众所周知，图像处理的目是提高图像质量、萃取简单信息、辨识预计目标等。而光电图像信息处理技术紧随信息处理技术的前沿，拓展人类的信息器官和思维器官的功能。尤其是信息提供与处置技术的发展，使人类对于外部世界看得远（超视距本领）、看得清（空间辨别、光谱辨别和立体分辨本领）、不不受挡住（击穿云雾或物体本领）、辨识能力强劲（信息处理技术），把人类提供外界信息的能力提升到空前的高度。

由于光电信息技术是边缘学科交叉的新兴科学技术，而其光电光学器件输入的是视频图像信号，因而光电图像处理，也就是我们经常说道的视频图像处理，而这种视频图像处理的技术与方法，已甚广牵涉应用于现代安防的视频监控图像处理中。本文讲解视频图像及其处置的基本概念，视频图像处理的基本技术与方法：如像素的点处置、区域处置，视频图像的帧处置等。视频图像及其处置的基本概念视频图像的含义众所周知，扫瞄型光电光学器件或摄像机器件，是通过电子束扫瞄或液体自扫瞄等方式，将被摄景物经光学系统光学在器件的光敏面上的二维图像改变为一维时序信号输入来。

这种装载图像信息的一维时序信号就称作视频信号，或视频图像信号。如将这种视频信号送到监视器，掌控显像管的电子枪的强度，显像管的电子枪与摄像机器件不作实时扫瞄，才可将摄像机器件所摄入的图像表明出来。似乎，这种扫瞄型光电光学器件能对图像展开存储和传输，并能构建远程仔细观察。

视频（video）指动态图像（movingimage），可以指出是随时间变化的静态图像系列（still－frameimage／picturesequence）。在静态图像中，信息密度随空间产于，且相对于时间为常量；而动态图像的空间信息密度特征则随时间变化。视频图像的数学表达式视频图像的数学表达式的一般形式可以以写S（x，y，t）。

其中，x，y为空间变量，t为时间变量，而S为对应于时空点（x，y，t）的光度学物理量。如果使用RGB体系来叙述的话，原始的数字表达式可写R＝SR（x，y，t）G＝SG（x，y，t）（1）B＝SB（x，y，t）当RGB为模拟信号时，我们称之为它为仿真视频。如果对RGB展开了数字化，就称作数字视频，这与仿真静态图像和数字静态图像的概念是基本相近的。但是仿真视频和数字视频要比仿真静态图像和数字静态图像的关系与差异简单得多。

视频图像处理的基本概念光电图像处理是光电光学技术与数字图像处理技术的融合，如图1右图。由图显现出，光电光学技术是自然界图像到数字世界图像的桥梁。

光电图像处理是基于光电光学技术与计算机技术的图像处理，因而其计算精度低、灵活性好、适应性强劲。安防视频监控图像处理的技术与方法视频图像处理可以看作静态图像处理的高层处置，又可以看作静态图像处理的之后。首先，它要中用静态图像处理的所有技术，因为视频图像是在时间上系列化的静态图像；其次，它包括了许多静态图像处理没的或无法解决问题的新问题；再度，视频图像处理同时与图形学、人工智能、模式识别等多个学科领域都有交叉的内容，它们既有联系，又有各自的特征和侧重点。

由于图像是由像素包含的，所以在很多情况下是对像素必要处置。这种像素处置的技术方法又可分成点处置和区域处置的技术方法，此外还有图像的帧处置。下面分别阐述。

视频图像的点处置的技术与方法点处置又叫作必要对原像素值展开处置，是一种最基本的图像处理操作者，算法比其他算法非常简单。点处置算法是所指仅有根据图像中像素的原值（有时还要考虑到该像素在图像中的方位）按一定规则（或转换）来确认其新值的一种算法。

也就是说，单个像素的新值意味着依赖该像素原值的大小。由于像素原值与新值之间算法上的这种联系，点处置算法一般是共轭的，并采行有理扫瞄图像像素的方式来已完成各像素的变换处理。由于点处置转换是一种意味着依赖像素原值的转换，所以这种转换过程可借助查询表格（LUT）来较慢构建。

如果点处置算法中还要考虑到像素的方位，则除了查询表外，还要中用计算公式。一般，点处置算法并不转变一幅图像中各像素之间的空间关系，因而点处置算法无法用作标记图像中所包括的细节。

点处置仅有是用输出像素值产生输入像素值，它是图像处理最简单最有效地的方法。点处置的应用于还包括图像灰度变换、色度转换、直方图分析等。下面辩论点处置方法构建的图像亮度调整、图像亮度反置、图像阈值化、图像对比度剪切、图像伪彩色处置等图像处理算法。

图像亮度调整这是一种点处置，处置时对图像中每个像素再加（或乘以）一个常数。另设像素亮度为I，则变化按下式展开I＝I＋b（2）式中，b是亮度常数，可为正数或负数。若b为正数，则像素亮度减少；若b为负数，则像素亮度增加。

图像亮度反置图像亮度反置同根据照片制作负片有点相近，是一种很非常简单的点处置技术。用这种方法对图像展开处置后，图像暗的部分变暗，亮的部分变暗，较亮的部分变为较暗，较暗的部分变为较亮。其处置方法是：用有可能的仅次于像素值乘以像素的值作为该像素的新值。

图像中最暗的部分，其像素值为0，处置后变为视星等的部分，其像素值为63。反之，图像中视星等的部分经转换后反置出最暗的部分。

图像阈值简化这是一种将倒数色调图像变为黑白图像的方法，其基本思想是使像素值大于登录阈值的像转换成白像素，像素值相等或小于登录阈值的像素转换成红像素。这一方法在诸如桌面印刷、机器视觉等各个领域都具有普遍的应用于。在机器视觉领域内，对图像展开边缘检测之前，一般再行对其展开二值化处置。

在这种情况下，阈值处置需要避免图像中那些可能会阻碍边界检测处置的信息。正确地自由选择阈值以确保在阈值处置中不至于损失过于多的信息，这一点是很最重要的。

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