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眾所周知，圖像處理的目是改善圖像質量、提取有用信息、識別預定目標等。而光電圖像信息處理技術緊跟信息處理技術的前沿，擴展人類的信息器官和思維器官的功能。特別是信息獲取與處理技術的發展，使人類對于外部世界看得遠（超視距本領）、看得清（空間分辨、光譜分辨和立體分辨本領）、不受阻擋（穿透云霧或物體本領）、識別能力強（信息處理技術），把人類獲取外界信息的能力提高到空前的高度。

由于光電信息技術是邊緣學科交叉的新興科學技術，而其光電成像器件輸出的是視頻圖像信號，因而光電圖像處理，也就是我們常說的視頻圖像處理，而這種視頻圖像處理的技術與方法，已廣涉應用于現代安防的視頻監控圖像處理中。本文介紹視頻圖像及其處理的基本概念，視頻圖像處理的基本技術與方法：如像素的點處理、區域處理，視頻圖像的幀處理等。

視頻圖像及其處理的基本概念

視頻圖像的含義

眾所周知，掃描型光電成像器件或攝像器件，是通過電子束掃描或固體自掃描等方式，將被攝景物經光學系統成像在器件的光敏面上的二維圖像轉變為一維時序信號輸出來。這種運載圖像信息的一維時序信號就稱為視頻信號，或視頻圖像信號。如將這種視頻信號送入監視器，控制顯像管的電子槍的強度，顯像管的電子槍與攝像器件作同步掃描，即可將攝像器件所攝取的圖像顯示出來。顯然，這種掃描型光電成像器件能對圖像進行存儲和傳輸，并能實現遠程觀察。

視頻（video）指動態圖像（movingimage），可以認為是隨時間變化的靜態圖像系列（still－frameimage／picturesequence）。在靜態圖像中，信息密度隨空間分布，且相對于時間為常量；而動態圖像的空間信息密度特征則隨時間變化。

視頻圖像的數學表達式

視頻圖像的數學表達式的一般形式可以以寫成S（x，y，t）。其中，x，y為空間變量，t為時間變量，而S為對應于時空點（x，y，t）的光度學物理量。如果采用RGB體系來描述的話，完整的數字表達式可寫成

R＝SR（x，y，t）

G＝SG（x，y，t）（1）

B＝SB（x，y，t）

當RGB為模擬信號時，我們稱它為模擬視頻。如果對RGB進行了數字化，就稱為數字視頻，這與模擬靜態圖像和數字靜態圖像的概念是基本相似的。但是模擬視頻和數字視頻要比模擬靜態圖像和數字靜態圖像的關系與差別復雜得多。

視頻圖像處理的基本概念

光電圖像處理是光電成像技術與數字圖像處理技術的結合，如圖1所示。由圖看出，光電成像技術是自然界圖像到數字世界圖像的橋梁。光電圖像處理是基于光電成像技術與計算機技術的圖像處理，因而其計算精度高、靈活性好、適應性強。

安防視頻監控圖像處理的技術與方法

視頻圖像處理可以看成靜態圖像處理的高層處理，又可以看成靜態圖像處理的繼續。首先，它要用到靜態圖像處理的所有技術，因為視頻圖像是在時間上系列化的靜態圖像；其次，它包含了許多靜態圖像處理沒有的或不能解決的新問題；再次，視頻圖像處理同時與圖形學、人工智能、模式識別等多個學科領域都有交叉的內容，它們既有聯系，又有各自的特征和側重點。由于圖像是由像素構成的，所以在很多情況下是對像素直接處理。這種像素處理的技術方法又可分為點處理和區域處理的技術方法，此外還有圖像的幀處理。下面分別論述。

視頻圖像的點處理的技術與方法

點處理又叫做直接對原像素值進行處理，是一種最基本的圖像處理操作，算法比其他算法簡單。點處理算法是指僅根據圖像中像素的原值（有時還要考慮該像素在圖像中的位置）按一定規則（或變換）來確定其新值的一種算法。也就是說，單個像素的新值僅僅依賴于該像素原值的大小。由于像素原值與新值之間算法上的這種聯系，點處理算法一般是可逆的，并采取逐點掃描圖像像素的方式來完成各像素的變換處理。

由于點處理變換是一種僅僅依賴于像素原值的變換，所以這種變換過程可借助于查找表（LUT）來快速實現。如果點處理算法中還要考慮像素的位置，則除了查找表外，還要用到計算公式。一般，點處理算法并不改變一幅圖像中各像素之間的空間關系，因而點處理算法不能用于修飾圖像中所包含的細節。

點處理僅是用輸入像素值產生輸出像素值，它是圖像處理最簡單最有效的方法。

點處理的應用包括圖像灰度變換、色度變換、直方圖分析等。下面討論點處理方法實現的圖像亮度調整、圖像亮度反置、圖像閾值化、圖像對比度拉伸、圖像偽彩色處理等圖像處理算法。

圖像亮度調整

這是一種點處理，處理時對圖像中每個像素加上（或減去）一個常數。設像素亮度為I，則變化按下式進行

I＝I＋b（2）

式中，b是亮度常數，可為正數或負數。若b為正數，則像素亮度增加；若b為負數，則像素亮度減少。

圖像亮度反置

圖像亮度反置同根據照片制作負片有點相似，是一種很簡單的點處理技術。用這種方法對圖像進行處理后，圖像亮的部分變暗，暗的部分變亮，較亮的部分變成較暗，較暗的部分變成較亮。其處理方法是：用可能的最大像素值減去像素的值作為該像素的新值。圖像中最暗的部分，其像素值為0，處理后變成最亮的部分，其像素值為63。反之，圖像中最亮的部分經變換后反置成最暗的部分。

圖像閾值化

這是一種將連續色調圖像變成黑白圖像的方法，其基本思想是使像素值小于指定閾值的像轉換成黑像素，像素值等于或大于指定閾值的像素轉換成白像素。這一方法在諸如桌面印刷、機器視覺等各個領域都有著廣泛的應用。

在機器視覺領域內，對圖像進行邊緣檢測之前，一般先對其進行二值化處理。在這種情況下，閾值處理能夠消除圖像中那些可能會干擾邊界檢測處理的信息。正確地選擇閾值以保證在閾值處理中不至于損失太多的信息，這一點是很重要的。