如今，随着经济的发展和人们生活水平的提升，视频监控在生活中应用于的范围更加甚广，人们对新形势下视频处置技术的应用于和发展问题最为注目。 数字视频和数字图像比传统的图像和视频分辨率要低，处置便利，更容易操作者和整理。但由于部分设备性能严重不足、客观条件容许等因素，在实际的视频监控应用于中，仍不会经常出现视频图像模糊不清、关键信息捕猎将近等问题。
而在视频图像处理的过程中，由于操作者技术问题或者客观因素等，给视频图像处理技术的应用于带给一些负面影响，减少了处置技术的水平和质量。 视频图像处理技术的四大技术 视频图像处理过程中不会牵涉到到对视频图像数据的收集、传输、处置、表明和音频等过程，这些过程联合构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还包括了图像的传输技术和视频图像的处置技术等。
目前，市场上主流的视频图像处理技术还包括：智能分析处置，视频透雾增透技术，长动态处置，超强分辨率处置，下面分别讲解以上四种处置技术。 智能分析处置技术 智能视频分析技术是解决问题视频监控领域大数据检验、检索技术问题的最重要手段。
目前国内智能分析技术可以分成两大类：一类是通过前景萃取等方法对画面中的物体的移动展开检测，通过原作规则来区分有所不同的不道德，如蒸线、物品遗留、周界等；另一类是利用模式识别技术对画面中所必须监控的物体展开针对性的建模，从而超过对视频中的特定物体展开检测及涉及应用于，如车辆检测、人流统计资料、人脸检测等应用于。 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造成阴暗不明的图像显得明晰，特别强调图像当中某些感兴趣的特征，诱导不感兴趣的特征，使得图像的质量提高，信息量更为非常丰富。由于雾霾天气以及雨雪、强光、暗光等险恶条件造成视频监控图像的图像对比度劣、分辨率较低、图像模糊不清、特征无法识别等问题，增透处置后的图像可为图像的下一步应用于获取较好的条件。
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，在图像和视觉完全恢复中占有了最重要的方位，关系着最后图像的光学质量。其动态的范围主要受保护信号量和平均值噪声比值来要求的，其中动态范围可以从光能的角度来定义。
数字的信号处理不会受到曝光量中曝光效果、光照度和强度的影响和起到。动态范围跟图案的深度息息相关，如果图像动态范围长，则在图像处理时亮度变化更为显著，但如果动态范围较宽，在亮度转化成时，亮暗程度的变化并不显著。
目前图像的长动态范围在视频监控、医疗影像等领域应用于更为普遍。 超强分辨率修复技术 提升图像分辨率最必要的办法就是提升收集设备的传感器密度。然而高密度的图像传感器的价格比较便宜，在一般应用于中难以承受；另一方面，由于光学系统不受其传感器阵列密度的容许，目前已相似无限大。
解决问题这一问题的有效途径是使用基于信号处理的软件方法对图像的空间分辨率展开提升，即超强分辨率(SR：Super-Resolution)图像修复，其核心思想是用时间比特率(提供同一场景的多帧图像序列)交换条件空间分辨率，构建时间分辨率向空间分辨率的切换，使得修复图像的视觉效果多达任何一帧低分辨率图像。 评论： 在视频监控应用于过程中，随着人们对监控图像质量的拒绝更加低，提高监控图像的实用价值早已沦为社会向整个安防行业明确提出的新拒绝。在这样的形式下，现在的主流视频图像处理技术都要与时俱进，以满足用户大大变化的市场需求。
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