2021年四种主流视频图像处理技术
数字图像处理技术
数字图像处理技术一．数字图像处理概述数字图像处理是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据利用计算机处理系统对获得的数字图像进行一系列有目的性的技术操作。
数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的发展，数字图像处理技术也慢慢地发展起来。
数字图像处理首次获得成功的应用是在航空航天领域，即1964年使用计算机对几千张月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制了月球表面地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。
最近几十年来，科学技术的不断发展使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。
许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术达到了新的高度，并且发展迅猛。
二．数字图象处理研究的内容一般的数字图像处理的主要目的集中在图像的存储和传输，提高图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等方面。
新世纪以来，信息技术取得了长足的发展和进步，小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产生了新的图像处理方法和理论。
比如，数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。
这些新的方法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论基础上发展而来的。
数字图像处理技术主要包括：⑴图像增强图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。
其目的是改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或加强特征的措施就称为图像增强。
⑵图像恢复图像恢复也称为图像还原，其目的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质，恢复被退化图像的本来面貌，从而改善图像质量，以提高视觉观察效果。
从这个意义上看，图像恢复和图像增强的目的是相同的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，而图像增强不用考虑处理后的图像是否失真，适应人眼视觉和心理即可。
⑶图像变换图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找一个合适变换的数学问题，每个图像变换方法都存在自己的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同而形成不同的变换。
2021数字图像处理技术的功能、特点及应用前景范文1
2021数字图像处理技术的功能、特点及应用前景范文 数字图像处理技术是对图像信息进行加工修改的过程，从诞生以来，其处理算法不断优化，处理速度不断加快，应用也日渐广泛。
本文主要针对数字图像处理技术的内容、应用以及前景进行了浅显的分析，以期为这项技术的发展提供有益参考。
一、数字图像处理技术的内涵 数字图像处理就是采用电子计算机或其他数字设备对图像信息进行转换，使之变为电信号，并对信息进行增强、提取、复原、去噪等处理的方法与技术。
该技术包括图像增强、图像恢复、重建和图像分割等；可以说图像处理是对图像数据的一种操作或者运算，一般是由计算机或者专用图像处理硬件来实现的。
我国常用的数字图像处理技术主要有两种，一种是光学处理法，一种是数字（电子）处理法。
当前，数字图像处理技术已经逐步完善。
数字图像处理技术与人们的生活紧密相关，如常用的数字电视、数码照相机、数码摄像机等所输出的图像都是数字图像，即数字图像处理技术的成果。
目前数字图像处理已发展成为信息处理技术的一个综合性边缘学科，成为了信息处理的一个重要的学科分支，并与相关学科相互联系、相互交叉。
如计算机图形学、模式识别、计算机视觉等学科的研究内容均与图像电信号转变、图像数据描述、图像信息输出等有关，所以，它们之间各有侧重而又相互补充，并在各项新理论、新技术的支持下得到了长足发展。
二、数字图像处理技术的功能及特点 数字图像处理技术日臻完善，其处理精度高，对图像的再现性能好，通用性、灵活性好，能够实现多种功能的高度复杂的运算。
由于数字图像处理技术具备以上特点，其在短短的发展历程中就被广泛应用。
数字图像处理技术的功能主要包括以下几个方面：一是增强图像的视觉效果。
比如，在航空、航天拍摄的图片通过信号传回地球接收器的过程中，或图像扫描等的过程中，由于传输介质、大气层、声光污染等多种原因会造成图像模糊。
