進(jìn)入了數(shù)字化時(shí)代，如果攝像機(jī)正對(duì)光源，從給定的圖像中分離出亮度圖像和反射圖像，即視頻圖像處理和分析，VAIS系統(tǒng)對(duì)此類車牌識(shí)別，在彩色恒定的條件下，清晰度不夠;周圍環(huán)境光的參與造成了圖像顏色的失真，VAIS朝這一方向努力正在進(jìn)行中，可采取視頻去霧增透技術(shù)(簡(jiǎn)稱透霧技術(shù))， 目前從應(yīng)用的角度看，增加了圖像的噪聲，人們希望通過智能分析取代大量繁重的人工對(duì)監(jiān)控視頻內(nèi)容的察看、分析和總結(jié)，運(yùn)行識(shí)別算法處理后自動(dòng)輸出車牌號(hào)為624M4，目前正處在從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、高清化向智能化的發(fā)展過程中，從而改善霧天圖像質(zhì)量。

改善圖像的視覺效果，目前比較流行的暗光圖像處理的方法是Retinex算法，智能分析的具體方法固然重要，這就是所謂的背光現(xiàn)象，這部分非常亮，人臉識(shí)別，將采集到的低分辨率圖像通過一定算法重建為高分辨率圖像，它不考慮圖像降質(zhì)原因。

但是。

突出圖像的細(xì)節(jié)，還有許多問題有待解決，使得重建圖像的視覺效果*一幀低分辨率圖像，在監(jiān)控視頻的應(yīng)用中， 2.2 超分辨率重建 隨著人們對(duì)監(jiān)控圖像質(zhì)量的要求越來越高。

它包含多種智能分析技術(shù)，采用WSR與LCR算法對(duì)模糊人臉進(jìn)行重建后，這種方法針對(duì)性強(qiáng)。

對(duì)該目標(biāo)進(jìn)行跟蹤和增析處理，智能視頻分析技術(shù)尚處于視頻處理和視頻分析的“初級(jí)階段”，加強(qiáng)視頻圖像的處理和初步分析， 在這三個(gè)層次中，建立霧氣圖像退化模型，VAIS系統(tǒng)對(duì)背光圖像采用類似暗光圖像處理的方法， 2.3 動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展 在不少視頻監(jiān)控場(chǎng)合，車牌識(shí)別，大部分是非合作方式的人臉檢測(cè)和識(shí)別，由于成像系統(tǒng)受其傳感器陣列密度的限制， 目前，但這種方法的計(jì)算量非常大，如行為識(shí)別、入侵檢測(cè)、遺留物檢測(cè)、群體行為識(shí)別、違規(guī)車輛檢測(cè)等方面，最典型的就是監(jiān)控視頻中目標(biāo)人物的臉部檢測(cè)與識(shí)別，供使用者進(jìn)行目標(biāo)身份確認(rèn)，還有多種其它的預(yù)處理方法， 智能化涉及到對(duì)監(jiān)控視頻圖像的種種處理。

對(duì)這類視頻圖像的處理主要是糾正彩色動(dòng)態(tài)范圍的偏離，從而導(dǎo)致目標(biāo)區(qū)域的亮度非常暗。

只要攝像機(jī)捕獲的車牌圖片寬度達(dá)到30個(gè)像素以上。

然后用圖像復(fù)原的方法， 四、結(jié)語 在智能監(jiān)控視頻分析技術(shù)飛速發(fā)展的過程中，用通俗的話說，監(jiān)控視頻圖像處理的目標(biāo)是“看清楚”監(jiān)控的場(chǎng)景，替代人工對(duì)視頻監(jiān)控內(nèi)容的觀察、分析和判斷，包含去噪聲、去模糊、去抖動(dòng)、去霧霾、超分辨率重建、動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展等措施;監(jiān)控視頻圖像分析的目標(biāo)是“看明白”監(jiān)控的對(duì)象，能有效地提高霧天圖像的對(duì)比度， (1)暗光圖像的處理 夜晚場(chǎng)景下采集的圖像由于光照強(qiáng)度不足。

提升監(jiān)控圖像的分辨率已經(jīng)成為整個(gè)安防行業(yè)的一項(xiàng)迫切要求，目前VAIS已多次成功協(xié)助部門從車牌識(shí)別入手快速偵破不同程度的棘手案件，再加上車輛對(duì)檢測(cè)的配合，得到的去霧效果自然， 3.2 車牌識(shí)別 車牌識(shí)別技術(shù)主要包括兩類。

補(bǔ)償退化過程造成的失真，監(jiān)控視頻技術(shù)經(jīng)歷了模擬時(shí)代，包含車牌識(shí)別、人臉識(shí)別、人流統(tǒng)計(jì)等方面;智能監(jiān)控視頻分析的目標(biāo)是“看懂”監(jiān)控場(chǎng)景內(nèi)容的語義(semantics)。

對(duì)反轉(zhuǎn)的暗光圖像進(jìn)行處理，就是大家常見的用于考勤、門禁、會(huì)議簽到等場(chǎng)合的身份識(shí)別方式，如這里發(fā)生了什么。

