一个产业里的技术，总是会不断的演进。从20世纪60年代开始，随着计算机技术的迅速发展，图像处理技术获得了飞跃的发展。所谓图像处理技术，就是利用计算机或高速、大规模的集成数字硬件，对从图像信息换来的数字电信号进行某些数字运算或处理，以期提高图像的质量或达到人们所预期的结果，因此也称为计算机图像处理技术。如对被噪声污染的图像除去噪声，对信息微弱的图像进行增强处理，对失真的图像进行几何校正，从犯罪现场提供指纹特征，对数据量过大的图像进行压缩编码等。过去几年，受消费电子市场的推动，HDTV取得了巨大的成功。安防的视频监控行业，也在接受从标清到高清的跨越，这是市场发展的必然，监控图像处理技术也将在这样的市场规律中演进。
　　高清监控图像处理技术特点
　　所谓标清，是物理分辨率在720p(1280*720)以下的一种视频格式。720p是指视频的垂直分辨率为720线逐行扫描。具体的说，是指分辨率在400线左右的VCD、DVD、电视节目等“标清”视频格式，即标准清晰度，而物理分辨率达到720p以上则称作为高清，(英文表述HighDefinition)简称HD。关于高清的标准，国际上公认的有两条：视频垂直分辨率超过720p或1080i;视频宽纵比为16：9。由于受到成本的限制，高清在视频监控行业一直未得到规模化应用。而现在芯片技术及压缩算法的发展，高清的视频监控产品逐渐兴起。现在D1标清视频压缩格式业已正式写入数字硬盘录像系统国家标准。从整个视频监控行业来看，几年前市场上已经有商用的基于标准H.264的高清网络摄像机(HDIPCamera)和视频服务器产品，清晰度通常可以达到720P。而基于高清监控的图像处理技术就是把在空间上离散的，在幅度上量化分层的数字图像，经过一些特定数理模式的加工处理，以达到有利于人眼或某种接受系统所需要的图像的过程，主要有以下几个基本特点：
　　信息量大，处理速度快
　　目前，数字高清图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。例如，一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量;对高分辨率彩色720P图像，则要求标清监控几倍的数据量。因此对计算机的计算速度，存储容量等要求很高。
　　占用的频带较宽
　　与语言信息相比，高清图像占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约5.6MHz，而语言带宽仅为4kHz左右。所以高清图像在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实观上，技术难度较大，成本亦高，这就对压缩技术(DSP数字处理器)提出了更高的要求。
　　高清图像中各个像素间的相关性大，压缩的潜力大
　　在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，高清图像处理中信息压缩的潜力很大。
　　图像质量中各个像素评价受主观因素的影响
　　数字高清图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的主观因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪、爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待深入的研究。另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机的视觉研究，这个特点在安防行业内其实就是智能分析技术的研究。
　　图像处理技术综合性强
　　在数字高清图像处理过程中涉及的基础知识和专业技术相当广泛。一般来说涉及通信技术、计算机技术、电子技术、电视技术、至于涉及到的数学、物理学等方面的基础知识就更多了。此外，当今的图像处理理论大多是通信理论的推广，把通信中的一维问题推广到二维，以便于分析，在此基础上，逐步发展自己的理论体系。因此，高清监控图像处理技术与通信技术密切相关。
　　从标清到高清，影响图像处理技术的关键因素
