隨著人們對公共和個人安全需求的日益增長，視頻監控越來越受到重視。據《中國安防行業“十二五”發展規劃》報告，到2015年，安防產業規模總產值達到5000億元，其中視頻監控系統產值將達到1100億元。另據ResearchandMarkets報告顯示，預計在2013年~2018年期間，復合年增長率將達到25%左右，到2018年底，視頻監控的收入將會增長3倍左右，網絡視頻監控市場的收入將增長近4倍，這足可見視頻監控在中國的市場前景廣闊，國內視頻監控市場蘊藏著巨大的商業機會。
　　
　　視頻監控這個“蛋糕”看似很大，但要真正吃到卻并不容易，特別是近幾年來視頻監控逐步在向高清化、智能化和網絡化方向發展，這就需要企業更加重視技術和研發實力。隨著視頻監控應用范圍的擴大，用戶對視頻監控平臺的性能、壽命、可靠性和穩定性的要求也變得多元化和專業化，新產品的開發難度會進一步加大。而據參加本次技術沙龍的一位工程師介紹，他了解的情況是，國內目前做視頻監控的企業大都不具備獨立開發新產品的能力，技術部門一般都是調試和測試工程師，具備ISP工程師都很少。這樣看來，要想在視頻監控市場分一杯羹，國內的視頻監控企業必須要考慮下如何提升自己的技術水平。
　　
　　視頻監控會涉及多種技術，一個視頻監控方案主要包括圖像采集、圖像預處理、圖像處理與傳輸、圖像顯示及圖像管理等。而在整個視頻監控領域中，zui難點在于圖像的處理。圖像處理對于整個視頻監控方案來說是一項艱巨而又關鍵的任務，直接決定了后續圖像分析的準確性和便捷性。
　　
　　圖像處理的一般步驟包括前處理和后處理。前處理需要有一個合適的曝光，這樣會涉及到一個自動曝光算法。后處理的步驟比較多，有白平衡校正，插值，色再現，伽瑪校正，降噪、邊緣增強和偽彩色抑制。由于步驟比較多，數據計算量大，故圖像處理的過程（ISP），一般由硬件模塊完成，或者用FPGA實現。也有一些廠商用芯片的ISP來處理，比如TI的達芬奇，海思的Hi系列SoC等。各芯片廠家的ISP流程大致相同，ISP的幾個環節（白平衡校正、色再現、伽瑪校正、偽彩色抑制）都是簡單而透明的。真正有技術難點的環節是CFA插值、寬動態、噪聲濾波和邊緣增強，這個才是各廠家技術實力的區別所在。
　　
　　CFA插值是把原始圖像每個像素點單一的顏色都再增加另外兩個顏色，形成一個包含有RGB顏色的像素點，數據量增至三倍。該方法的研究始于1976年，目前還在持續研究發展中。CFA插值的難點在于：保留圖像的細節、正確還原色彩、不產生虛假色、不增加噪點、沒有摩爾紋效應、運算量小且可以硬件實現。這些條件之間往往互相制約，實際的算法都是在滿足應用的前提下作了折衷。
　　
　　噪聲濾波是一種圖像平滑技術，它抑制噪點的同時也會對細節造成損失。降噪算法就在于如何有效去除噪點而保留邊緣。通常，會按不同的亮度等級，來檢測噪點和使用不同降噪強度。一般地，一張圖像在高亮度和低亮度的地方，可以進行高強度的濾波。
　　
　　由于原始圖像的邊緣和細節往往是不盡人意的，再加上降噪平滑，所以后端要有邊緣增強的模塊。邊緣增強只對亮度分量進行增強。它的算法原理一般是用拉普拉斯算子提取出邊緣信息來，然后根據邊緣的大小和正負，來決定增加或減少多少亮度值，來達到增加細節的目的。
　　
　　以交通路口的測光舉例來說，由于在交通路口我們需要知道到底是哪輛車違章了，所以會更加關注車輛本身及車牌號碼，而路邊的花草樹木我們并不關心，要達到這個目的，我們就可以把車和顯示車牌的路中間區域給較大的權重，使之亮度符合預期，而對道路邊上的建筑物或樹蔭給比較小的權重。
　　
　　寬動態技術用于改善高反差場景下的圖像視覺效果，使得高亮的地方不過曝，低亮的地方不過暗。目前分為前端校正和后端校正兩種。前端校正，目前的一些CMOS可以通過控制感光度來抑制像素點的電荷飽和，以達到寬動態目的。還可以隔行或相鄰像素單元進行長曝光和短曝光來提升動態范圍（類似人眼感光細胞那樣）。后端處理，有ISP處理芯片算法實現。只有前端校正的方法才是真正的寬動態方法，另為寬動態也是圖像技術未來的發展趨勢。