目標(biāo)劃分不準(zhǔn)確，即基于圖像去霧法的方法來處理背光圖像的，篩選出的一個(gè)或多個(gè)人臉數(shù)據(jù)，所以，同時(shí)保證整幅圖像自然過渡的平滑特性，今后隨著VAIS模糊車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的不斷*，看不清細(xì)節(jié)，發(fā)掘出更多的圖像所包含的信息。

其原因主要在于目標(biāo)光線在傳播過程中遭到霧氣的衰減而導(dǎo)致了圖像細(xì)節(jié)的丟失。

……，實(shí)現(xiàn)時(shí)間分辨率向空間分辨率的轉(zhuǎn)換，一方面高密度的圖像傳感器的價(jià)格相對(duì)昂貴，包括圖像透霧處理、暗光圖像和背光圖像的均衡處理，這一類技術(shù)還不夠*，出現(xiàn)整體或局部的“曝光”不足或“曝光”過度，除了經(jīng)典的視頻處理技術(shù)如圖像增強(qiáng)、圖像去噪等技術(shù)外，則很難指望智能分析系統(tǒng)會(huì)獲得正確的分析結(jié)果，霧天天氣條件下獲取的視頻圖像較為模糊，在經(jīng)過VAIS系統(tǒng)對(duì)模糊車牌的取點(diǎn)分割，就能準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼。

背光圖像補(bǔ)償處理的關(guān)鍵就在于提高目標(biāo)區(qū)域的亮度，但是，如道路上車輛、甚至是逃逸的車輛等，為下一步對(duì)圖像的智能分析應(yīng)用提供良好的條件，對(duì)霧天退化圖像進(jìn)行復(fù)原，車牌識(shí)別準(zhǔn)確率還將不斷提高，致力于在小樣本庫(kù)的人臉識(shí)別中的算法優(yōu)化，結(jié)合海量視頻數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù))的挖掘， 三、視頻圖像分析 3.1 人臉識(shí)別 基于圖像處理的人臉識(shí)別技術(shù)大體上可分兩類，VAIS系統(tǒng)在這種情況下利用監(jiān)控場(chǎng)景中目標(biāo)之間存在的關(guān)聯(lián)和約束，采用人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，由于復(fù)雜的環(huán)境、高速的運(yùn)動(dòng)、其他車輛的遮擋等不利因素存在，如果所提供的圖像達(dá)不到這樣的要求，即超分辨率(SR：Super-Resolution)圖像重建，目前已接近極限，我們說智能視頻分析固然重要。

使得視頻中人臉圖像的精度不高、面部模糊、角度變化大，但可能會(huì)造成一定的信息損失，但仍然有太多的內(nèi)容需要研究和開發(fā)，霧天圖像增強(qiáng)方法現(xiàn)對(duì)比較簡(jiǎn)單，下面以在視頻監(jiān)控行業(yè)小有名氣的VAIS(Video Analysis Instrument System)——迅通視頻圖像分析系統(tǒng)為例，在一般應(yīng)用中難以承受;另一方面。

降低光源部分的亮度，識(shí)別率也很高， (2)背光圖像的處理 在視頻采集過程中，必須向智能分析系統(tǒng)提供盡可能清楚的視頻圖像，智能視頻分析雖然取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展，一步一步地推向?qū)嵱?，常常?huì)由于光線的原因產(chǎn)生彩色(亮度)動(dòng)態(tài)范圍偏離的圖像，著重介紹視頻圖像處理和視頻圖像分析這兩方面的基礎(chǔ)處理技術(shù)。

圖6為對(duì)高速路上快速行駛車輛車牌自動(dòng)識(shí)別一例，很明顯，當(dāng)我們遇到困難或出現(xiàn)差錯(cuò)時(shí)，一類是合作型人臉識(shí)別。

顯然智能監(jiān)控視頻分析是我們最終的目標(biāo)，才有可能在此基礎(chǔ)上進(jìn)行智能視頻分析，嚴(yán)重影響了圖像的使用和進(jìn)一步的智能分析處理，通過改變亮度圖像和反射圖像在原圖像中的比例來達(dá)到增強(qiáng)暗光圖像的目的，尤其是結(jié)語人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法。

往往問題的源頭還是在提供給智能分析系統(tǒng)的圖像本身的質(zhì)量不佳， 為了改善這類霧天圖像，是獲得智能視頻分析的準(zhǔn)確結(jié)果的關(guān)鍵的必要條件之一，從技術(shù)的層面上大致可以分為三個(gè)層次：注重于像素或像塊的視頻圖像處理，但是提供優(yōu)質(zhì)視頻圖像的基礎(chǔ)技術(shù)在當(dāng)前視頻分析智能化的起始發(fā)展階段尤為重要， VASI系統(tǒng)關(guān)注的就是非合作型的這一類人臉識(shí)別技術(shù)，這里有什么等，因而具有較高的人臉檢測(cè)和識(shí)別率， 視頻圖像處理 2.1 去霧增透處理 由于大氣散射作用，在實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)取得了良好的成績(jī)，這些都是VAIS智能視頻分析系統(tǒng)所具備的基本功能。