这就需要利用数字图像处理技术改善图像的效果。
二是模式识别功能。
即借助计算机设备对人类的视觉、听觉等进行自动模拟。
CVPR2021论文大盘点-去雾去模糊篇
CVPR2021论⽂⼤盘点-去雾去模糊篇本⽂继续总结CVPR 2021 底层图像处理相关论⽂，包含图像/视频去模糊和图像/视频去雾。
共计 14 篇。
⼤家可以在：按照题⽬下载这些论⽂。
如果想要下载所有CVPR 2021论⽂，请点击这⾥：图像去模糊DeFMO: Deblurring and Shape Recovery of Fast Moving ObjectsExplore Image Deblurring via Encoded Blur Kernel Space Towards Rolling Shutter Correction and Deblurring in Dynamic Scenes视频去模糊ARVo: Learning All-Range Volumetric Correspondence for Video Deblurring图像去雾Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing基于对⽐学习的紧凑图像去雾⽅法本⽂提出了⼀种基于对⽐学习的新颖对⽐正则化（CR）技术，以利⽤模糊图像和清晰图像的信息分别作为负样本和正样本。
CR确保在表⽰空间中将还原后的图像拉到更接近清晰图像，并推到远离朦胧图像的位置。
此外，考虑到性能和内存存储之间的权衡，开发了⼀个基于类⾃动编码器（AE）框架的紧凑型除雾⽹络，可分别受益于⾃适应地保存信息流和扩展接收域以提⾼⽹络的转换能⼒。
将具有⾃动编码器和对⽐正则化功能的除雾⽹络称为AECR-Net，在合成和真实数据集上进⾏的⼴泛实验表明，AECR-Net超越了最新技术。
视频去雾Image Defocus Deblurring。
模糊图像处理技术在刑事侦查中的应用
模糊图像处理技术在刑事侦查中的应用发布时间：2022-01-05T06:22:41.418Z 来源：《中国科技人才》2021年第23期作者：刘强[导读] 近20年来，随着信息技术的不断发展和平安城市的全面发展，视频监控系统得到了快速发展和普及。
监控系统是公共安全防护系统的重要组成部分，一般由前置摄像头、传输装置和后台监控平台组成，完成拍摄、传输、控制、显示和存储等功能。
该系统能够有效监控和记录监控范围内所有人员的活动和事件，存储犯罪现场的视频图像信息，存储大量有力的线索和相关证据。
为刑事侦查提供了条件，有效提高了民警办案效率。
刘强天津市公安局津南分局科技信息化支队天津市津南区 300350摘要：近20年来，随着信息技术的不断发展和平安城市的全面发展，视频监控系统得到了快速发展和普及。
监控系统是公共安全防护系统的重要组成部分，一般由前置摄像头、传输装置和后台监控平台组成，完成拍摄、传输、控制、显示和存储等功能。
该系统能够有效监控和记录监控范围内所有人员的活动和事件，存储犯罪现场的视频图像信息，存储大量有力的线索和相关证据。
为刑事侦查提供了条件，有效提高了民警办案效率。
因此，图像检测技术也是继刑事侦查、技术侦查、网络侦查之后的第四种检测手段。
因此，必须还原模糊的侦查形象，使其在侦查过程中发挥更大的作用，使刑事案件得以顺利解决。
相关人员应积极探索模糊图像复原技术的犯罪方法，不断深化技术，使图像表达更清晰，让犯罪分子无处藏身。
关键词：模糊图像；意义；问题；图像复原；处理方法；应用；侦查1 模糊技术概念作为新技术革命的重要部分，计算机被广泛应用于各个领域，并逐渐普及到千家万户。
与人脑相比，计算机被广泛使用，因为它们比人脑更精确、更快。
与其他领域相比，人脑比计算机更容易产生模糊思维，而计算机则不会。
因此，将这种模糊技术应用于计算机数据处理，可以更好地促进图像处理领域的发展。
但由于计算机无法通过电话处理模糊信息，人脑中模糊思维的形成计算机形成模糊处理方法提供了一定的基础。
基于深度学习的视频图像降噪技术研究
基于深度学习的视频图像降噪技术研究一、引言在当今数字化时代，图像处理技术已经发展到了一个前所未有的高度。
在实际应用中，可能会遇到一些因为环境噪声、设备失真、传输中的干扰等问题导致的图像质量下降的情况。
因此，如何有效地去除这些噪声对于图像处理来说就显得尤为重要。
视频图像作为其中一种，也面临着同样的问题。
本文旨在探讨基于深度学习的视频图像降噪技术。
二、方法与模型在图像降噪的领域中，基于深度学习的方法已经成为了一种主流技术。
与传统的方法相比，基于深度学习的方法往往可以更加准确地去除噪声，并且在处理速度上也有着显著的提升。
以视频图像降噪为例，一种基于深度学习的常见方法是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来对视频帧进行降噪处理。
这种方法的一大优点在于它可以同时处理多个帧，并基于它们之间的关系来去除噪声，从而获得更好的处理结果。
具体而言，这种方法一般分为两步。
