本文摘要：1.阐述监控视频技术经历了仿真时代，转入了数字化时代。

1.阐述监控视频技术经历了仿真时代，转入了数字化时代。在数字化监控的进程中，目前于是以处在从数字化、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，人们期望通过智能分析代替大量艰巨的人工对监控视频内容的查看、分析和总结。

智能化牵涉到到对监控视频图像的种种处置，从技术的层面上大体可以分成三个层次：侧重于像素或像块的视频图像处理，侧重于图像特征和目标的视频图像分析，侧重于图像内容语义的智能分析。用通俗的话说道，监控视频图像处理的目标是“看清楚”监控的场景，包括去噪声、去模糊、去晃动、去雾霾、超强分辨率修复、动态范围拓展等措施;监控视频图像分析的目标是“看明白”监控的对象，包括车牌辨识、人脸识别、人流统计资料等方面;智能监控视频分析的目标是“看懂”监控场景内容的语义(semantics)，即得出人需要解读的分析结果，如这里再次发生了什么，这里有什么等。

它包括多种智能分析技术，如不道德辨识、侵略检测、遗留物检测、群体行为辨识、违规车辆检测等方面。在这三个层次中，似乎智能监控视频分析是我们最后的目标，替代人工对视频监控内容的仔细观察、分析和辨别，甚至比我们人类在某些方面更为精确和快捷。但是，要超过这一目标，必需向智能分析系统获取尽量确切的视频图像，尽量精确的目标区分和辨识的结果，我们将这些技术称作智能视频分析的基础技术，即视频图像处理和分析。

如果所获取的图像约将近这样的拒绝，则很难确信智能分析系统不会取得准确的分析结果。因此，我们说道智能视频分析固然最重要，智能分析的具体方法固然最重要，但是获取优质视频图像的基础技术在当前视频分析智能化的接续发展阶段尤为重要。目前从应用于的看作，智能视频分析虽然获得了突飞猛进的进展，但依然有过于多的内容必须研究和研发，智能视频分析技术尚能正处于视频处置和视频分析的“初级阶段”，这一部分是当下实际应用于场合中重点注目的内容。基础的监控视频处置和分析技术包括很多的方面，除了经典的视频处置技术如图像增强、图像去噪等技术外，目前大家更为注目的主要有图像去雾，动态范围拓展，超强分辨率修复，车牌辨识，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(VideoAnalysisInstrumentSystem)——迅通视频图像分析系统为事例，侧重讲解视频图像处理和视频图像分析这两方面的基础处置技术。2.视频图像处理2.1去雾增透处置由于大气衍射起到，雾天天气条件下提供的视频图像更为模糊不清，相当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雾气的波动而造成了图像细节的遗失，清晰度过于;周围环境光的参予造成了图像颜色的杂讯，色调沉闷。

为了提高这类雾天图像，可采行视频去雾增透技术(全称透雾技术)，将因雾气和灰尘等造成阴暗不明的图像显得明晰，发掘出更好的图像所包括的信息，为下一步对图像的智能分析应用于获取较好的条件。目前的透雾处置方法主要分成两类：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，它不考虑到图像降质原因，只针对图像的色彩展开处置，能有效地提升雾天图像的对比度，引人注目图像的细节，提高图像的视觉效果，但可能会导致一定的信息损失。

　　雾天图像复原针对雾天图像质量发育的机理，创建雾气图像发育模型，然后用图像复原的方法，对雾天发育图像展开复原，补偿发育过程导致的杂讯，取得对无雾图像的拟合估算，从而提高雾天图像质量。这种方法针对性强劲，获得的去雾效果大自然，信息损失小，处置的关键是模型中参数的估算。

图1为VAIS系统使用基于物理模型的较慢动态去雾方法对雾天图像增透处置的一例。

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