由于計算機的處理速度極快，且數字信號具有失真小、易保存、易傳輸、抗干擾能力強等特點，因而計算機圖像處理的應用十分廣泛’包括航空航天、遙測技術、醫(yī)療器械、工業(yè)自動化檢測、安全識別、安防監(jiān)控、娛樂媒體等各大領域。每一個應用領域都有其領域的特殊性要求，安防監(jiān)控行業(yè)應用也有其固有的特殊性。

對圖像清晰度要求較高。在治安監(jiān)控現(xiàn)場，公安機關往往需要通過監(jiān)控錄像來辨認嫌疑人、證據等。一般清晰度不高的視頻都達不到這種要求。

在交通監(jiān)控現(xiàn)場，交警需要通過監(jiān)控圖像來識別車牌、違章行為、駕駛人等要求，模糊的圖像在這種場合根本無法應用。

不同的行業(yè)監(jiān)控，對圖像要求的差異性。比如醫(yī)療監(jiān)控，對圖像的色彩還原性要求比較高。智能交通監(jiān)控，對攝像機夜間照度和抓拍速度要求比較高，要求能清晰辨別車牌。在無人值守監(jiān)控，需要設備在無人看管的條件下能長期穩(wěn)定的工作。

戶外安裝，無人看守。在安防領域，大多情況設備需要安裝在室外，設備需要經受常年的風吹日曬。要經歷常年溫度、濕度、鹽度、輻射等自然條件的影響。電子設備自身的老化的速度會比其他領域要相對快一些。攝像機鏡頭、電子設備、傳輸線路等設施的老化會導致圖像越來越模糊。

海量視頻路數的要求。在大型平安城市監(jiān)控項目中，視頻路數會達到上萬路，甚至更多路。如此海量的視頻路數，對網絡帶寬、存儲設備都提出了很高的要求。所以在視頻監(jiān)控系統(tǒng)領域都期望視頻編碼的碼率壓縮比達到最高，從而降低對帶寬和容量的要求。這就導致在視頻編碼環(huán)節(jié)產生更多的信息丟失，從而導致圖像模糊。

安防的這些特殊應用場所，都會導致圖像清晰度的下降，反過來又對圖像清晰度有很高的要求，勢必會導致模糊圖像處理技術在這里有廣闊的應用前景。

視頻監(jiān)控圖像處理技術發(fā)展趨勢

安防監(jiān)控公司表示之前也介紹了智能視頻分析和寬動態(tài)在技術應用中還是存在一些不足或者說發(fā)展空間，比如在提高精度的同時著重解決處理速度的問題，巨大的信息量和數據量和處理速度仍然是一對主要矛盾。除此之外，視頻監(jiān)控圖像處理技術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(jiān)控應用中，仍會出現(xiàn)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。所以，我們在探究該技術的未來發(fā)展趨勢就便得十分有意義。有幾個趨勢如下：

其一，在大數據時代，未來數據圖像技術強調高清晰度、高速傳輸、實時圖像處理、三維成像或多維成像、智能化、自動化等方向發(fā)展。

其二，智能化方面，力爭使計算機識別和理解能夠按照人的認識和思維方式工作，能夠考慮到主觀概率和非邏輯思維這里有一點需要指出，AI在智能化方面可以做圖像數據與內容的提取與分析，但是并不能在視頻圖像處理方面做文章。

其三，未來視頻圖像處理技術強調操作、運用的方便性，圖像處理功能的集中化趨勢是必然會存在的。所以，硬件芯片的開發(fā)研究十分重要，如某公司采用Systolic結構設計了把圖像處理的眾多功能固化在芯片上。

圖像處理技術起源于20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約采用數字壓縮技術傳輸了第一幅數字照片。許多年過去，視頻圖像處理技術被安防行業(yè)大量應用，技術更新日新月異。如果把圖像處理當做一個細節(jié)的話，那么，細節(jié)將決定成敗，監(jiān)控行業(yè)亦如此。