數字視頻和數字圖像比傳統的圖像和視頻分辨率要高，處理方便，易于操作和整理。但由于部分設備性能不足、客觀條件限制等因素，在實際的視頻監控應用中，仍會出現視頻圖像模糊不清、關鍵信息捕捉不到等問題。而在視頻圖像處理的過程中，由于操作技術問題或者客觀因素等，給視頻圖像處理技術的應用帶來一些負面影響，降低了處理技術的水平和質量。

視頻圖像處理技術的四大技術

視頻圖像處理過程中會涉及到對視頻圖像數據的采集、傳輸、處理、顯示和回放等過程，這些過程共同形成了一個系統的整體周期，可以連續性的運作。在視頻圖像處理技術范圍內最主要的就是包括了圖像的壓縮技術和視頻圖像的處理技術等。目前，市場上主流的視頻圖像處理技術包括：智能分析處理，視頻透霧增透技術，寬動態處理，超分辨率處理，下面分別介紹以上四種處理技術。

智能分析處理技術

智能視頻分析技術是解決視頻監控領域大數據篩選、檢索技術問題的重要手段。目前國內智能分析技術可以分為兩大類：一類是通過前景提取等方法對畫面中的物體的移動進行檢測，通過設定規則來區分不同的行為，如拌線、物品遺留、周界等；另一類是利用模式識別技術對畫面中所需要監控的物體進行針對性的建模，從而達到對視頻中的特定物體進行檢測及相關應用，如車輛檢測、人流統計、人臉檢測等應用。

視頻透霧增透技術

視頻透霧增透技術，一般指將因霧和水氣灰塵等導致朦朧不清的圖像變得清晰，強調圖像當中某些感興趣的特征，抑制不感興趣的特征，使得圖像的質量改善，信息量更加豐富。由于霧霾天氣以及雨雪、強光、暗光等惡劣條件導致視頻監控圖像的圖像對比度差、分辨率低、圖像模糊、特征無法辨識等問題，增透處理后的圖像可為圖像的下一步應用提供良好的條件。

數字圖像寬度動態的算法

數字圖像處理中寬動態范圍是一個基本特征，在圖像和視覺恢復中占據了重要的位置，關系著最終圖像的成像質量。其動態的范圍主要受保護信號量和平均噪聲比值來決定的，其中動態范圍可以從光能的角度來定義。

數字的信號處理會受到曝光量中曝光效果、光照度和強度的影響和作用。動態范圍跟圖案的深度息息相關，如果圖像動態范圍寬，則在圖像處理時亮度變化較為明顯，但如果動態范圍較窄，在亮度轉化時，亮暗程度的變化并不明顯。目前圖像的寬動態范圍在視頻監控、醫療影像等領域應用較為廣泛。

超分辨率重建技術

提高圖像分辨率最直接的辦法就是提高采集設備的傳感器密度。然而高密度的圖像傳感器的價格相對昂貴，在一般應用中難以承受；另一方面，由于成像系統受其傳感器陣列密度的限制，目前已接近極限。

解決這一問題的有效途徑是采用基于信號處理的軟件方法對圖像的空間分辨率進行提高，即超分辨率（SR：Super-Resolution）圖像重建，其核心思想是用時間帶寬(獲取同一場景的多幀圖像序列)換取空間分辨率，實現時間分辨率向空間分辨率的轉換，使得重建圖像的視覺效果超過任何一幀低分辨率圖像。