智能監控視頻分析：基礎技術尤為重要

1. 概述

監控視頻技術經歷了模擬時代，進入了數字化時代。在數字化監控的進程中，目前正處在從數字化、網路化、高清化向智能化的發展過程中。其中智能化的監控視頻分析是當前重點發展方向之一，人們希望通過智能分析取代大量繁重的人工對監控視頻內容的察看、分析和總結。

智能化涉及到對監控視頻圖像的種種處理，從技術的層面上大致可以分為三個層次：注重於像素或像塊的視頻圖像處理，注重於圖像特徵和目標的視頻圖像分析，注重於圖像內容語義的智能分析。用通俗的話說，監控視頻圖像處理的目標是「看清楚」監控的場景，包含去雜訊、去模糊、去抖動、去霧霾、超解析度重建、動態範圍擴展等措施;監控視頻圖像分析的目標是「看明白」監控的對象，包含車牌識別、人臉識別、人流統計等方面;智能監控視頻分析的目標是「看懂」監控場景內容的語義(semantics)，即給出人能夠理解的分析結果，如這裡發生了什麼，這裡有什麼等。它包含多種智能分析技術，如行為識別、入侵檢測、遺留物檢測、群體行為識別、違規車輛檢測等方面。

在這三個層次中，顯然智能監控視頻分析是我們最終的目標，替代人工對視頻監控內容的觀察、分析和判斷，甚至比我們人類在某些方面更加準確和快捷。但是，要達到這一目標，必須向智能分析系統提供儘可能清楚的視頻圖像，儘可能準確的目標劃分和識別的結果，我們將這些技術稱之為智能視頻分析的基礎技術，即視頻圖像處理和分析。如果所提供的圖像達不到這樣的要求，則很難指望智能分析系統會獲得正確的分析結果。因此，我們說智能視頻分析固然重要，智能分析的具體方法固然重要，但是提供優質視頻圖像的基礎技術在當前視頻分析智能化的起始發展階段尤為重要。

目前從應用的角度看，智能視頻分析雖然取得了長足的進展，但仍然有太多的內容需要研究和開發，智能視頻分析技術尚處於視頻處理和視頻分析的「初級階段」，這一部分是當下實際應用場合中重點關注的內容。基礎的監控視頻處理和分析技術包含很多的方面，除了經典的視頻處理技術如圖像增強、圖像去噪等技術外，目前大家較為關注的主要有圖像去霧，動態範圍擴展，超解析度重建，車牌識別，人臉識別，……，等多項技術。下面以在視頻監控行業小有名氣的VAIS(Video Analysis Instrument System)――迅通視頻圖像分析系統為例，著重介紹視頻圖像處理和視頻圖像分析這兩方面的基礎處理技術。

2. 視頻圖像處理

2.1 去霧增透處理

由於大氣散射作用，霧天天氣條件下獲取的視頻圖像較為模糊，嚴重地影響著圖像的視覺效果。其原因主要在於目標光線在傳播過程中遭到霧氣的衰減而導致了圖像細節的丟失，清晰度不夠;周圍環境光的參與造成了圖像顏色的失真，色調平淡。

為了改善這類霧天圖像，可採取視頻去霧增透技術(簡稱透霧技術)，將因霧氣和灰塵等導致朦朧不清的圖像變得清晰，發掘出更多的圖像所包含的信息，為下一步對圖像的智能分析應用提供良好的條件。

目前的透霧處理方法主要分為兩類：霧天圖像增強和霧天圖像復原。霧天圖像增強方法現對比較簡單，它不考慮圖像降質原因，只針對圖像的色彩進行處理，能有效地提高霧天圖像的對比度，突出圖像的細節，改善圖像的視覺效果，但可能會造成一定的信息損失。

霧天圖像復原針對霧天圖像質量退化的機理，建立霧氣圖像退化模型，然後用圖像復原的方法，對霧天退化圖像進行復原，補償退化過程造成的失真，獲得對無霧圖像的最優估計，從而改善霧天圖像質量。這種方法針對性強，得到的去霧效果自然，信息損失小，處理的關鍵是模型中參數的估計。圖1為VAIS系統採用基於物理模型的快速實時去霧方法對霧天圖像增透處理的一例。

(a) 透霧處理前 (b) 透霧處理後

圖1 透霧處理效果對比

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！