　　一个新生事物的发展，伴随着诸多阻碍。关于高清监控规模化应用的瓶颈，记者在今年7月份海康威视深圳高清产品交流会上了解到，主要有5点：1、高性能的编解码方案;2、更为实用的图像传感器;3、强大的智能分析技术和模块迁移;4、IPV6协议以及新一代的网络通信解决方案;5、日益增长的用户需认知和需求。从标清到高清监控，首要解决的是技术问题。从高清视频监控图像处理技术本身的特点和以上5点中可以归纳出，影响高清监控图像处理技术的关键因素有两点，一是DSP处理芯片，其二是智能视频分析技术，下面逐一介绍。
　　DSP
　　目前，中国安防市场上流行的数字图像处理芯片主要有DSP和ASIC两类，其中DSP均为通用媒体处理器，即以DSP为核心并集成视频单元和丰富的外围接口，DSP通过软件编程来实现视频编解码且能扩展特色化功能。ASIC是专用视频编码器，它会集成一些外围接口，通过硬件实现视频编解码，所开发出的产品功能较为单一且具有同质性。ASIC设计不象DSP平台那样容易规划，虽然厂商不少，但产品难以统一规划，而且缺少连续性。也许在某个阶段某个厂商能够推出一款叫得响的产品，但能够持续应用的时间往往有限。通用的DSP平台则不然，它不仅继续全面支持数字视频编解码的实现，而且将推进更多数字高清视频监控中的增值应用，如智能图像识别和实时视频分析，以及车牌识别、人脸识别、行为分析等，未来最有益于视频安防创新的还是DSP芯片，其中具有单片系统(SOC)类别的DSP将大显身手。
　　高清监控，图像品质是最基本也是最重要的要求，监控场景千差万别，这就要求监控摄像机能适应各种场景的复杂光线，获得出色的图像品质。摄像机图像质量的高低，很大程度上依赖DSP的后期处理。在摄像机应用中，经过光学成像芯片产生的信号不可避免产生有很多缺陷，如图像细节信号弱、亮度不均匀、彩色不自然等，必须经过DSP信号处理器对信号进行放大和校正;同时，在影像光学信号转换为电子信号时，需要进行信号处理，以便获得高清的影像质量，降低各种干扰和杂声等。以白平衡、自动曝光、自动聚焦、防抖动等为代表的几个技术是DSP高清图像信号处理技术的几个方面，很多国内高清摄像机厂家就是以这几种技术来自主研发高清产品，比如，海康威视、中瀛鑫、波粒科技等。既然高清图像处理技术与DSP有莫大的联系，那么，在高清监控中需要选择什么样的DSP呢?一般来说，选择高清监控选择DSP芯片时应考虑如下因素：
　　(1)DSP芯片的运算速度
　　DSP芯片的运算速度是高清监控一个最重要的性能指标，也是选择DSP芯片时所要考虑的一个主要因素。DSP芯片的运算速度可以用以下几种性能指标来衡量。
　　指令周期：即执行一条指令的所需的时间，通常以ns(纳秒)为单位。如果DSP芯片平均在一个周期内可以完成一条指令，则该周期等于DSP主频的倒数。目前市面上的TI和ADI开发的DSP芯片都可以在一个指令周期内完成一次乘法和一次加法操作;
　　程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据;
　　片内具有快速RAM，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问;
　　具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持;
　　快速的中断处理和硬件I/O支持;
　　可以并行执行多个操作;
　　具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器;
　　支持流水线操作，使取指，译码和执行等操作可以重叠执行。
　　(2)DSP芯片的开发工具
　　快捷，方便的开发工具和完善的软件支持是开发大型，复杂DSP应用系统的必备条件。如果没有开发工具的支持，要想开发一个复杂的高清监控DSP系统几乎是不可能的。所以，在选择DSP芯片的同时必须注意其开发工具的支持情况，包括软件和硬件的开发工具等。近几年来，各大DSP供应商已经重视并努力解决这一问题。如TI公司推出的Code Composer Studio集成开发环境，eXpressDSP实时软件技术，DSP/BIOS和TM′dDSP算法标准为用户快速开始实时，高效的应用系统提供了帮助。
　　(3)DSP芯片的价格
