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智能监控视频分析:基础技术尤为重要

导读: 监控视频技术经历了模拟时代,进入了数字化时代。在数字化监控的进程中,目前正处在从数字化、网络化、高清化向智能化的发展过程中。

1. 概述

监控视频技术经历了模拟时代,进入了数字化时代。在数字化监控的进程中,目前正处在从数字化、网络化、高清化向智能化的发展过程中。其中智能化的监控视频分析是当前重点发展方向之一,人们希望通过智能分析取代大量繁重的人工对监控视频内容的察看、分析和总结。

智能化涉及到对监控视频图像的种种处理,从技术的层面上大致可以分为三个层次:注重于像素或像块的视频图像处理,注重于图像特征和目标的视频图像分析,注重于图像内容语义的智能分析。用通俗的话说,监控视频图像处理的目标是“看清楚”监控的场景,包含去噪声、去模糊、去抖动、去雾霾、超分辨率重建、动态范围扩展等措施;监控视频图像分析的目标是“看明白”监控的对象,包含车牌识别、人脸识别、人流统计等方面;智能监控视频分析的目标是“看懂”监控场景内容的语义(semantics),即给出人能够理解的分析结果,如这里发生了什么,这里有什么等。它包含多种智能分析技术,如行为识别、入侵检测、遗留物检测、群体行为识别、违规车辆检测等方面。

在这三个层次中,显然智能监控视频分析是我们最终的目标,替代人工对视频监控内容的观察、分析和判断,甚至比我们人类在某些方面更加准确和快捷。但是,要达到这一目标,必须向智能分析系统提供尽可能清楚的视频图像,尽可能准确的目标划分和识别的结果,我们将这些技术称之为智能视频分析的基础技术,即视频图像处理和分析。如果所提供的图像达不到这样的要求,则很难指望智能分析系统会获得正确的分析结果。因此,我们说智能视频分析固然重要,智能分析的具体方法固然重要,但是提供优质视频图像的基础技术在当前视频分析智能化的起始发展阶段尤为重要。

目前从应用的角度看,智能视频分析虽然取得了长足的进展,但仍然有太多的内容需要研究和开发,智能视频分析技术尚处于视频处理和视频分析的“初级阶段”,这一部分是当下实际应用场合中重点关注的内容。基础的监控视频处理和分析技术包含很多的方面,除了经典的视频处理技术如图像增强、图像去噪等技术外,目前大家较为关注的主要有图像去雾,动态范围扩展,超分辨率重建,车牌识别,人脸识别,……,等多项技术。下面以在视频监控行业小有名气的VAIS(Video Analysis Instrument System)——迅通视频图像分析系统为例,着重介绍视频图像处理和视频图像分析这两方面的基础处理技术。

2. 视频图像处理

2.1 去雾增透处理

由于大气散射作用,雾天天气条件下获取的视频图像较为模糊,严重地影响着图像的视觉效果。其原因主要在于目标光线在传播过程中遭到雾气的衰减而导致了图像细节的丢失,清晰度不够;周围环境光的参与造成了图像颜色的失真,色调平淡。

为了改善这类雾天图像,可采取视频去雾增透技术(简称透雾技术),将因雾气和灰尘等导致朦胧不清的图像变得清晰,发掘出更多的图像所包含的信息,为下一步对图像的智能分析应用提供良好的条件。

目前的透雾处理方法主要分为两类:雾天图像增强和雾天图像复原。雾天图像增强方法现对比较简单,它不考虑图像降质原因,只针对图像的色彩进行处理,能有效地提高雾天图像的对比度,突出图像的细节,改善图像的视觉效果,但可能会造成一定的信息损失。

  雾天图像复原针对雾天图像质量退化的机理,建立雾气图像退化模型,然后用图像复原的方法,对雾天退化图像进行复原,补偿退化过程造成的失真,获得对无雾图像的最优估计,从而改善雾天图像质量。这种方法针对性强,得到的去雾效果自然,信息损失小,处理的关键是模型中参数的估计。图1为VAIS系统采用基于物理模型的快速实时去雾方法对雾天图像增透处理的一例。

智能监控视频分析:基础技术尤为重要

智能监控视频分析:基础技术尤为重要

(a) 透雾处理前 (b) 透雾处理后

图1 透雾处理效果对比

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