众所周知，图像处理的目是改善图像质量、提取有用信息、识别预定目标等。而光电图像信息处理技术紧跟信息处理技术的前沿，扩展人类的信息器官和思维器官的功能。特别是信息获取与处理技术的发展，使人类对于外部世界看得远(超视距本领)、看得清(空间分辨、光谱分辨和立体分辨本领)、不受阻挡(穿透云雾或物体本领)、识别能力强(信息处理技术)，把人类获取外界信息的能力提高到空前的高度。
由于光电信息技术是边缘学科交叉的新兴科学技术，而其光电成像器件输出的是视频图像信号，因而光电图像处理，也就是我们常说的视频图像处理，而这种视频图像处理的技术与方法，已广涉应用于现代安防的视频监控图像处理中。本文介绍视频图像及其处理的基本概念，视频图像处理的基本技术与方法：如像素的点处理、区域处理，视频图像的帧处理等。
视频图像及其处理的基本概念
视频图像的含义
众所周知，扫描型光电成像器件或摄像器件，是通过电子束扫描或固体自扫描等方式，将被摄景物经光学系统成像在器件的光敏面上的二维图像转变为一维时序信号输出来。这种运载图像信息的一维时序信号就称为视频信号，或视频图像信号。如将这种视频信号送入监视器，控制显像管的电子枪的强度，显像管的电子枪与摄像器件作同步扫描，即可将摄像器件所摄取的图像显示出来。显然，这种扫描型光电成像器件能对图像进行存储和传输，并能实现远程观察。
视频(video)指动态图像(movingimage)，可以认为是随时间变化的静态图像系列(still-frameimage/picturesequence)。在静态图像中，信息密度随空间分布，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成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。如果采用RGB体系来描述的话，完整的数字表达式可写成
R=SR(x，y，t)
G=SG(x，y，t)(1)
B=SB(x，y，t)
当RGB为模拟信号时，我们称它为模拟视频。如果对RGB进行了数字化，就称为数字视频，这与模拟静态图像和数字静态图像的概念是基本相似的。但是模拟视频和数字视频要比模拟静态图像和数字静态图像的关系与差别复杂得多。
视频图像处理的基本概念
光电图像处理是光电成像技术与数字图像处理技术的结合，如图1所示。由图看出，光电成像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成像技术与计算机技术的图像处理，因而其计算精度高、灵活性好、适应性强。
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成静态图像处理的高层处理，又可以看成静态图像处理的继续。首先，它要用到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，它包含了许多静态图像处理没有的或不能解决的新问题;再次，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。由于图像是由像素构成的，所以在很多情况下是对像素直接处理。这种像素处理的技术方法又可分为点处理和区域处理的技术方法，此外还有图像的帧处理。下面分别论述。
视频图像的点处理的技术与方法
点处理又叫做直接对原像素值进行处理，是一种最基本的图像处理操作，算法比其他算法简单。点处理算法是指仅根据图像中像素的原值(有时还要考虑该像素在图像中的位置)按一定规则(或变换)来确定其新值的一种算法。也就是说，单个像素的新值仅仅依赖于该像素原值的大小。由于像素原值与新值之间算法上的这种联系，点处理算法一般是可逆的，并采取逐点扫描图像像素的方式来完成各像素的变换处理。
由于点处理变换是一种仅仅依赖于像素原值的变换，所以这种变换过程可借助于查找表(LUT)来快速实现。如果点处理算法中还要考虑像素的位置，则除了查找表外，还要用到计算公式。一般，点处理算法并不改变一幅图像中各像素之间的空间关系，因而点处理算法不能用于修饰图像中所包含的细节。
点处理仅是用输入像素值产生输出像素值，它是图像处理最简单最有效的方法。
点处理的应用包括图像灰度变换、色度变换、直方图分析等。下面讨论点处理方法实现的图像亮度调整、图像亮度反置、图像阈值化、图像对比度拉伸、图像伪彩色处理等图像处理算法。
图像亮度调整
这是一种点处理，处理时对图像中每个像素加上(或减去)一个常数。设像素亮度为I，则变化按下式进行
I=I+b(2)
式中，b是亮度常数，可为正数或负数。若b为正数，则像素亮度增加;若b为负数，则像素亮度减少。
图像亮度反置
图像亮度反置同根据照片制作负片有点相似，是一种很简单的点处理技术。用这种方法对图像进行处理后，图像亮的部分变暗，暗的部分变亮，较亮的部分变成较暗，较暗的部分变成较亮。其处理方法是：用可能的最大像素值减去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，处理后变成最亮的部分，其像素值为63。反之，图像中最亮的部分经变换后反置成最暗的部分。
图像阈值化
这是一种将连续色调图像变成黑白图像的方法，其基本思想是使像素值小于指定阈值的像转换成黑像素，像素值等于或大于指定阈值的像素转换成白像素。这一方法在诸如桌面印刷、机器视觉等各个领域都有着广泛的应用。
在机器视觉领域内，对图像进行边缘检测之前，一般先对其进行二值化处理。在这种情况下，阈值处理能够消除图像中那些可能会干扰边界检测处理的信息。正确地选择阈值以保证在阈值处理中不至于损失太多的信息，这一点是很重要的。
