視頻安防監(jiān)視系統(tǒng)日新月異，發(fā)展速度很快，并不斷自我創(chuàng)新，帶來一次又一次的視頻安防監(jiān)控系統(tǒng)的改革。據(jù)市場調研機構Frost&Sullivan的預測，到2010年，基于IP視頻安防監(jiān)控系統(tǒng)將取代傳統(tǒng)的安防監(jiān)控系統(tǒng)，成為視頻安防監(jiān)視市場的主要構成部分。
視頻安防監(jiān)視市場的發(fā)展
視頻安防監(jiān)視系統(tǒng)日新月異，發(fā)展速度很快。第一代視頻安防監(jiān)控系統(tǒng)是以VCR為代表的傳統(tǒng)視頻安防監(jiān)控系統(tǒng);接著在上世紀90年代中期，以DVR為代表的第二代視頻安防監(jiān)控系統(tǒng)出現(xiàn)在視頻安防監(jiān)控市場上,緊接著DVR系統(tǒng)又進一步發(fā)展成為具有網絡功能的NVR系統(tǒng)；視頻安防監(jiān)視系統(tǒng)不斷自我創(chuàng)新，帶來了一次又一次視頻安防監(jiān)控系統(tǒng)的改革，目前正在蓬勃發(fā)展的網絡視頻安防監(jiān)控系統(tǒng)，即IP視頻安防監(jiān)控系統(tǒng)就是第三代安防監(jiān)控系統(tǒng)。據(jù)市場調研機構Frost& Sullivan的預測，到2010年，基于IP視頻安防監(jiān)控系統(tǒng)將取代傳統(tǒng)的安防監(jiān)控系統(tǒng)，而成為視頻安防監(jiān)視市場的主要構成部分。圖1為該調研機構的數(shù)據(jù)分析圖。
由于技術的發(fā)展，網絡的普及，市場越來越廣泛，監(jiān)控點也越來越多，監(jiān)控顯示器的數(shù)量也會隨之增加，僅依靠人力資源去監(jiān)控畫面，必然會因人眼的疲勞和人對物的專注力下降而導致監(jiān)控力度降低，判斷有誤，正所謂“智者千慮，必有一失”。為了防止人的勞累而導致錯誤的判斷，需要增加工作人員數(shù)量，導致人力資源成本的提高。這些因素引起了人們對智能監(jiān)控的需求，各大IC廠商對此進行了大規(guī)模的研究與開發(fā)，如目前Sharp 根據(jù)市場的發(fā)展趨勢開發(fā)出一顆智能圖象偵測芯片。它具備了“移動偵測”、“人員訪問統(tǒng)計”、“人臉檢測”、“物品狀態(tài)檢測”、“安全駕駛檢測”等智能化功能。它與IP Camera相結合，可以一天24小時不間斷地對視頻進行監(jiān)控,達到全天候的智能監(jiān)控需求，提高報警精確度及響應速度,其可靠性更高，成本低廉，也節(jié)省了大量人力資源。智能化網絡監(jiān)控系統(tǒng)必將是視頻安防監(jiān)視市場的另一個高峰。
產品定位的變化，不僅是網絡的普及和市場需求所引導，其技術方面的發(fā)展和關鍵元件性能上的提升也有不可分割的關系。
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技術及性能上的發(fā)展
當IP Camera產品逐漸被廣泛應用的同時，人們對它可是“一則以喜，一則以懼”。所謂懼，就是其圖像質量是否可以跟上需求。比如在超市里抓拍到小偷，但能否作為證據(jù)呢？這就要看圖像的細節(jié)是否足夠？在交通安全檢查方面，也同樣需要能夠看清楚車牌，這也需要非常高的分辨率。在夜晚的時候還需要非常高的靈敏度，才能看清物體。這些需求已經超越了監(jiān)控器的限制——NTSC為525線，PAL為625線，為此各CCD廠商已經作出了快速響應。由圖2可以看出，應用在安防領域的CCD已由過去的數(shù)十萬像素突破到百萬像素，如在同樣的監(jiān)控范圍內，使用百萬像素的CCD 比過去數(shù)十萬像素的CCD分辨率要高1倍左右。而這樣的效果也只能在網絡化的產品上才能體現(xiàn)出來，所以百萬像素的IP Camera出現(xiàn),提高了停車場、機場、學校等監(jiān)控應用中的圖像質量，也為法院提供了非常好的視頻監(jiān)控證據(jù)。
在CCD靈敏度方面，為了提高在低照度環(huán)境下面的圖像質量和滿足各種市場的需求，各CCD廠商都在努力研究。比如某公司就在此方面做出了非常大的貢獻,從圖3可以了解到，該公司所研究的CCD，其靈敏度由原來的1900毫伏提升到目前的2860毫伏,預計在2008年第四季度，將會將2008年第二季度退出市場的具有4290毫伏超高靈敏度的CCD正式生產。靈敏度的大幅度提升將解決在照度非常低的環(huán)境下，無法看清物體的問題，使安全防范更加到位。