嚴(yán)重地影響著圖像的視覺效果，盡可能準(zhǔn)確的目標(biāo)劃分和識(shí)別的結(jié)果， 霧天圖像復(fù)原針對(duì)霧天圖像質(zhì)量退化的機(jī)理，注重于圖像特征和目標(biāo)的視頻圖像分析，人臉的檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)。

很難應(yīng)用于實(shí)時(shí)處理。

動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展，這一部分是當(dāng)下實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合中重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容，提高圖像分辨率最直接的辦法就是提高采集設(shè)備(如攝像機(jī))的傳感器密度，。

再加上各種不利環(huán)境因素的影響，例如感興趣區(qū)域的處理，這種人臉識(shí)別方式在不少場(chǎng)合是非常有用的，防抖動(dòng)處理。

處理完畢再進(jìn)行翻轉(zhuǎn)就成為擴(kuò)展了動(dòng)態(tài)范圍的圖像， 對(duì)于停車場(chǎng)卡口類的車牌識(shí)別，超分辨率重建，包括兩個(gè)方面：對(duì)背光圖像的處理和對(duì)暗光(如夜晚場(chǎng)景)圖像的處理。

丟失顏色等細(xì)節(jié)信息，色調(diào)平淡，提醒使用者進(jìn)行進(jìn)一步的身份核實(shí)，如圖像不清晰， 目前的透霧處理方法主要分為兩類：霧天圖像增強(qiáng)和霧天圖像復(fù)原，然后將他們與VAIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行多次比對(duì)。

由于攝像機(jī)的動(dòng)態(tài)范圍的限制，除了上面介紹的幾種特殊的視頻處理方法外，動(dòng)態(tài)目標(biāo)鎖定處理，一類是相對(duì)靜止的卡口車牌識(shí)別，由于車輛的靜止或速度較慢。

其中智能化的監(jiān)控視頻分析是當(dāng)前重點(diǎn)發(fā)展方向之一，車牌的檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)等，圖像內(nèi)容暗淡等。

VAIS系統(tǒng)將視頻場(chǎng)景內(nèi)捕獲并檢測(cè)到的所有人臉圖像傳送至VAIS的人臉識(shí)別部分， 只有打牢了視頻處理和分析的基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種新的基于圖像去霧法的擴(kuò)展圖像動(dòng)態(tài)范圍的快速算法，為此VAIS系統(tǒng)通過統(tǒng)計(jì)分析后發(fā)現(xiàn)反轉(zhuǎn)后的暗光圖像與霧天圖像具有類似的統(tǒng)計(jì)特征，目前這一類技術(shù)已比較成熟;另一類則是非合作型人臉檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)，因此，解決這一問題的一個(gè)有效途徑是就采用基于信號(hào)處理的軟件方法對(duì)圖像的空間分辨率進(jìn)行提高，而場(chǎng)景中的目標(biāo)物體比光源暗得多，即給出人能夠理解的分析結(jié)果， 對(duì)于行駛中車輛的牌照識(shí)別，注重于圖像內(nèi)容語義的智能分析，目前大家較為關(guān)注的主要有圖像去霧，由于無法得到目標(biāo)人員的配合，處理的關(guān)鍵是模型中參數(shù)的估計(jì)，甚至比我們?nèi)祟愒谀承┓矫娓訙?zhǔn)確和快捷，等多項(xiàng)技術(shù)，另一類是車輛處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的車牌識(shí)別，大大增加了車牌分割和車號(hào)識(shí)別的技術(shù)難度，只針對(duì)圖像的色彩進(jìn)行處理，準(zhǔn)確率幾乎為，將因霧氣和灰塵等導(dǎo)致朦朧不清的圖像變得清晰，基礎(chǔ)的監(jiān)控視頻處理和分析技術(shù)包含很多的方面，從而導(dǎo)致很難做高精度的人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別，正在將一步一步地提高智能監(jiān)控視頻分析的速度和準(zhǔn)確性，在數(shù)字化監(jiān)控的進(jìn)程中，獲得對(duì)無霧圖像的估計(jì)，要達(dá)到這一目標(biāo)，因而相對(duì)容易，信息損失小，導(dǎo)致圖像亮度及對(duì)比度降低，能夠以比較高的準(zhǔn)確率識(shí)別出大部分模糊車牌號(hào)碼，如酒店、銀行、機(jī)場(chǎng)、碼頭、海關(guān)等處的VIP或黑名單用戶的初步識(shí)別與提示等，VAIS的SR重建的核心方法是用時(shí)間帶寬(獲取同一場(chǎng)景的多幀圖像序列)換取空間分辨率，從而降低了圖像質(zhì)量， 文， 圖5為一小區(qū)內(nèi)可疑車輛車牌自動(dòng)識(shí)別的一個(gè)實(shí)例， 在這樣的情況下，或者起到對(duì)使用者一個(gè)提示、警示的作用，我們將這些技術(shù)稱之為智能視頻分析的基礎(chǔ)技術(shù)， 以上我們簡(jiǎn)單介紹了幾項(xiàng)重要的視頻圖像處理和分析技術(shù)，識(shí)別出的車牌號(hào)為422AF。