　　DSP芯片的价格也是高清厂商选择时所需要考虑的一个重要因素。若采用价格昂贵的DSP芯片，即使性能再高，其应用范围肯定会受到一定的限制。因此，芯片的价格是DSP应用产品能否规模化，民用化的重要决定因素。在安防厂商在系统的设计过程中，应根据实际系统的应用情况来选择一个价格适中的DSP芯片。当然，由于DSP芯片发展迅速，DSP芯片的价格往往下降较快，因此，在系统的开发阶段，可选用某种价格稍贵的DSP芯片，等到系统开发完毕后，其价格可能已经下降一半甚至更多，从目前国内高清监控厂家DSP芯片选择大多从海思专为TI的行为中可以看出这样做的益处。
　　(4)DSP芯片的硬件资源
　　不同的DSP芯片所提供的硬件资源是不相同的，如片内RAM，ROM的数量，外部可扩展的程序和数据空间，总线接口，I/O接口等。即使是同一系列的DSP芯片，不同型号的芯片，其内部硬件资源也有所不同，所以，高清监控用于图像处理时也需要开发配套的硬件，同时也要有配套的驱动程序。
　　(5)DSP芯片的功耗
　　在高清监控应用场合，功耗也是一个需要特别注意的问题。目前，安防行业3.3V供电的低功耗高速DSP芯片已大量使用。
　　模拟时代，监控监控摄像机在图像处理方面取得的突破，很大程度取决于DSP，高清时代，DSP依然是主角。
智能分析
　　智能视频分析，是一种新型的图像处理技术，特别是在高清监控环境下。因为只有高清的视频源，才能进行准确无误的智能分析。高清监控的智能视频分析关键技术有：图像截取、图像预处理、背景更新、目标检测、特征提取、特征识别等。
　　图像截取：系统通过多路视频采集器将监控现场信息采集到控制中心，然后定时截取位图图像，用做后续目标检测和分析的原始图像。位图由像素组成，特别适合图像处理。若每路图像的帧数为25帧/s，则基本可以达到实时监控的效果。
　　预处理：预处理技术主要包括图像灰度化和滤波技术。对截取的位图进行灰度化，就是将彩色位图转化为只含亮度信息的灰度图。因为高清监控彩色位图的信息量太大，处理起来又太复杂，所以为了后续的图像处理技术，必须将彩色位图转化成灰度图。滤波技术是对灰度化后的灰度图进行滤波，消除噪声，更有利于目标的监测。目前的滤波技术非常成熟，可采用中值滤波或均值滤波。
　　背景更新：目标检测的前提是前景帧图像与背景帧图像比对。当然，背景也不是一成不变的。例如，机房环境在白天与晚上，由于光线的影响，背景是不同的，背景更新技术就是为了得到最新的背景帧图像。
　　目标检测：经更新后的背景图像与经过预处理后的前景图像相减后得到两个图像的差分图，然后对该差分图采用特殊的自适应阈值分割算法，将其转化成二值图像。所谓二值图像就是像素值只有0(黑色)或255(白色)两个值的图像。移动目标在二值图像上以白色斑块形式出现。
　　特征提取：移动目标在二值图上以白色斑块形式体现，因此，斑块信息就是移动目标的微观信息，可以通过斑块分析算法获取斑块信息，从而提取移动目标的特征。
　　特征识别：高清监控的图像处理技术，报警与监控联动是必不可少的智能技术之一。报警知识库是智能视频分析在进行报警识别时专用的一个知识库，它是自动报警不可缺少的。报警知识库是在系统自动监控过程中逐步建立起来的，并不断得到补充。报警特征识别，就是将上一步提取的移动目标特征与报警知识库中知识元的值进行比对，如果达到了报警的要求，即发出报警消息。其实质就是用提取的目标特征与知识库进行匹配的一个过程。系统定义如果连续有两次相邻帧图像的移动目标特征与报警知识库匹配成功，则启动自动报警功能，通知管理员。
　　在上期图像处理技术的文章中，记者曾提到，智能分析在安防行业应用主要是基于软件开发，而软件开发首要问题是要选择所依赖的软件平台以及图像硬件系统，即要选择操作系统、编程语言、数据库种类、图像硬件系统等。显然，在高清监控环境下这种选择一定要注意先进性，如当Windows操作系统已经上市以后，就不要再去选用DOS操作系统;同样，当Visual C++已经很流行的时候，就不要再去选用早期的Basic了。
　　结束语
　　2010年是中国安防“高清监控元年”，从标清跨越到高清监控，中国安防在持续创新中不断升级。监控图像的处理的技术升级中也在不断寻求演变，这也是安防从业者在越过对高清产品及技术的赞叹之后，更亟待落实的发展课题。