覃運(yùn)初，譚黔林，羅富貴

（河池學(xué)院　計(jì)算機(jī)學(xué)院，廣西　宜州　546300）

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視頻圖像增強(qiáng)技術(shù)及應(yīng)用探討

覃運(yùn)初，譚黔林，羅富貴

（河池學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院，廣西宜州546300）

摘要：隨著市場的需求變化，視頻圖像的高清化發(fā)展方向也愈發(fā)明顯，各種新型高效的高清傳輸、高清解碼、高清采集和顯示屏幕、設(shè)備等層出不窮，以供滿足人們對視頻圖像的畫質(zhì)高要求.高清設(shè)備所提供的高清晰度的視頻圖像，會因?yàn)檫\(yùn)行環(huán)境、帶寬條件等因素的變化而受到影響，如何在極端環(huán)境下將視頻圖像畫質(zhì)最優(yōu)化，這就是視頻圖像增強(qiáng)技術(shù)所面對的核心問題.

關(guān)鍵詞：視頻圖像；增強(qiáng)技術(shù)；應(yīng)用

所謂的視頻圖像增強(qiáng)技術(shù)便是加強(qiáng)圖像中的視覺體驗(yàn)效果，提升某個像素的顯示效果，有目的性地提升視頻圖像中局部顯示效果或整體效果，將原本不清晰的視頻圖像經(jīng)過增強(qiáng)技術(shù)處理之后變得更加清晰，改善圖像質(zhì)量，豐富顯示信息﹑內(nèi)容，提升視頻圖像的識別效果，滿足視頻圖像觀看用戶的需求.在視頻圖像增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展中，消除或抑制圖像中的噪聲點(diǎn)是目前的主要視頻圖像增強(qiáng)手段.

1　視頻圖像技術(shù)簡介

視頻處理系統(tǒng)的運(yùn)用主要分為以下幾個部分：視頻增強(qiáng)（video enhancement）﹑降噪（denoise）﹑圖像縮放（scaler）﹑去隔行（de-interlacing）﹑視頻解碼（video decoder）等，詳情見圖1.視頻解碼的主要作用包括Y/C分離和A/D轉(zhuǎn)換[1]-[2].在視頻處理系統(tǒng)接收到復(fù)合視頻信號（CVBS）之后，經(jīng)過視頻解碼，將復(fù)合的視頻信號經(jīng)過解碼轉(zhuǎn)換程亮度/色度分離的YUY或者YCbCr的視頻信號，其次再經(jīng)過隔行處理將其隔行掃描信號轉(zhuǎn)變?yōu)橹鹦械膾呙栊盘?，圖像縮放技術(shù)便在此時將原信號縮小或者放大成顯示器所能解讀并顯示的格式信號，之后再進(jìn)入到視頻增強(qiáng)模塊，利用特定的視頻增強(qiáng)技術(shù)提升視頻圖像的清晰度[3].最后，在經(jīng)過gamma校正﹑OSD和彩色空間轉(zhuǎn)換技術(shù)處理之后傳輸于顯示器顯示[4].

圖1　視頻處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

2　視頻圖像增強(qiáng)技術(shù)

當(dāng)前視頻圖像增強(qiáng)的方法有非常多，隨著科技的發(fā)展和相關(guān)技術(shù)的研究，新增強(qiáng)方法層出不窮，但其原理終歸是利用圖像像素之間的冗余信息與人言的視覺感受，從原理上可以分為頻率域增強(qiáng)方法和空間域增強(qiáng)方法[5].頻率域增強(qiáng)方法主要是通過改善視頻圖像在頻域內(nèi)的變換作為基礎(chǔ)，常見的方法是小波轉(zhuǎn)換﹑傅里葉轉(zhuǎn)變等；而空間域則是針對單幀視頻圖像進(jìn)行增強(qiáng)，普遍的方法為直接處理像素作為基礎(chǔ).