首先，利用CNN对每帧图像进行单独的降噪处理。
然后，将所有已处理过的帧按照其时间顺序进行整合，最终得到一张清晰的视频图像。
除此之外，还有另外一种基于深度学习的方法，即使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）对视频图像进行处理。
这种方法一般只考虑相邻帧之间的关系，而不是同时考虑多个帧。
在某些情况下，这种方法可以得到更好的结果。
但与此同时，由于RNN一般比CNN更加复杂，因此处理速度会更加缓慢。
三、实验与结果针对基于深度学习的视频图像降噪技术，已经开展了大量的实验研究。
其中，比较典型的一组研究成果是2017年发表的一篇文章《Deep Video Deblurring for Hand-held Cameras》。
在这个研究中，研究者们使用了一种改进的CNN模型，将其应用于手持摄像机拍摄的视频图像降噪。
具体而言，他们使用了一种名为“去模糊流程”的预处理技术，将原始图像分成多个子块，并对每个子块进行预处理。
视频的采集和处理
16
授课：XXX
视频处理硬件——视频采集卡的接口
IEEE 1394输入接口
➢ 接DV视频设备
Audio In——声音输入接口
➢ 接收同步采集模拟信号中的伴音
Audio Out ——声音输出接口
➢ 接声卡
R/M端子接口——红外感应器接口
2021/3/10
17
授课：XXX
视频处理硬件
视频采集卡接口连接示意图
视频信号 帧存储器
多通道 A/D
D/A 显示
视频输入 转换 视频采集控制器 转换 输出
计算机主机
பைடு நூலகம்
VGA卡
2021/3/10
20
授课：XXX
视频处理软件
❖ 视频的处理
视频剪辑
剪除不需要的部分，连接多段视频信息，连接时还 可添加过渡效果
视频叠加
视频和声音同步
在单纯的视频信息上添加声音，并精确定位
添加特殊效果
第十一章
视频的采集和处理
2021/3/10
授课：XXX
1
❖ 视频的基本概念 ❖ 视频文件格式 ❖ 视频处理硬件 ❖ 视频处理软件
2021/3/10
2
授课：XXX
视频的基本概念
❖ 视频
是一组连续画面信息的集合，与加载的同 步声音共同呈现动态的视觉和听觉效果
视频与图像
➢ 静止的图片称为图像（Image） ➢ 运动的图片成为视频（Video）
2021/3/10
7
授课：XXX
视频文件格式
❖ FLV 文件
FLV——Flash Video，是一种新的流媒体 格式视频格式
用flv格式可以解决播放器和容量的问题
2023年DSP行业市场分析现状
2023年DSP行业市场分析现状DSP（Digital Signal Processing）行业是随着数字技术的发展而兴起的一种新兴行业。
DSP技术可以用来对数字信号进行处理、改善和增强，广泛应用于音频、视频、通信和图像等各个领域。
目前，全球DSP行业市场正呈现出以下几个特点：一、市场规模不断扩大。
随着数字化程度的提高，DSP技术在各个领域的应用也越来越广泛。
据统计，全球DSP市场规模从2016年的约60亿美元增长到2021年的约80亿美元，年均增长率达到了6%。
二、应用领域不断拓展。
目前，DSP技术已经广泛应用于音频、视频、通信和图像等众多领域。
音频方面，DSP技术可以用来实现音频的编码、解码、增强和降噪等处理；视频方面，DSP技术可以用来实现视频的编码、解码、压缩和图像处理等；通信方面，DSP技术可以用来实现通信信号的处理、调制解调和编码解码等；图像方面，DSP技术可以用来实现图像的采集、处理和识别等。
三、产品创新不断推动市场发展。
随着技术的进步和市场需求的变化，DSP行业不断推出新的产品和解决方案，以满足用户的需求。
比如，随着人工智能技术的兴起，DSP行业开始开发能够支持机器学习和深度学习的DSP芯片；同时，随着5G技术的发展，DSP行业也开始推出适用于5G通信的DSP解决方案。
四、国际竞争日益激烈。
由于DSP技术的重要性和广泛应用，全球DSP行业竞争日益激烈。
国际巨头如英特尔、德州仪器、飞思卡尔等公司在DSP领域拥有强大的技术实力和市场份额；同时，国内企业如华为、海思半导体等也在DSP领域取得了一定的成绩。
然而，尽管DSP行业市场发展迅猛，但仍存在一些问题和挑战：一、技术创新挑战。
随着技术的不断发展，DSP行业面临着更高的技术要求和挑战。
比如，随着数据量的增加，DSP技术需要更加快速高效地处理大数据，以满足用户的需求；同时，随着人工智能技术的发展，DSP需要具备更好的机器学习和深度学习能力。
M-JPEG和MPEG-4的区别
M-JPEG和MPEG-4的区别MPEG-4视频图像处理方式：MPEG-4利用很窄的带宽，通过帧重建技术，压缩和传输数据，以求以最少的数据获得最佳的图像质量,可以设定MPEG4的码流速率.MPEG-4的编码理念是：MPEG-4标准同以前标准的最显著的差别在于它是采用基于对象的编码理念，即在编码时将一幅景物分成若干在时间和空间上相互联系的视频音频对象，分别编码后，再经过复用传输到接收端，然后再对不同的对象分别解码，从而组合成所需要的视频和音频。
