随着高清采集、高清传输、高清解码和显示设备的不断升级，人们对高清画质的需求得到了极大的满足。高清设备带来的高分辨率提高了视频清晰度，但仍不能保证在所有情况下都能看得清楚、看得清楚，比如雨天、雾霾等恶劣天气或夜间弱光环境，虽然一百万像素也只能看着画面叹气，没办法；再比如高压缩比编码为了节省带宽而产生的块效应，导致图像质量下降。如何解决在这些极端环境下图像质量大幅度下降的问题，在这些恶劣环境下我们能看得更清楚，这是视频图像处理算法迫切需要解决的问题。尤其是视频监控在日常生活中的应用范围越来越广，人们特别关注视频处理技术在新形势下的应用和发展。
与传统的图像和视频相比，数字视频和数字图像具有更高的分辨率，处理方便，易于操作和整理。然而，由于一些因素，如一些设备的性能不足和客观条件的限制，在实际的视频监控应用中，仍然会出现一些问题，如视频图像模糊，无法捕捉关键信息。然而，在视频图像处理过程中，由于操作技术问题或客观因素，给图像处理算法的应用带来了一些负面影响，降低了处理技术的水平和质量。
一、视频图像处理算法的四种技术
视频图像处理算法的过程涉及到视频图像数据的采集、传输、处理、显示和回放，共同构成系统的一个整体循环，可以连续运行。在视频图像处理技术的范围内，最重要的包括图像压缩技术和视频图像处理技术。目前市场上主流的视频图像处理技术有：智能分析处理，视频透雾增透技术，宽动态处理，超分辨率处理，。下面分别介绍四种处理技术。
1.智能分析和处理技术
智能视频分析技术是解决视频监控领域大数据筛选和检索技术难题的重要手段。
2.视频透雾增透技术
视频透雾与反射增强技术一般是指将雾、湿气、灰尘造成的朦胧图像变得清晰，强调图像中一些有趣的特征，抑制不有趣的特征，从而提高图像质量，丰富信息。
3.数字图像宽度动态算法
宽动态范围是数字图像处理的一个基本特征，在图像和视觉复原中起着重要作用，关系到最终图像的成像质量。
数字信号处理在曝光时会受到曝光效果、照度和强度的影响。动态范围与图案的深度密切相关。如果图像的动态范围较宽，在图像处理过程中亮度变化明显，但如果动态范围较窄，在亮度转换过程中亮度变化很小。目前，宽动态范围图像被广泛应用于视频监控、医学成像等领域。
4.超分辨率重建技术
提高图像分辨率最直接的方法是增加采集设备的传感器密度。但是，高密度图像传感器相对昂贵，在一般应用中难以承受。另一方面，由于成像系统受到其传感器阵列密度的限制，现在已经接近极限。