现在，跟着经济的开展和人们生活水平的进步，视频监控在生活中使用的规模越来越广，人们对新形势下视频处理技能的使用和开展问题尤为重视。
数字视频和数字图画比传统的图画和视频分辨率要高，处理便利，易于操作和收拾。但因为部分设备功能缺乏、客观条件约束等要素，在实践的视频监控使用中，仍会呈现视频图画含糊不清、要害信息捕捉不到等问题。而在视频图画处理的进程中，因为操作技能问题或许客观要素等，给视频图画处理技能的使用带来一些负面影响，降低了处理技能的水平缓质量。
视频图画处理技能的四大技能
视频图画处理进程中会涉及到对视频图画数据的收集、传输、处理、显现和回放等进程，这些进程一起形成了一个体系的全体周期，能够连续性的运作。在视频图画处理技能规模内最首要的便是包含了图画的紧缩技能和视频图画的处理技能等。现在，市场上干流的视频图画处理技能包含：智能剖析处理，视频透雾增透技能，宽动态处理，超分辨率处理，下面别离介绍以上四种处理技能。
智能剖析处理技能
智能视频剖析技能是处理视频监控范畴大数据挑选、检索技能问题的重要手法。现在国内智能剖析技能能够分为两大类：一类是经过远景提取等办法对画面中的物体的移动进行检测，经过设定规矩来区别不同的行为，如拌线、物品留传、周界等;另一类是使用模式识别技能对画面中所需求监控的物体进行针对性的建模，然后到达对视频中的特定物体进行检测及相关使用，如车辆检测、人流计算、人脸检测等使用。
视频透雾增透技能
视频透雾增透技能，一般指将因雾和水气尘埃等导致含糊不清的图画变得明晰，着重图画傍边某些感兴趣的特征，按捺不感兴趣的特征，使得图画的质量改进，信息量愈加丰厚。因为雾霾气候以及雨雪、强光、暗光等恶劣条件导致视频监控图画的图画对比度差、分辨率低、图画含糊、特征无法辨识等问题，增透处理后的图画可为图画的下一步使用供给杰出的条件。
数字图画宽度动态的算法
数字图画处理中宽动态规模是一个基本特征，在图画和视觉康复中占有了重要的方位，关系着终究图画的成像质量。其动态的规模首要受维护信号量和均匀噪声比值来决议的，其间动态规模能够从光能的视点来界说。
数字的信号处理会遭到曝光量中曝光效果、光照度和强度的影响和效果。动态规模跟图画的深度休戚相关，假如图画动态规模宽，则在图画处理时亮度改变较为显着，但假如动态规模较窄，在亮度转化时，亮暗程度的改变并不显着。现在图画的宽动态规模在视频监控、医疗印象等范畴使用较为广泛。
超分辨率重建技能
进步图画分辨率最直接的办法便是进步收集设备的传感器密度。但是高密度的图画传感器的价格相对贵重，在一般使用中难以承受;另一方面，因为成像体系受其传感器阵列密度的约束，现在已挨近极限。
处理这一问题的有效途径是选用根据信号处理的软件办法对图画的空间分辨率进行进步，即超分辨率(SR：Super-Resolution)图画重建，其中心思维是用时刻带宽(获取同一场景的多帧图画序列)交换空间分辨率，完成时刻分辨率向空间分辨率的转化，使得重建图画的视觉效果超越任何一帧低分辨率图画。
谈论：
在视频监控使用进程中，跟着人们对监控图画质量的要求越来越高，提高监控图画的实用价值已经成为社会向整个安防职业提出的新要求。在这样的方式下，现在的干流视频图画处理技能都要与时俱进，以满意用户不断改变的需求。