2.1頻率域視頻圖像增強(qiáng)方法

頻率域視頻圖像增強(qiáng)方法主要是通過將視頻圖像作為二維信號，轉(zhuǎn)變?yōu)轭l率域進(jìn)行過濾和增強(qiáng)的過程.視頻圖像從空間域轉(zhuǎn)換到變換域的方式有許多，例如沃爾什-哈達(dá)瑪變換﹑余弦變換﹑K-L變換﹑傅立葉變換和小波變換等.當(dāng)前小波變換和傅里葉變換是使用頻率最高且效果較好的視頻圖像去噪﹑增強(qiáng)方法.

將視頻圖像作為而微信號轉(zhuǎn)換為頻率域的方法可以根據(jù)原理分為低通過率和高通過率.低通過率：這個過濾方法和空間平滑濾波較為相似，都是通過過濾高頻部分，然后達(dá)到過濾﹑去噪效果.常用的過濾方式為高斯低通濾波器和巴特沃斯低通濾波器為主；高通濾波：這類過濾方式和銳化空間濾波較為相似，都是通過保留高頻部分，進(jìn)而達(dá)到增強(qiáng)視頻圖像細(xì)節(jié)的作用，但同時在高頻部分的噪點(diǎn)也會被放大.頻率域視頻圖像增強(qiáng)主要是通過頻率的轉(zhuǎn)換達(dá)成，計(jì)算的方式比較復(fù)雜，其在繁瑣的過程中容易出現(xiàn)誤差，并且在視頻監(jiān)控等領(lǐng)域會受到一些條件的限制.

2.2空間域視頻圖像增強(qiáng)方法

空間域視頻增強(qiáng)方法主要是通過增強(qiáng)構(gòu)成視頻圖像的像素，所以其增強(qiáng)方法主要是直接針對像素進(jìn)行操作.

空間域視頻圖像增強(qiáng)方法可以根據(jù)原理細(xì)分為基本灰度變換﹑直方圖處理﹑平滑空間濾波﹑銳化空間濾波和多種處理方法結(jié)合的綜合方法.基本灰度變換：圖像像素從一個范圍的像素值變換到另一個范圍的像素值，其中包括線性變換，冪次變換和對數(shù)變化等.例如應(yīng)用范圍非常廣泛且效果較好的伽馬校正便是一種冪次變換.利用灰度變換能夠提升每一個像素點(diǎn)之間的灰度差，提升像素之間的對比度，讓觀看者能夠更加清晰的觀看到視頻圖像的細(xì)節(jié).于此之外，基本灰度變換也是其他一些高級增強(qiáng)方法的基礎(chǔ)；直方圖處理：將原本的視頻圖像信號通過針對性的變換，得到一幅灰度直方圖為規(guī)定分布或均勻分布的全新視頻圖像的方法，其圖像增強(qiáng)算法是最重要﹑最常見的方法之一.直方圖處理方法是以概率理論作為增強(qiáng)基礎(chǔ)，利用灰度點(diǎn)進(jìn)行增強(qiáng)，進(jìn)而達(dá)到圖像增強(qiáng)的效果.平滑空間濾波：平滑空間濾波主要是對視頻圖像的噪點(diǎn)進(jìn)行過濾，平滑視頻圖像的波形.平滑濾波的方式有許多，例如非線性平滑濾波，中值濾波和顯性平滑濾波，均值濾波等等.非線性平滑濾波變換原理見圖2.線性濾波的平滑效果非常好，能夠過濾噪點(diǎn)，但是也會使視頻圖像邊緣的細(xì)節(jié)變得較為模糊.非線性濾波是一種線性濾波的改進(jìn)方法，其主要是針對像素點(diǎn)的狀態(tài)進(jìn)行針對性的改善策略，能夠清楚位置孤立的噪點(diǎn)，細(xì)化視頻圖像，但是也會使視頻圖像的邊緣失真.銳化空間濾波：銳化空間濾波和平滑空間濾波剛好相反，銳化空間濾波主要是增強(qiáng)被模糊的像素或突出視頻圖像中的像素.銳化空間濾波主要可以通過一階或二階的銳化濾波器來實(shí)現(xiàn)，例如拉普拉斯算子濾波和梯度法等.

