模糊圖像處理技術的發(fā)展 - 模糊圖像處理技術在安防領域的應用

　　2、模糊圖像處理技術的發(fā)展

　　從20世紀90年代以來，安防行業(yè)經(jīng)歷了一個飛速發(fā)展的時期。隨著安防監(jiān)控系統(tǒng)從全模擬到全數(shù)字的發(fā)展，人們對圖像質(zhì)量要求越來越高，圖像分辨率也經(jīng)歷了從CIF到標清再到高清分辨率的變遷。

　　早期傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)采用模擬信號傳輸方式，稱為第一代全模擬監(jiān)控時代。模擬監(jiān)控主導安防市場十幾年時間，那時的視頻文件通過磁帶錄像機進行錄像和保存。在模擬監(jiān)控時代，因為視頻圖像的存儲都是采用模擬設備，模擬存儲設備隨著時間延長，圖像會有一定的信息損失。但是模糊圖像處理技術是針對數(shù)字圖像進行處理的技術，所以那個年代還沒有被引入到安防領域。

　　因模擬監(jiān)控系統(tǒng)固有的缺陷，隨著計算機技術的不斷發(fā)展，數(shù)字化存儲方式逐漸取代了模擬的磁帶存儲。隨之進入了第二代準數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)，以數(shù)字硬盤錄像DVR為主，替代了模擬錄像機，跨出數(shù)字監(jiān)控的第一步。對視頻圖像數(shù)字化以后，圖像處理技術開始派上了用場，模糊圖像處理技術逐步被引入安防領域。

　　隨著計算機與網(wǎng)絡技術的發(fā)展，目前視頻監(jiān)控已經(jīng)發(fā)展到了基于IP網(wǎng)絡傳輸?shù)娜珨?shù)字監(jiān)控時代。這樣就進入了第三代全數(shù)字網(wǎng)絡視頻監(jiān)控時代，這個時代的代表產(chǎn)品以IPC、NVR為主。視頻圖像數(shù)字化以后，模糊圖像處理技術在安防領域得到廣泛的應用。

　　模糊圖像處理技術屬于圖像處理技術的一種，所謂圖像處理技術，就是利用計算機或高速、大規(guī)模的集成數(shù)字硬件，對從圖像信息中的數(shù)字電信號進行某些數(shù)字運算或處理，以期提高圖像的質(zhì)量或達到人們所預期的結果，因此也稱為計算機圖像處理技術。如對被噪聲污染的圖像除去噪聲，對信息微弱的圖像進行增強處理，對失真的圖像進行幾何校正，從犯罪現(xiàn)場提供指紋特征等。過去幾年，受國際恐怖事件的推動，人們的安全防范意識越來越高，社會對安保的需求也越來越多，監(jiān)控圖像處理技術也將在這樣的市場需求和規(guī)律中不斷演進，發(fā)揮越來越多的作用。

　　3、安防行業(yè)的特殊要求

　　計算機圖像處理是將圖像信號轉換成數(shù)字信號并利用計算機對其進行處理。由于計算機的處理速度極快，且數(shù)字信號具有失真小、易保存、易傳輸、抗干擾能力強等特點，因而計算機圖像處理的應用十分廣泛，包括航空航天、遙測技術、醫(yī)療器械、工業(yè)自動化檢測、安全識別、安防監(jiān)控、娛樂媒體等各大領域。每一個應用領域都有其領域的特殊性要求，安防監(jiān)控行業(yè)應用也有其固有的特殊性。

　　對圖像清晰度要求較高。在治安監(jiān)控現(xiàn)場，公安機關往往需要通過監(jiān)控錄像來辨認嫌疑人、證據(jù)等。一般清晰度不高的視頻都達不到這種要求。在交通監(jiān)控現(xiàn)場，交警需要通過監(jiān)控圖像來識別車牌、違章行為、駕駛人等要求，模糊的圖像在這種場合根本無法應用。

　　不同的行業(yè)監(jiān)控，對圖像要求的差異性。比如醫(yī)療監(jiān)控，對圖像的色彩還原性要求比較高。智能交通監(jiān)控，對攝像機夜間照度和抓拍速度要求比較高，要求能清晰辨別車牌。在無人值守監(jiān)控，需要設備在無人看管的條件下能長期穩(wěn)定的工作。

　　戶外安裝，無人看守。在安防領域，大多情況設備需要安裝在室外，設備需要經(jīng)受常年的風吹日曬。要經(jīng)歷常年溫度、濕度、鹽度、輻射等自然條件的影響。電子設備自身的老化的速度會比其他領域要相對快一些。攝像機鏡頭、電子設備、傳輸線路等設施的老化會導致圖像越來越模糊。

　　海量視頻路數(shù)的要求。在大型平安城市監(jiān)控項目中，視頻路數(shù)會達到上萬路，甚至更多路。如此海量的視頻路數(shù)，對網(wǎng)絡帶寬、存儲設備都提出了很高的要求。所以在視頻監(jiān)控領域都期望視頻編碼的碼率壓縮比達到最高，從而降低對帶寬和容量的要求。這就導致在視頻編碼環(huán)節(jié)產(chǎn)生更多的信息丟失，從而導致圖像模糊。

　　安防領域的這些特殊應用場所，都會導致圖像清晰度的下降，反過來又對圖像清晰度有很高的要求，勢必會導致模糊圖像處理技術在這里有廣闊的應用前景。

　　4、模糊圖像處理技術的局限性

　　目前受硬件水平、傳輸帶寬以及應用環(huán)境等因素影響，圖像模糊問題還無法得到徹底解決。

　　圖像從采集到傳輸?shù)酱鎯︼@示的任何一個環(huán)節(jié)對于圖像質(zhì)量都很關鍵，任何一個步驟出問題都會影響圖像質(zhì)量，而且這種影響是不可逆的，所以說徹底解決圖像模糊問題，需要一個全方位的技術更新。比如，在當前的數(shù)字圖像技術的背景下，編碼技術是影響圖像質(zhì)量的瓶頸之一，如果出現(xiàn)一種壓縮比高、圖像損失小的編碼算法，當然會一定程度解決因為壓縮導致的圖像模糊問題，不過要實現(xiàn)這種算法，通常需要更高的運算代價，所以還需要硬件技術的更新來滿足這樣的算法。

　　類似超分辨重構的模糊圖像處理技術由于其算法的復雜性，目前的常規(guī)設備還很難做到實時處理高清圖像，所以算法的效率還是目前的模糊圖像處理的不足之一，這就需要從算法和硬件兩方面入手，提高算法效率，同時也需要提升硬件性能。

　　另外，目前各種針對模糊圖像處理的算法，都是基于某種特定場景應用而產(chǎn)生的解決方法，各種算法存在的局部性和局限性，造成了算法應用的障礙。所以在未來的很多年，我們關于圖像處理的算法和模型也有很長的路要走。