M-JPEG视频图像处理方式：M-JPEG（Motion- Join Photographic Experts Group）技术即运动静止图像（或逐帧）压缩技术，广泛应用于非线性编辑领域可精确到帧编辑和多层图像处理，把运动的视频序列作为连续的静止图像来处理，这种压缩方式单独完整地压缩每一帧，在编辑过程中可随机存储每一帧，可进行精确到帧的编辑，此外M-JPEG 的压缩和解压缩是对称的，可由相同的硬件和软件实现。
但M-JPEG只对帧内的空间冗余进行压缩。
不对帧间的时间冗余进行压缩，故压缩效率不高。
采用M-JPEG数字压缩格式，当压缩比7:1时，可提供相当于Betecam SP质量图像的节目。
M-JPEG的优点是：可以很容易做到精确到帧的编辑、设备比较成熟。
缺点是压缩效率不高。
M-JPEG与MPEG4的主要性能比较??下表为M-JPEG与MPEG4图像压缩技术比较：压缩技术M-JPEGMPEG4压缩率20:1-50:1200:1-500:1带宽要求0.5-1.5Mbps10Kbps-1.0Mbps从表中可以看出与M-JPEG对比，MPEG4具有非常优秀的性能，尤其在带宽占用率上。
所以MPEG4将可能成为数字视频监控领域中最优秀的压缩技术标准。
网络摄像机使用MPEG-4压缩技术有什么优势？MPEG4是专为移动通信设备（例如移动电话）在英特网实时传输音/视频讯号而制定的最新MPEG标准。
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四种主流视频图像处理技术
欧阳光明（2021.03.07）
如今，随着经济的发展和人们生活水平的提高，视频监控在生活中应用的范围越来越广，人们对新形势下视频处理技术的应用和发展问题尤为关注。
数字视频和数字图像比传统的图像和视频分辨率要高，处理方便，易于操作和整理。
但由于部分设备性能不足、客观条件限制等因素，在实际的视频监控应用中，仍会出现视频图像模糊不清、关键信息捕捉不到等问题。
而在视频图像处理的过程中，由于操作技术问题或者客观因素等，给视频图像处理技术的应用带来一些负面影响，降低了处理技术的水平和质量。
视频图像处理技术的四大技术
视频图像处理过程中会涉及到对视频图像数据的采集、传输、处理、显示和回放等过程，这些过程共同形成了一个系统的整体周期，可以连续性的运作。
在视频图像处理技术范围内最主要的就是包括了图像的压缩技术和视频图像的处理技术等。
目前，市场上主流的视频图像处理技术包括：智能分析处理，视频透雾增透技术，宽动态处理，超分辨率处理，下面分别介绍以上四种处理技术。
智能分析处理技术
智能视频分析技术是解决视频监控领域大数据筛选、检索技术问题的重要手段。
目前国内智能分析技术可以分为两大类：一类是通过前景提取等方法对画面中的物体的移动进行检测，通过设定规
则来区分不同的行为，如拌线、物品遗留、周界等；另一类是利用模式识别技术对画面中所需要监控的物体进行针对性的建模，从而达到对视频中的特定物体进行检测及相关应用，如车辆检测、人流统计、人脸检测等应用。
视频透雾增透技术
视频透雾增透技术，一般指将因雾和水气灰尘等导致朦胧不清的图像变得清晰，强调图像当中某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使得图像的质量改善，信息量更加丰富。
由于雾霾天气以及雨雪、强光、暗光等恶劣条件导致视频监控图像的图像对比度差、分辨率低、图像模糊、特征无法辨识等问题，增透处理后的图像可为图像的下一步应用提供良好的条件。
数字图像宽度动态的算法
数字图像处理中宽动态范围是一个基本特征，在图像和视觉恢复中占据了重要的位置，关系着最终图像的成像质量。
其动态的范围主要受保护信号量和平均噪声比值来决定的，其中动态范围可以从光能的角度来定义。
数字的信号处理会受到曝光量中曝光效果、光照度和强度的影响和作用。
动态范围跟图案的深度息息相关，如果图像动态范围宽，则在图像处理时亮度变化较为明显，但如果动态范围较窄，在亮度转化时，亮暗程度的变化并不明显。
目前图像的宽动态范围在视频监控、医疗影像等领域应用较为广泛。
超分辨率重建技术
提高图像分辨率最直接的办法就是提高采集设备的传感器密度。
然而高密度的图像传感器的价格相对昂贵，在一般应用中难以承受；另一方面，由于成像系统受其传感器阵列密度的限制，目前已接近极限。
解决这一问题的有效途径是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，即超分辨率（SR：Super-Resolution）图像重建，其核心思想是用时间带宽（获取同一场景的多帧图像序列）换取空间分辨率，实现时间分辨率向空间分辨率的转换，使得重建图像的视觉效果超过任何一帧低分辨率图像。
结论：
在视频监控应用过程中，随着人们对监控图像质量的要求越来越高，提升监控图像的实用价值已经成为社会向整个安防行业提出的新要求。
在这样的形式下，现在的主流视频图像处理技术都要与时俱进，以满足用户不断变化的需求。