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摘要：视频图像处理技术可以有效地对模糊的视频监控图像进行处理，从而能够帮助我们得出更为清晰的图像。当下视频图像处理技术的应用范围也越来越广泛，视频图像处理技术也是安防行业的发展基础，目前视频图像处理技术社会监管过程中，交警侦查过程中，交通监控过程中以及ATM机安防系统中，都得到了具体应用。在今后的发展过程中，随着计算机技术的深入发展，视频图像处理技术也将逐渐实现智能化、标准化，远程化和高清化，可以在安防领域得到更加广泛和深入的应用。
关键词：视频图像处理；人脸识别；安防
1视频图像处理技术在安防行业的要求
视频图像处理技术之所以能够广泛应用于安防行业，是因为视频图像处理技术能够满足安防行业的特殊要求。利用视频图像处理技术，我们可以将图号信号转化成数字信号，再利用计算机，对相应的数字信号进行处理。相对于传统信号来说，数字信号具有易保存、难以被干扰、易存储的特点。
1.1安防行业对视频图像的清晰度要求高
随着视频监控技术的普及，公安机关可以通过监控录像来寻找证据辨认嫌疑犯，这就要求监控录像有着较高的清晰度，模糊的视频录像很难满足公安机关的这些需求。此外，交警也需要根据交通监控图像来识别违章人员以及违章车辆，由此可见，模糊的监控图像很难应用于安防行业。
1.2安防行业对视频图像的需求量大
当下视频监控系统在我国全国各地均有分布，覆盖面广、覆盖率高，不仅是在大城市中，在小城市以及商铺和居民家中都有分布。视频监控的入数也多达上万条，如此庞大的视频路数，对视频监控系统的存储设备以及相应的网络宽带也有了更高的要求。这也导致了在视频传输过程中只能通过模糊图像来满足监控系统的传输需求，而模糊的图像很难满足安防行业的需求，由此可见，视频图像处理技术在安防行业有着良好的应用前景。
2视频安防设备的监控系统形式
2.1前端设备
前端设备主要是获取视频监控影像的设备，承担着收集视频监控图像和信号的重要功能，是整个视频安防监控系统的根本所在，只有完善可靠的前段设备系统，才能获取到良好的视频图像基础资料，为信号加工处理奠定基础。前端设备要以提高清晰度为主要任务，全面、准确、有效反映监控内容，并根据监控范围的客观实际环境要素，自动调节图像获取类别及设备元器件的光谱。在前端设备布置中，要充分考虑其有效范围，防止出现空白与盲区。在布置完成后，必须进行调试测验，重点对镜头焦距、聚光圈、白平衡、电子快门等进行优化处理，使设备始终处于最佳工作状态。
2.2控制部分
视频安防监控系统的控制部分主要对相关设备、信号等进行有效调控，整合图像切换、键盘输入、主机控制等各方面之间的潜在关联。在控制部分的作用下，系统可将实时获取到的音频/视频信号进行压缩，形成标准化的文件，存储在相应设备中。在多通道模式下，控制部分可同时获取其音频/视频信号，并支持ADSL等多种类型的网络传输模式，确保数据信号同步传输，构建起视频矩阵，进而将整个系统整合为一个高效运转、协同有序的整体。控制部分具有显著的连续性及动态性特征，可准确定位视频进度，为相关管理人员有效辨识监控范围内的事件发生提供准确参考。
2.3周界报警
周界报警即视频安防监控系统的基础性报警功能，是保障智能小区安全的重要屏障，可切实提高智能小区的安全性及警报发出的及时性。通常情况下，周界报警的警戒模式为配置对射探测器，实现对设防报警。
周界报警的相关元器件设备安装在小区各个区域，通过探测器收集相应信号，向控制中心进行定向传递，并接收和执行控制中心加工处理之后的指令，发出警报信息。周界报警受外界环境的影响较为敏感，必须通过采用多组红外信号相配合的方法，提高其稳定性与可靠性，防止频繁出现警情错报或漏报。
3视频图像处理技术在安防行业的应用分析
目前我国大部分常规摄像头在日常使用过程中经常出现背光现象，在一些明暗反差较大的场景内，常规摄像头很难拍摄出清晰的图像。虽然宽动态摄像机可以有效改善摄像头处于背光环境的问题，但是宽动态摄像机成本过高，难以在视频监控过程中得到大范围的应用。而利用视频图像处理技术，就可以有效解决图像的背光问题。利用视频图像处理技术，可以改善视频监控中图像偏黑背光的问题，也能够更好地增加图像的层次感，充分还原图像的细节，使得图片中的背光部分显现出来。这样一来，能够为我们提供更加清晰的图像信息源，从而能够帮助监管人员利用更加清晰的视频图像，找出自己想要的信息。
智能视频监控的作用即对被监控目标行为予以分析，在此基础上做出响应，所以精准辨识被监控目标的身份就非常的必要。细化的脸部辨识即依附于系统新传输的人脸图像和既有的人脸数据库予以对比，在此基础上分析此图像有无录入至库内，若在此图像数据库内，那么就提供相应的信息参数。面部检测采集的图像，会出现角度偏差亦或光线问题的影响，一般要实施几何、灰度归一化处理。前者也就是把面部图像处理技术变更为统一尺寸时面部在非角度偏差状态下的图片；后者即对图像进行光源补偿，如果主元分析法会经去均值的途径实施光源的补偿，那么根据实际情况亦能够经标准差进行归一化处理。在人脸辨识前对面部数据库予以处理，并采集个体化信息数据，而且要独立的设置数据库。在面部辨识的过程中，仅需经同样的方法获取输入面部图片的特性数据，同时对比库中的个体数据。未进行对比时要精准的掌握相似性之间的关系，而较为多见的主要有欧氏距离、贝叶斯准则。辨识主要包括两类：第一类，为人脸辨认，亦为需明确被辨识个体参数；第二类，即身份证实，仅需判断辨识目标有无存在于数据库。
例如在交通视频中，户外摄像头很容易受到自然光线不足的影响而出现图像背光的情况。交警可以利用图像处理技术，很好地还原交通事故视频图像，从而能够帮助交警对视频图像进行充分的取证分析。在交通监控中，对摄像机的抓拍速度要求比较高，对摄像机夜间照度要求较高，最主要是能够清晰辨别车牌。视频图像处理技术还可以帮助我们对监控图像进行复原，常用的图像增强和复原方法有：伪彩色处理，干扰抵制，灰度等级直方图处理。视频图像处理技术还可以有效减少因传输而导致的图片损伤和退化，因此图像处理技术可以帮助我们实现图像复原。而视频图像复原技术就可以帮助交警辨认被涂抹的车牌。
利用视频图像处理技术可以帮助我们除去交通监控视频中的雾气，从而能够有效提高视频的清晰度。视频图像处理技术可以帮助我们对雾霾天气、以及暗光背光的视频图像进行增强处理，从而有效提高视频图像的对比度以及分辨率，解决视频图像辨识率较低的问题。这样以来可以帮助交警通过交通视频录像提取有效信息。
结束语
在安防管理过程中，视频监控技术是尤为重要的，视频监控技术为安防提供了技术保障，可以帮助警察更好地破案，也可以帮助普通民众更好地保护自己的财产。但是目前视频监控技术在实际使用过程中仍然存在着一系列的问题，视频监控系统在使用过程中很容易受到外界因素的影响，引发视频图像模糊的现象。这样一来会导致我们很难从监控视频中捕捉到有效信息。
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