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　　【中國安防展覽網(wǎng) 市場分析】 隨著人們對生活質(zhì)量要求的提高，以及數(shù)字化技術(shù)本身的不斷進步，依托指紋識別、虹膜識別、人臉識別等技術(shù)的生物識別方案和視頻監(jiān)控方案等正逐步成為提高個人、家庭、企業(yè)和社會安全性的重要手段。生物識別方案主要包括四個步驟：圖像采集、圖像預處理，特征取樣，匹配分析；而視頻監(jiān)控方案則主要包括圖像采集、圖像預處理、圖像處理與傳輸、圖像顯示及圖像管理等。不難看出，無論是生物識別還是視頻監(jiān)控，圖像預處理都是必需的。

        何為生物識別？

　　生物識別技術(shù)主要是通過可測量的身體或行為等生物特征進行身份認證的一種技術(shù)；而生物特征是指的可以測量或可自動識別和驗證的生理特征或行為方式。

　　生物識別技術(shù)專家、國家生物特征識別技術(shù)標準委員會委員、北京大學信息科學技術(shù)學院教授、副院長李文新指出，生物特征分為身體特征和行為特征兩類。身體特征包括：指紋、手的靜脈血管，掌型、視網(wǎng)膜、虹膜、人體氣味、臉型、骨骼和DNA等；行為特征包括：簽名、語音、行走步態(tài)等。

　　人類的生物特征通常具有性、可以測量或可自動識別和驗證、遺傳性或終身不變等特點，因此生物識別認證技術(shù)較傳統(tǒng)認證技術(shù)存在較大的優(yōu)勢。
　　
　　什么是生物識別圖像預處理分析？
　　
　　根據(jù)目的的不同，圖像預處理可分為對采集圖像進行清晰化處理，對圖像進行識別前的預處理，以及對圖像進行壓縮前的預處理等。其中，對采集圖像進行清晰化處理主要包括對CMOS或CCD圖像傳感器感光單元的不一致進行后續(xù)糾正，對實際環(huán)境與傳感器采集的圖像進行差異補償（如背光），以及對采集到的原始圖像進行去噪處理等。雖然這種預處理算法本身的難度不大，但隨著實時性需求的普及，尤其是在像素較大時，這種算法還是對DSP的處理能力提出了很高的要求。
　　
　　而對圖像進行識別前的預處理則目的性很強，可能需要破壞原來的像素和分布，以便后續(xù)進行特征提取。這種預處理算法的難度視識別場合的不同而不同。要綜合后面的識別算法部分，選擇適當?shù)腄SP。圖像壓縮前的預處理主要是指將YUV422變?yōu)閅UV420、將RGB變?yōu)閅UV等。這類處理往往有實時性要求，如果采用軟件實現(xiàn)，會對處理性能有較高的要求；如果采用硬件實現(xiàn)，則雖然在處理性能上有保證，但硬件成本會有所上升。
　　
　　同時，根據(jù)應(yīng)用不同，圖像預處理又可分為生物識別應(yīng)用中的圖像預處理和視頻監(jiān)控應(yīng)用中的圖像預處理。對于生物識別應(yīng)用，以指紋識別為例，其預處理主要包括指紋圖像增強、指紋圖像二值化、指紋圖像細化、指紋圖像細化后處理。而視頻監(jiān)控應(yīng)用中的圖像預處理主要是指對圖像傳感器輸出的連續(xù)圖像進行分析，獲取足夠的信息，并通過自動白平衡、伽馬（Gamma）校正、自動聚焦、自動曝光、背光補償?shù)葋硖岣邎D像的實際效果。
　　
　　不同領(lǐng)域不同需求 生物識別圖像預處理遇市場挑戰(zhàn)
　　
　　無論是生物識別還是視頻監(jiān)控，其圖像預處理正面臨以下挑戰(zhàn)：其一，用戶對圖像質(zhì)量的要求越來越高，圖像預處理的算法越來越復雜，從而對圖像預處理主芯片處理能力及存儲空間提出了更加苛刻的要求；其二，用戶對圖像的實時性處理和傳輸要求越來越高，一方面要求圖像預處理算法盡量優(yōu)化、精簡，另一方面也對圖像預處理主芯片的內(nèi)核處理能力、內(nèi)部總線架構(gòu)、數(shù)據(jù)傳輸能力、外圍接口，以及硬件整體架構(gòu)和指令集對預處理算法的支持提出了更高要求；其三，不同于圖像和視頻編解碼算法具有業(yè)界統(tǒng)一的算法標準和清晰的演進路線圖，圖像預處理算法不僅沒有統(tǒng)一的標準和清晰的發(fā)展方向，甚至在很大程度上，方案提供商正是通過這些“秘密”的個性化算法來作為市場競爭的法寶。

