远距离数字视频图像质量控制技术

《远距离数字视频图像质量控制技术》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、远距离数字视频图像质量控制技术　　中图分类号：O213.1文献标识码：A一、前言目前，网络化、数字化、智能化是视频监控的必然趋势，视频监控系统的应用越来越广泛，在生产管理和安全防范起到不可替代的作用，但是由于软硬件各方面因素的限制，视频监控在关键技术方面，存在着一些不足之处，视频监控录像回放分辨率往往不能达到使用要求。在监控图像的采集与处理过程中，由于各种因素影响，会导致图像分辨率的下降，其主要表现为模糊、噪声和变形，达不到监控的要求，影响系统功能。二、控制方法采用尽可能低的经济代价提高视频监控系统视频图像回放分辨率。三、目标1、将原先图像分辨率270视频线（360*270）提高到30

2、0电视线（400*300）以上；2、回放图像清晰度要求：峰值信噪比≥28；3、回放图像还原度要求：平均绝对差≤0.14、回放图像视觉要求：信噪比改善因子≥7四、原理分析7要提高视频监控系统视频图像的分辨率，首先要对视频图像分辨率不高的原因进行分析，对视频图像成像储存的环节进行分析，才能根据不同的原因采取不同的解决方案。视频监控系统的视频图像的应用分为4个步骤：图像采集、图像传输、图像储存、图像回放。1、图像采集：图像采集就是利用摄像机中电子传感器把光学影像转换成电信号，以便与传输及储存。传感器的形状和尺寸、光学部件性能的好坏直接影响图像的分辨率。2、图像传输：图像传输就是利用光缆、电缆

3、、无线等方式将采集来的图像传输到显示或者储存设备。在传输过程中，会引入不同类型的噪声，而且噪声的引入方式也不同，加性噪声和乘性噪声都会直接影响到图像的分辨率。3、图像储存：目前模拟录像机已基本淘汰，应用最广是数字硬盘录像机，基本原理是将模拟的音视频信号通过数据压缩形式转变为MPEG数字信号存储在硬盘上。数字化采集过程也会降低图像分辨率。4、图像回放：图像回放就是重现存储在系统中的视频图像资料。五、图像质量优化控制方案7根据视频监控系统的工作原理，针对视频图像应用的各个环节，主要有硬件和软件两大类，本文用优化摄像机、存储图像处理、优化录像机、优化录像格式、存储图像处理5种方案。1、优化摄

4、像机传感器固有的采样频率限制了图像的空间分辨率，目前在监控系统中广泛使用的是CCD传感器，提高分辨率最直接的方法是降低像素尺寸，提高单位面积的像素数目。2、优化传输系统图像传输过程中引进的噪声会直接影响到图像的分辨率。对传输系统进行优化，如更新为先进的光缆传输系统、增加长距离补偿器、增加视频抗干扰器等可以提高图像的信噪比，相应提高图像分辨率。3、优化录像机考虑到录像资料储存时间的限制，摄像机采集到的图像在储存时采用压缩的格式，去除了不必要的高频部分，相应的视频图像则损失了图像细节，即降低了分辨率。如果更换硬盘录像机，减少压缩比例，则可以明显提高图像分辨率。4、优化录像格式针对视频图像储

5、存的步骤：采样、量化、编码。由于硬盘录像机直接影响监控系统的分辨率，如果对储存过程的参数进行调整，例如改变编码格式，提高录像文件所含信息量，也可以提高视频图像的分辨率。5、存储图像处理7视频监控主要功能之一就是在发生突发事件时能进行图像回放，往往在需要监控的区域可能事先没有考虑到高清录像，回放效果不尽如人意，这时候再进行设备更新来不及，只能在现有的图像资料的基础上进行软件处理，利用软件的办法提高视频图像分辨率。以上5个方案进行比较结果如下：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，对图进行处理有以下几个优点：软件处理视觉效果较为明显，而且应用范围广，属于事后弥补，实用性强；

6、基本没有硬件投资，在原有基础上进行软件处理，经济性很好；立足现有设备，大批原有设备可以得到利用，为区域改造节约大笔资金，提高监控系统现代化程度。六、细化方案1、图像处理原理视频图像处理方案，其核心思想是用时间带宽（获取同一场景的多帧图像序列）通过运算合成得到高分辨率图像，实现时间分辨率向空间分辨率的转换，使得重建后图像的视觉效果超过任何一帧低分辨率图像。下图表示了高、低分辨率图像像素之间的关系。图中左边三帧Y1，Y2，Y3具有相对位移的低分辨率图像，通过对录像过程中图像变化规律即运动的估计，进行相应的插值运算，可以合成得到如图所示的高空间分辨率图像X。72、图像处理方法分类视频图像处理

7、分类目前视频图像处理方法主要分为频域和空域两大类，其中空域又可以分为最大后验概率估计方法（MAP）、凸集投影算法（POCS）和混合MAP/POCS方法三种。1）频域法频域方法实际上是在频域内解决图像内插问题，其主要方法主要利用傅里叶变换的移位性质，对原始图像进行摸转数变换，使图像转变为可修改的傅里叶方程模型。优点：理论简单，运算复杂度低，很容易实现并行处理，具有直观的去变形超分辨率机制。缺点：所基于的理论前提过于理想化，不能有效地应用于多数场合