人们所熟

5、知。而图像增强虽根据场景的变化选用最佳增强算法，很多时候甚至156CPS中安网wwwcpscorncn需要人工来干预，这给视频图像增强技术在监控领锐化空间滤波：同平滑空间滤波相反，锐化空域的使用带来很多不便。间滤波是为了突出图像中的细节或者增强被模糊了细节。锐化空间滤波主要通过一阶和二阶的锐化滤图像增强的技术方法波器来实现，如梯度法，拉普拉斯算子滤波等。锐随着技术发展，不断有新的方法出现，图像增化空间滤波会提升图像细节，但也会使噪声点得到强方法可分为空间域方法和频域方法。空间域是单放大。帧图像自身，通常以直接处理像素为基础

6、。而频域综合方法：为了达到图像细节和噪点过滤及对则是修改图像的在频域里的变换为基础，常用的有比度等，人们发展了很多综合性方法，如Retinex算傅里叶变换、小波变换等。法，以人类视觉原理和色感一致性(颜色恒常性)空间域图像增强方法为基础，可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒空间域增强是指增强构成视频图像的像素，直常三方面达到平衡，因此可以对各种不同类型的图接对这些像素操作的过程。主要有以下方法：像进行自适应性地增强。基本灰度变换：将图像像素值由一个范围映射频率域图像增强方法到另一个范围，包括线性变换、对数变换和幂次变频率域

7、图像增强是将图像视为2维信号，变换到换等，比如大家熟知的伽玛校正就是一种幂次变频率域进行过滤增强操作。图像从空间域转换到变换。通过灰度变换，可以提高不同像素点间灰度换域的变换方法很多，如傅立叶变换、沃尔什一哈达差，提高对比度，更有利于人眼认清细节。同时该玛变换、余弦变换、K—L变换以及小波变换等。而方法也是其他一些高级方法的基础。傅立叶变换和小波变换则是常见的用于图像去噪的直方图处理：将原图像通过某种变换，得到一变换方法。副灰度直方图为均匀分布或者规定分布的新图像的低通过滤：类似空间平滑滤波，将高频部分过方法，是图像增强算

8、法中最常用、最重要的算法之滤到，达到去噪的目的。常用到的有巴特沃斯低通一。它以概率理论做基础，运用灰度点运算来实现滤波器，高斯低通滤波器等，直方图的变换，从而达到图像增强的目的。通过直高通滤波：类似锐化空间滤波，保留更多高频方图均匀化可以有效改进图像的动态范围，提高对部分，达到提升图像细节的目的，但也会