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文/浙江大華技術(shù)股份有限公司 江浩

     談到跟霧霾打交道，對于安防行業(yè)并不陌生。不僅是霧霾，也包括日常生活中見到的各種沙塵、霧、雨、雪等惡劣天氣，以及各種大氣溶膠、光污染等非正常環(huán)境，都會對攝像機(jī)的成像效果產(chǎn)生很大的負(fù)面影響。對于治安監(jiān)控、道路交通、港口航道等重要監(jiān)控應(yīng)用領(lǐng)域，這時候監(jiān)控系統(tǒng)的效用就會嚴(yán)重降低，甚至完全難以辨認(rèn)。

如何能夠“看得清”，就成為需要迫切解決的現(xiàn)實(shí)難題。大華提供的高清透霧技術(shù)，使得解決這一難題成為可能。

污染的空氣是如何影響攝像機(jī)成像的

        大氣中存在著水蒸氣、可沉降顆粒物、懸浮顆粒物等不同成分、直徑的微粒，其分散相為固體或液體小質(zhì)點(diǎn)，其大小為0.001～100微米，統(tǒng)稱為氣溶膠。天空中的云、霧、塵埃，工業(yè)上和運(yùn)輸業(yè)上用的鍋爐和各種發(fā)動機(jī)里未燃盡的燃料所形成的煙，采礦、采石場磨材和糧食加工時所形成的固體粉塵，人造的掩蔽煙幕和毒煙等都是氣溶膠的具體實(shí)例。

攝像機(jī)成像的原理是目標(biāo)物體發(fā)射或反射的光，在攝像機(jī)的成像器件上進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換后成像的。當(dāng)大氣中氣溶膠密度較大時，會對傳播路徑中的光束形成一系列的阻擋、散射、折射等作用，使得能夠進(jìn)入攝像機(jī)的有效光線減少、降質(zhì)，最終影響到成像的質(zhì)量。

透霧技術(shù)的原理

圖像透霧技術(shù)，主要是突出源圖像中重點(diǎn)觀測內(nèi)容，抑制非重點(diǎn)觀測內(nèi)容。方法分為空域法和頻域法兩類，空域法主要對圖像中的各個像素點(diǎn)進(jìn)行操作；而頻域法是在圖像的某個變換域內(nèi)，對圖像進(jìn)行操作，修改變換后的系數(shù)，例如付立葉變換、DCT變換等的系數(shù)，然后再進(jìn)行反變換得到處理后的圖像。公式表示為：

其中，I (x)是霧霾下圖像的色彩值；J (x) t(x)指物體表面光線到達(dá)傳感器的過程中,由于大氣微顆粒的散射而產(chǎn)生衰減，衰減后剩余部分;A(1-t(x))指環(huán)境光線因大氣微顆粒反射而進(jìn)入傳感器成像。

暗通道先驗(yàn)原理，絕大多數(shù)的無霧圖像，其每個局部區(qū)域都會存在至少一個顏色通道的強(qiáng)度值很低的像素，根據(jù)這個原理，定義圖像暗通道J dark為：

 (2)

Jc代表J的某一個顏色通道，而Ω(x)是以x為中心的一個方形區(qū)域。對公式(1)做變形，得到：

 (3)

代入公式(2)Jdark可進(jìn)一步求得透射率t = 1 – Jdark/Ac

根據(jù)得到的J dark和原圖像，通過對圖像亮度值的統(tǒng)計(jì)計(jì)算，求得大氣光強(qiáng)A。

得到大氣光強(qiáng)A和透射率t之后，通過對霧天成像模型的逆推，便可求出透霧后的圖像：

該算法特色：

· 大氣光強(qiáng)采用更穩(wěn)定的統(tǒng)計(jì)方法，使得算法穩(wěn)定性高，適用各種場景。

· 色彩還原度好：傳統(tǒng)的透霧算法會沖淡圖像的色彩，該算法真實(shí)還原圖像色彩。

· 通透性好：該算法準(zhǔn)確估計(jì)圖像的霧氣濃度，具有很好的通透性。

· 考慮場景的景深信息，極大程度還原圖像的細(xì)節(jié)：該算法準(zhǔn)確估計(jì)不同景深物體的霧氣濃度，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確透霧，保留并凸顯原先被霧氣隱藏的細(xì)節(jié);傳統(tǒng)算法可能對近景透霧較好，但遠(yuǎn)景會殘留霧氣，當(dāng)增強(qiáng)透霧等級實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)景透霧時，近景則會損失細(xì)節(jié)。

· 傳統(tǒng)方法為提高圖像對比度，會出現(xiàn)局部過曝或過暗的情況，損害圖像質(zhì)量，而此算法不會丟失細(xì)節(jié)。

· 實(shí)現(xiàn)智能自動透霧：可自己判斷是否為霧天天氣，選擇開啟或者關(guān)閉透霧功能。

高清透霧攝像機(jī)產(chǎn)品應(yīng)用已初具規(guī)模

大華已在全系列高清攝像機(jī)產(chǎn)品中不同程度的運(yùn)用了透霧技術(shù)，配合更好的感光器件、鏡頭以及編碼算法，提供盡可能接近真實(shí)場景的視覺效果。同時透霧技術(shù)與智能化技術(shù)相結(jié)合，除了人眼直接感知外，也為視頻智能分析提供了更好的分析環(huán)境，有助于大幅提高視頻分析的準(zhǔn)確率，改善對不同場景的適應(yīng)性。從此不必再擔(dān)心霧霾天氣中看不清車牌，看不清目標(biāo)特征。