如何解决极端环境视频图像处理的画质大幅下降问题？

随着高清采集、高清传输、高清解码和显示设备的不断升级，极大地满足了人们对高清画质的需求。高清设备带来的高分辨率提升了视频清晰度，但仍不能保证在所有情况下都能看的清楚，看的明白，比如雨天、雾霾等恶劣天气或者夜间低照度环境下，虽百万像素也只能望图兴叹，无可奈何了；又如为了节省带宽而采用高压缩比编码带来的分块效应，造成图像质量下降。如何解决这些极端环境造成的画质大幅下降，在这些恶劣环境下看得更清楚，这是视频图像技术亟待解决的问题，尤其视频监控在生活中应用的范围越来越广，人们对新形势下视频处理技术的应用和发展问题尤为关注。

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，在实际的视频监控应用中，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，由于操作技术问题或者客观因素等，给视频图像处理技术的应用带来一些负面影响，降低了处理技术的水平和质量。

视频图像处理技术的四大技术

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，可以连续性的运作。在视频图像处理技术范围内最主要的就是包括了图像的压缩技术和视频图像的处理技术等。目前，市场上主流的视频图像处理技术包括：智能分析处理，视频透雾增透技术，宽动态处理，超分辨率处理，下面分别介绍以上四种处理技术。

智能分析处理技术

智能视频分析技术是解决视频监控领域大数据筛选、检索技术问题的重要手段。目前国内智能分析技术可以分为两大类：一类是通过前景提取等方法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术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应用，如车辆检测、人流统计、人脸检测等应用。

视频透雾增透技术

视频透雾增透技术，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应用提供良好的条件。

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，其中动态范围可以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，如果图像动态范围宽，则在图像处理时亮度变化较为明显，但如果动态范围较窄，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、医疗影像等领域应用较为广泛。

超分辨率重建技术

提高图像分辨率最直接的办法就是提高采集设备的传感器密度。然而高密度的图像传感器的价格相对昂贵，在一般应用中难以承受；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方法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。

图像增强的两种技术方法

除了视频图像处理技术外，图像增强技术可针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征。在图像增强技术的发展中，抑制或消除图像噪声点占据了很重要的位置，也发展出很多专门“去噪”的算法。

首先介绍空间域图像增强方法。空间域增强是指增强构成视频图像的像素，直接对这些像素操作的过程。主要有以下方法：

基本灰度变换：将图像像素值由一个范围映射到另一个范围，包括线性变换，对数变换和幂次变换等，比如大家熟知的伽玛校正就是一种幂次变换。通过灰度变换，可以提高不同像素点间灰度差，提高对比度，更有利于人眼认清细节。同时该方法也是其他一些高级方法的基础。

直方图处理：将原图像通过某种变换，得到一副灰度直方图为均匀分布或者规定分布的新图像的方法，是图像增强算法中最常用、最重要的算法之一。它以概率理论做基础，运用灰度点运算来实现直方图的变换，从而达到图像增强的目的。通过直方图均匀化可以有效改进图像的动态范围，提高对比度，更有利于人眼对细节的辨认。

平滑空间滤波：平滑空间滤波主要是进行过滤图像噪点，平滑图像。平滑滤波方法很多，比如线性平滑滤波，包括均值滤波等，非线性平滑滤波，如中值滤波。线性滤波有很好的平滑效果，可以过滤噪点，但也会导致边缘细节的模糊。非线性滤波是对线性滤波的一个改进，会对根据像素点的状态采取不同的策略，可消除一些孤立的噪点，对图像细节影响不大，但会对图像的边缘带来一定的失真。为了克服以上两种算法的缺点，人们又提出很多改进方案，引入自适应的平滑算法，通过各种方法兼顾噪点的滤除和图像细节的保持。

锐化空间滤波：同平滑空间滤波相反，锐化空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波器来实现，如梯度法，拉普拉斯算子滤波等。锐化空间滤波会提升图像细节，但也会使噪声点得到放大。

其次频率域图像增强方法。频率域图像增强是将图像视为2维信号，变换到频率域进行过滤增强操作。图像从空间域转换到变换域的变换方法很多，如傅立叶变换、沃尔什-哈达玛变换、余弦变换、K-L变换以及小波变换等。而傅立叶变换和小波变换则是常见的用于图像去噪的变换方法。

低通过滤：类似空间平滑滤波，将高频部分过滤到，达到去噪的目的。常用到的有巴特沃斯低通滤波器，高斯低通滤波器等。

高通滤波：类似锐化空间滤波，保留更多高频部分，达到提升图像细节的目的，但也会带来噪点的放大。

频率域图像增强由于要进行频率变换，计算复杂度比较高，在监控视频领域的应用受到一定限制。还有很多图像增强和去噪方法在噪声点去除、边缘细节处理和对比度提升上都有很好的表现，但由于其运算复杂度高或者针对性比较强，并不适合在视频监控领域内使用，而更多面向专门图像处理系统，如医疗图像、遥感等领域。但随着硬件设备和图像技术的不断发展和进步，必将有更多新的视频增强技术应用到视频监控中来。

审核编辑：黄飞