當前端的感應器逐步升級的同時，后端的處理芯片也不甘示弱，為提高性能而作出非常大的努力。目前后端的處理芯片已經升級到12位，比如LR38690，它增加了自動聚焦功能, 增強了壓制色滾動功能及提升了圖像性能。這些功能促使產品開發(fā)者更易開發(fā)出高圖像質量且?guī)в凶詣泳劢构δ艿腎P Camera產品，使產品的性能錦上添花，具有更開闊的產品市場。
網絡技術不斷發(fā)展，帶寬也不斷增加，為了更好地利用網絡資源和本地存儲資源，引起了網絡多媒體芯片廠商的關注。因此出現(xiàn)了視頻壓縮技術研究熱潮，該技術已由過去的MJPEG格式一直發(fā)展到目前的H.264。這些技術的發(fā)展提高了網絡帶寬的使用效率并降低了錄像的存儲容量，也促使同一網絡內可以同時使用多臺攝像機，減少了布線和勞力成本，也對推動IP Camera的發(fā)展起到一定作用。如海思推出的HI3510就體現(xiàn)了這一優(yōu)點。
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傳感器技術的進步，處理芯片性能的加強，網絡多媒體芯片功能的優(yōu)化都給整個IP Camera的開發(fā)及發(fā)展帶來了非常大的變化。在整個產品性能的提升過程中，除了關鍵元件做出了巨大貢獻外，還有一些鮮為人知的功臣——產品開發(fā)者對硬件噪音的研究；根據(jù)不同的鏡頭與濾光片及產品的需求進行圖像質量的調整與研究；產品整體結構的研究等等。這些研究的成功讓這些芯片的性能發(fā)揮的淋漓盡致。
對于如何評判產品在圖像質量上的研究成果和其目前達到何等水平，很多人都會采用比較法。這種方法盡管可取，但其結果只能反映出不達標的現(xiàn)象，而不能很詳細的描述出問題的所在。該方法增加了工程師的分析力度，增加了研究時間，延誤了產品上市時間。
圖像質量檢測
隨著市場的發(fā)展，技術的進步，IP Camera的性能也逐步提升，其優(yōu)勢是家喻戶曉。如何有效的檢測IP Camera的最終圖像質量效果呢？目前對圖像質量的檢測分兩類：主觀評價和客觀評價。
主觀評價方面，大家可以參考ITU-RBT.500-7標準所定義的兩種主觀評價方法。
1、雙刺激連續(xù)質量分級法
測試方法：
·將待評估的影像和相應的參考影像交替播放給評估者看，每個影像持續(xù)時間為10s；
·每個相同的影像片段之后有2秒的灰畫面間隔，評估者可在此期間打分。當所有測試影像片段進行評測完畢后，對所得數(shù)據(jù)進行平均運算，這個平均值作為該影像的評價分。
2、單刺激連續(xù)質量評價方法
測試方法：
·將待評估的影像播放給評估者看；
·評估者評價時間約30秒，在此其間由評估者根據(jù)自己的判斷給出影像的評價分。
客觀評價方面，ITU-RVQEG提出了一些評價方法，其中有：峰值信噪比(PSNR)和均方差(MSE)。這些方法主要是用作圖像壓縮等領域中信號重建質量的測量方法以及噪音評價。如MediaOptimacy軟件在此方面的評測較為齊全，它具有對影像的圖像跳躍、塊效應、模糊度等方面進行評價。
在色彩還原，白平衡，自動曝光收斂性能，圖像均勻性，動態(tài)范圍，分辨率等圖像質量方面測試又該如何進行評測呢？
1、色彩還原方面
·測試圖：采用GretagMacbeth 的ColorChecker card或DNP的Color bar；
·測試方法：在標準光源箱，對測試圖進行攝影；
·評價方法：在Lab表色系統(tǒng)里，使用色差計算公式 dE =( dL^2 + da^2 + db^2 )^(1/2) 計算出每個實際色塊與標準色塊的差距，以此值判斷色彩的偏差。
其中：
dE：表示色差，該數(shù)值越大，表明色彩偏差越大；
dL：亮度差，即待測色塊與標準色塊之間的亮度差；
da,db：色度差，既待測色塊與標準色塊之間在Lab表色系統(tǒng)里的ab坐標系統(tǒng)的色度差。
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2、白平衡方面
·原理：我們知道當U和V為0的時候，只有亮度信號，即不存在色偏問題。利用該原理與RGB轉換YUV公式可以推導出U=V=0時，R=G=B，既R/G = B/G = 1；
·測試圖：使用GretagMacbeth的ColorChecker中的灰階色塊數(shù)據(jù)或DNP光箱；
·測試方法：對準上述測試圖或光箱，進行攝影；
·評價方法：依據(jù)原理中所推導出的RG = R/G 和 BG = B/G公式進行計算，RG和BG越小越表明圖像色偏小，白平衡越準確。
3、自動曝光收斂性能方面