圖2　非線性平滑濾波變換原理

3　視頻圖像增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用

在特殊的天氣之中，視頻圖像的顯示效果會大幅度的降低.例如沙塵﹑大雨﹑大霧等惡劣天氣，特殊的天氣狀況都會對視頻圖像的顏色和對比度造成一定程度的退化或改變，視頻圖像當(dāng)中的細(xì)節(jié)﹑特征都會被模糊和覆蓋.這種情況便可以采用針對性的視頻圖像增強(qiáng)方法來提升視頻圖像的圖像像素和對比度，提升視頻圖像的顯示效果，例如去霧算法變能夠有效地改善霧天的視頻質(zhì)量.圖2為大霧天氣下的監(jiān)控原圖，圖3為經(jīng)過經(jīng)過去霧算法之后的圖像，詳情圖3﹑4.

在一些大環(huán)境下，一些動態(tài)的目標(biāo)其因?yàn)橐苿铀俣容^高，導(dǎo)致其在視頻圖像當(dāng)中會出現(xiàn)邊緣不清﹑拖影等不清晰現(xiàn)象，針對這一情況便可以利用視頻圖像增強(qiáng)技術(shù)當(dāng)中的邊緣修復(fù)處理進(jìn)行處理，從而提升視頻圖像中快速移動物體的圖像質(zhì)量.

圖3　大霧天氣下的監(jiān)控原圖

圖4　經(jīng)過去霧算法之后的監(jiān)控圖像

當(dāng)前的視頻增強(qiáng)技術(shù)大多是通過高清設(shè)備和其他智能分析技術(shù)相結(jié)合的方式進(jìn)行的，給其他技術(shù)的引用，為其他設(shè)備的圖像品質(zhì)提升得到保證.但是獨(dú)立的視頻圖像增強(qiáng)設(shè)備相對仍然比較少，其應(yīng)用范圍也比較單一，往往只會因?yàn)樘厥獾沫h(huán)境選取特殊的方法，例如霧天利用去霧應(yīng)用﹑噪點(diǎn)過多利用去噪方法等.由此可見，隨著視頻圖像市場的需求，產(chǎn)品形式的不斷發(fā)展，視頻圖像增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用也向著多樣化的發(fā)展趨勢，呈現(xiàn)出越來越專業(yè)﹑越來越底層的特點(diǎn).

4　總結(jié)

綜上所述，視頻圖像增強(qiáng)技術(shù)不斷的在智能分析技術(shù)中融合，并滲透入每一個高科技電子產(chǎn)品當(dāng)中，應(yīng)用到視頻圖像所能覆蓋的多個行業(yè)中，進(jìn)而演變成為更加智能化的產(chǎn)品類型，更豐富的業(yè)務(wù)應(yīng)用，形成更加靈活的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而推動視頻圖像的智能視頻技術(shù)更加深入的滿足行業(yè)用戶的需求，為視頻圖像行業(yè)做出更多貢獻(xiàn).

參考文獻(xiàn)：

〔1〕陶鳳英.基于開光3-D中值濾波的視頻序列在噪音法[J].計(jì)算機(jī)工程,2014,1(03)20-21.

〔2〕李曉飛，郭海燕,等.一種新的小波視頻去噪方法[J].微計(jì)算機(jī)信息,2013,2(23):9-11.

〔3〕孟祥浩.基于三維濾波的視頻去噪算法研究[J].電光與控制,2014,2(09):10-11.

〔4〕何明媛.一種自適應(yīng)的時空視頻去噪算法[J].電子與信息學(xué)報(bào),2013,9(21):1882-1883.

〔5〕陳勇兵,葉秀清,顧偉，等.一種魯棒性的基于運(yùn)動估計(jì)的自適應(yīng)時空域視頻去噪算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2013,10(30):2287-2290.

基金項(xiàng)目：廣西教育廳高?？蒲许?xiàng)目,基于模糊圖像處理中圖像增強(qiáng)技術(shù)在安防監(jiān)控中的應(yīng)用研究(YB2014325)；河池學(xué)院2012年院級青年課題:復(fù)雜背景下運(yùn)動目標(biāo)的檢測與跟蹤(2012B-N006)

收稿日期：2015-11-28

中圖分類號：TP18

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1673-260X（2016）03-0033-02