CCD摄像机在视频分析领域的局限性

    由于动态范围有限，模拟式电荷耦合元件(CCD)摄像机在智能视频应用中表现吃力，比如存在亮区过度饱和、暗区曝光不足、色彩还原不佳以及交叉伪影等问题，从而引发误报或漏报。克服CCD的缺陷需要评估和过滤影响数据精度、降低分辨率和浪费宝贵带宽的无用数据。

    CCD传感器有限的动态范围会造成过度饱和，出现饱和、高光溢出和垂直拖尾等图像伪影。饱和现象发生时，亮区内的像素曝光过度，全部变为白色。高光溢出指摄像机图像传感器在捕捉照明强度很高(如太阳或明亮物体)的有限区域时，发生色彩失真。与之类似，CCD的读通道接收到超量的光能时，所捕捉图像的大片区域会丢失信息，显示为白色的竖直条纹。然而，许多用来修补CCD图像缺陷的技术又会造成亮度、色彩饱和度和细节上的损失，使智能视频解决方案传输的数据精度降低。

    CCD技术的另一个问题是传感器芯片上的电子泄漏所造成的时序性视频噪声，表现为视频流中的串扰。这种随机性视频噪声会降低画面质量，引起误报并加大智能视频算法的延时，从而影响图像处理的实时性。算法通常会将随机的传感器噪声误认为场景运动。

    基于CCD的摄像机经常会出现交叉伪影，其表现为运动物体周围出现的锯齿状边缘。造成这种现象的原因是NTSC和 PAL电视制式标准的传统限制，而它们对视频分析应用来说毫无用处。

    简而言之，CCD存在许多局限性，例如图像过饱和、随机噪声引起的视频失真以及各种明显的图像伪影等，导致视频流数据含量低，迫使算法作出评估或猜测，最终造成误报或漏报事故。另外，为克服CCD局限性而采用的其它过滤技术则占用了宝贵的带宽、数据存储空间和处理时间，还降低了分辨率。