随着中国经济的飞速发展，各大城市已经建有大量的电视监控系统。但是尽管安装了众多的监控摄像机，案情发生后的图像回放都存在图像不清晰的问题，特别是嫌疑人面部特征不清晰，难以辨认，这给公安部门的破案、法院的取证都带来了极大的麻烦。当今社会是一个信息化社会，图像是人类获取、表达和传递信息的重要手段。研究表明，在人类接受的信息中，图像等视觉信息所占的比重达到了75%。正所谓“百闻不如一见”，视频图像处理技术的研究和应用已经成为现代生活中必不可少的一部分。
视频监控图像处理技术主要研究内容
视频图像处理技术源自计算机视觉技术。计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。视频监控图像处理技术依赖于计算机视觉技术，运用图像处理算法，在不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍摄的视频图像序列进行自动分析，实现对场景中目标定位、识别和跟踪，并在此基础上理解和描述目标的行为。根据行为特征分析并从图像中寻找满足预先设定的行为特征的事件，如：目标跟踪、徘徊、遗留物、物品遗失、人数统计、人群密度、人员倒地等。
当我们花费很大的资金安装了电视监控系统，却得不到清晰的图像，这给实际工作带来很大的问题：
1、无法判别现场细节；
2、无法辨认犯罪嫌疑人面部特征；
3、无法成为现场取证资料。
影响视频监控系统图像显示质量的主要因素有：
1、镜头；
2、摄像机；
3、视频bnc接头；
4、视频电缆传输；
5、视频服务器和硬盘录像机图像压缩算法；
6、监视器。
视频监控模糊图像的处理技术
一、图像增强
很多传统图像算法都可以减轻图像的模糊程度，比如图像滤波、几何变换、对比度拉伸、直方图均衡、空间域锐化、亮度均匀化、形态学、颜色处理等。就单个来讲，这些算法都比较成熟，相对简单。但是对于一个具体的模糊图像，往往需要上面的一种或者多种算法组合，配合不同的参数才能达到理想的效果。这些算法和参数的组合进一步发展成为具体的增强算法，比如“图像去雾”算法、“图像去噪”算法、“图像锐化”算法、“图像暗细节增强”算法等等。这些算法都不同程度提高了图像清晰度，很大程度改善了图像质量。 |
