百万像素摄像机的优缺点

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　　就人眼而言，观看百万像素摄像机和低分辨率摄像机所获得的影像在清晰度上的差异是非常明显的。

　　其一就是数字放大影像，百万像素摄像机能看到的细节部位，对低分辨率摄像机是不可能看到的;另一就是能够使摄像机对准拥挤的大型露天运动场，如果有足够的像素，比如选用百万像素摄像机就可能看清每个人的面部细节，而低分辨率摄像机是做不到的，除非安装多台。

　　因此，百万像素摄像机制造商就着眼于提高成像质量以及人们能从每帧照片中能获取多少的细节信息。

　　考虑到城市监控中要用到成千上万个摄像机。如果有一宗在某个摄像机镜头前实施的罪行被记录了下来，那就有可能对影像中某个关系人通过数码放大来辨识他或她。这将极大地提高拥有此类监控系统的价值，因为传统的低分辨率摄像机摄制的图像是很难辨识出任何人。

　　百万像素摄像机的缺点

　　百万像素图像有个主要的缺点就是，因有太多的信息使得这些摄像系统的成像在存储和传送方面的花费更高。从存储和传送1CIF影像到存储和传送4CIF影像，成本要增大4倍，而百万像素影像则可能更是高达10倍。

　　一个500万像素摄像机较之一个1 CIF摄像机需要50倍于后者的存储空间和传输带宽。

　　存储和带宽的考量是很重要的，即便人工系统也是如此。对一个自动化监控系统而言，还有第三个因素不可忽略。要执行视频分析，在计算能力上花费的成本与影像大小成正比。因此，如果一台服务器支持25个能产生1CIF影像的摄像机，则它将只能处理一台250万像素的摄像机。

　　即使存储、带宽和计算成本在下降，但像这样10到50倍的成本增长无疑会影响到项目的效益，用户至少会衡量他们在获益上是否值得。因而，对高分辨率图像的信息价值和选用它的成本，用户通常会在两者之间寻得折衷方案。

　　很幸运，有些高性能的用于侦测的视频分析系统能在1CIF甚至QCIF影像上完成任务而仅有极小的精度误差。因此，用户列出系统要求清单以详细说明它们的需求就显得非常重要。对一个智能系统而言，指明系统能较好工作所需要的最小影像分辨率的要求是必不可少的。

　　2009年3月22日，一名男子在悉尼机场被杀害，现场有多名旅客目击了全过程。警方相信这是一起发生在敌对摩托车帮派之间的斗殴引起的血案，受害人被10名攻击者殴打致死。机场内到处都有摄像机，然而事后的调查报告指出，现场没有一台摄像机拍下了清晰得足够辨认出攻击者的照片，所有的图像质量都不足以用作证据。假如机场内有合适的百万像素摄像系统，这将不会成为问题(事实上，警察和安全部门已接到旅客们的警示。机场内数百套摄像系统毫无智能，尽管事发当时可能有多名受过训练的安全人员盯着摄像画面在监看，但竟然没有一人看到事发经过)。就因为缺少一套智能软件，警方不得不花上许多天的时间调出存储的摄影资料，并一一地浏览以获取有用的场景信息用于审讯。