·測試設備：使用LSB-111可變色溫光源箱設備，該設備可以提供光亮度在LV3-LV16@STEP:0.1Lv。因設備的極限，我們可以在LV3的環(huán)境下增加ND filter（Neutral density filter中性濾光片），以此獲取小于LV3的光亮度；
·測試方法：首先將IP Camera放在光源設備前，然后調整光源到指定LV；接著進行攝影。再接著分析當前影像上的亮度數(shù)值，并做記錄，這樣我們就可以得到一個環(huán)境亮度LV與影像亮度Y的表格。最后通過以下評價方式進行評價；
·評價方法：在YUV表色系統(tǒng)里，我們可以根據(jù)Y= 0.3×R+0.6G+0.1B的計算公式計算出每一幀圖像的亮度。由此我們就可以獲取到一個由環(huán)境亮度與圖像亮度結合的數(shù)據(jù)表格。利用公式std = (∑（Y0-Yi）^2/∑)^(1/2)，其中Y0為所有圖像亮度的平均值；Yi表示第i環(huán)境亮度所對應的圖像亮度；求得圖像亮度在環(huán)境亮度變化過程中std值，這個數(shù)值越小，表明曝光收斂性能越好。
4、圖像亮度均勻性方面
·測試設備：使用DNP光箱；
·測試方法：在DNP光箱處進行影像，并分析影像數(shù)據(jù)；
·評價方法：在YUV表色系統(tǒng)里，分析影像中每一幀的四角和正中央?yún)^(qū)域的亮度Y數(shù)據(jù)，其公式為Uniformity = min(Y1,Y2,Y3,Y4,Y0)/Y0×100%。
其中
Y0：圖像中央?yún)^(qū)域平均亮度；
Y1，Y2，Y3，Y4：圖像四角亮度。
Uniformity這個數(shù)值越大，說明圖像均勻性越好。
5、動態(tài)范圍
·測試圖：參考Kodak Q-13 chart或ISO14524；
·測試方法：在標準光源箱內對準測試圖進行攝影并做分析；
·評價方法：獲取每幀圖像內灰階塊的RGB數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)轉換到YUV表色系統(tǒng)里，這樣我們就可以得相應的灰階塊亮度Y，接著對這些數(shù)據(jù)進行擬合運算，最后我們就可以得到一條灰階塊與亮度的關系曲線。這條曲線必須是遞減曲線，不能出現(xiàn)倒置現(xiàn)象或出現(xiàn)異常的不平滑曲線。曲線內較為平緩的位置為灰階無法識別位置，以此判斷出可識別灰階的數(shù)量，該數(shù)量越多越好。
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6、分辨率方面
·測試圖：采用ISO12233或USAF1951；
·測試方法：在標準光源箱內對測試圖進行攝影
·評價方法：對每幀圖像進行二值化運算，然后使用圖像識別算法找出最小可以識別位置，并標志及獲取相應的分辨率數(shù)據(jù)。該分辨率數(shù)值越高說明分辨率越好；
注意：分辨率不僅與傳感器的像素大小有關系，還與鏡頭及濾光片有關系。所以在開發(fā)或測試初期，必須根據(jù)傳感器的像素大小找到合適的鏡頭和OLPF(光學低通濾波器)。
以上的這些圖像質量測評方法不僅適合低像素的IP Camera圖像質量評價，也適合目前百萬像素以上的圖像質量評價，尤其是分辨率部分，它在百萬像素的圖像質量評價上起到非常重要的作用。這些評測方法的應用比目前業(yè)界內普遍使用的比對法更為科學性和合理性。如可配合現(xiàn)在市場上流行的圖像分析軟件進行量化分析，則工作上更加方便，也提高測評軟件開發(fā)速度。比如Imatest軟件，它是行業(yè)的佼佼者，它涵蓋了色彩還原、白平衡、動態(tài)范圍、均勻性、MTF、SQF、SFR 、雜訊等測試，但目前Imatest只能對靜態(tài)圖像進行分析，所以需要用戶使用其提供SDK進行二次開發(fā)，對影像中每一幀的數(shù)據(jù)進行分析評價。
通過以上的評價方法，我們可以得到很多主觀和客觀的評價數(shù)據(jù)，那么如何整合這些數(shù)據(jù)并對圖像質量水平進行一個綜合性評價呢？根據(jù)現(xiàn)在眾多大學的研究和實際操作情況來看，借助模糊數(shù)學中的模糊綜合評價模型，是一個非?？茖W的，合理的綜合評價方法。該方法的引入，能夠準確判斷出目前圖像質量水平。這個綜合性評價方法也為工程師們提供了一個調試圖像質量的方向，縮短了產品研究及開發(fā)周期，其產品更能贏得市場歡迎。
性能優(yōu)越，集成度高的解決方案和具有功能強大的圖像質量檢測手段的結合，促使IP Camera的性能和圖像質量更加卓越，功能更加多元化，滿足各個領域消費者的需求。
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