        此外，隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不同、需求的提高和技術(shù)本身的演進，原有算法會不斷升級，新的算法會不斷涌現(xiàn)，這些都要求圖像預處理芯片具有更高的靈活性和適應(yīng)能力。其四，對于方案提供商來說，不僅其體現(xiàn)競爭力的核心算法需要防止被非法讀取或拷貝，而且無論是生物識別還是視頻監(jiān)控，其圖像數(shù)據(jù)往往都會涉及隱私，因此也需要提供可以信任的安全保證。以上兩方面，都要求圖像處理芯片必須提供一個可靠、完全的處理平臺。
　　
　　基于以上多方面的挑戰(zhàn)，在圖像預處理主芯片的選擇上，以控制能力見長的傳統(tǒng)MCU并不適合龐大、復雜的算法處理；ASIC雖然在運算速度和功耗方面具有一定的優(yōu)勢，但其成本高、靈活性差，且不利于升級和修改，因此無法滿足預處理算法個性化的靈活性需求；FPGA并行處理的架構(gòu)雖然具備了強大的數(shù)據(jù)處理能力，但價格、功耗，以及開發(fā)難度方面的缺點使其很難成為圖像預處理的主流選擇；而DSP則以強大的數(shù)據(jù)處理能力和軟件可編程能力成為圖像預處理主芯片的主流選擇。
　　
　　除了以上挑戰(zhàn)，從系統(tǒng)設(shè)計的角度來講，還面臨以下幾方面的需求：其一，雖然圖像預處理和圖像處理工作巨大，但是工程師并不希望采用多個芯片來處理這件事情。因為信號處理和控制系統(tǒng)分別運行于不同處理器的傳統(tǒng)DSP架構(gòu)已經(jīng)讓工程師非常頭疼，如果再把圖像預處理和圖像處理分開，則更加大了工程師進行系統(tǒng)開發(fā)、系統(tǒng)聯(lián)調(diào)、系統(tǒng)維護的難度。因此，對于系統(tǒng)設(shè)計中的主芯片DSP來說，還面臨集成度的要求——有沒有可能在單芯片上實現(xiàn)圖像預處理、圖像處理，甚至包括系統(tǒng)控制等功能。
　　
　　其二，隨著包括預處理在內(nèi)的整個圖像處理算法復雜性的不斷增加，作為主處理器的DSP，除了需要提供足夠的硬件處理能力之外，還應(yīng)該在軟件上提供針對該處理器專門優(yōu)化的指令集，從而幫助工程師降低對處理器物理架構(gòu)的熟悉難度，大限度的駕馭、發(fā)揮處理器的特性，盡快開發(fā)出精簡、優(yōu)化的圖像處理算法。
　　
　　其三，除了上面提到的專門優(yōu)化的指令集以外，面對日益復雜的圖像處理和產(chǎn)品上市時間的壓力，工程師還期望處理器供應(yīng)商能夠分擔一些他們的工作——比如，提供專門針對該處理器優(yōu)化、僅占極少量時鐘周期的底層圖像處理軟件模塊，以幫助他們縮短圖像處理算法開發(fā)流程，并加速軟件移植。
　　
　　另外，功能強大、界面友好、簡單易學的開發(fā)工具也是系統(tǒng)開發(fā)中工程師要求的重點，而且隨著系統(tǒng)復雜度和模塊復用性需求的增加，對開發(fā)工具的兼容性也提出了更高的要求。