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透霧攝像機多用于遠距離觀察，如油田、海防、森林防火等行業。它可以自動識別圖像中霧的濃度，對霧天、雨天、靄、煙氣煤塵、粉塵、逆光、渾濁的水、強烈降雨等等惡劣天氣，而引起的圖像變得不好，圖像泛白，圖像灰色，圖像反差不好等等監控環境，自動進行除霧圖像調整以及圖像進行自動矯正，與此同時，特種光學處理與自動霧的判斷自動聯動，從而得到清澈的圖像。

視頻監控設備霧霾天氣影響分析

一、反射光受到大氣粒子的散射產生衰減，造成物體的對比度退化；

二、部分粒徑較大的大氣粒子遮擋像素點成像，導致圖像細節丟失；

三、無關的自然光經過折射參與成像，造成圖像飽和度、對比度降低及色調偏移。

戶外景物圖像的對比度和顏色都會被改變或退化，使得圖像中蘊含的許多特征被覆蓋或變得模糊，導致視頻監控產品不能采集到清晰的現場圖像，對平安城市的建設以及各類場所安全防范的實施和管理產生了嚴重影響。

因此安防市場對能夠具有實時去霧功能的高清網絡攝像機提出了需求。

攝像機的去霧技術可以分為物理去霧和數字去霧兩種。物理去霧即光學透霧主要由攝像機鏡頭實現，高清透霧鏡頭一般業內在大電動變倍鏡頭上才實現，價格昂貴，一般應用于港口、森林高點等場景。

數字去霧則是在攝像機或者后端軟件上可實現，是一種基于人類視覺感知模型設計的后端圖像復原技術，具有低成本、易部署等特點，適合廣泛地推廣應用于城市監控中。

鏡頭透霧技術分析

近年來，采用視頻監控設備保衛安全已經成為了各行各業的必要手段。但是傳統的視頻監控設備無一例外的都有一個弊端，就是在夜間和霧天的監控效果十分不理想，而夜間和霧天又是案件多發時間。另外，對于距離稍遠的監控，幾乎更是一片空白。

透霧原理是這樣的，在不可見光的范圍內，有一頻率的光可以穿透霧氣，但是由于起波長不同，所以需要在攝像機上進行處理，以達到對其聚焦的目的，同時還需要在攝像機上進行從新設計，用來將這一頻率的不可見光進行成像，由于這個不可見光沒有對應的可見光色彩圖，所以在監視器上呈現的圖像為黑白顏色。透過云霧、水氣拍攝物體，相當于透過了兩重透鏡(水珠與實際透鏡)，除了R光線可以正確聚焦在CCD成像面上，RGB光線中的GB均無法正常的投射在CCD成像面上，這樣就造成了普通模式鏡頭無法正常、清晰的得到云霧、水氣中的圖像。

過去CCTV鏡頭還處于300mm以下階段時，觀測距離一般限定在1公里以內，這種應用對天氣能見度的要求比較低，但是焦距已經發展到750mm的今天，霧天對監控圖像的影響就不得不引起我們的重視了。這種情況尤其是在高速公路、森林防火、油田監控和離海面較近的港口碼頭等遠距離監控中尤為重要。這種環境往往更容易產生霧氣，使24小時不間斷監控面臨新的挑戰。

針對這種情況，少數有設計、研發能力的廠商經過努力開發出了具有透霧功能的鏡頭，并成功實現了成品上市。這種技術的出現，大大拓寬了視頻監控的應用范圍，并且是人類依靠聰明智慧戰勝自然環境的又一經典案例。市場上少數廠商在不具備生產透霧鏡頭產品能力的情況下，使用普通的產品充當透霧鏡頭來銷售，宣稱具有透霧功能，是極不負責任的行為。當然，在實際測試中無法蒙混過關，最終擺脫不了被淘汰的命運，但給對此功能有需求的用戶在產品選擇上制造了許多障礙和浪費許多時間。

視頻透霧增透技術分析

視頻增透技術，一般指將因霧和水氣灰塵等導致朦朧不清的圖像變得清晰，強調圖像當中某些感興趣的特征，抑制不感興趣的特征，使得圖像的質量改善，信息量更加豐富。增強后的圖像為圖像的下一步應用提供良好的條件。一般來說增透技術有兩種：空域的和頻域的方法。但這些方法的對不同圖像的適應性還存在一些缺陷。在上個世紀70年代，美國物理學家Land等提出了Retinex圖像增強方法，它是基于人類視覺感知的圖像處理模型。它能壓縮圖像動態范圍，顯示圖像中被湮沒的細節。但算法復雜，工程實現難度大，尤其是對實時視頻的實時增強，因為計算量大，導致很難實際應用。隨著硬件性能的提高，我們終于能把這個具有普遍適應性的圖像增強算法變成實際的工程化產品。這是業內首次實現的Retinex算法的硬件產品。

Retinex算法是基于人類視覺系統感知和調節物體顏色和亮度的模型，這個模型解釋了一般顏色理論無法解釋的人眼對顏色的波長與亮度不是特別對應的現象。Land通過大量的實驗證明我提的表面顏色不會因為光照條件的變化而改變即顏色恒常性。簡單來說顏色恒常就是說無論是在正午的陽光下、白熾燈下，還是在陰暗的光照條件下，人類感覺到的同樣物體顏色是一致的。正因如此，在進行圖像操作時應當去除光照強度，照射不均等一些不確定和非本質的影響，只保留物體本質的反射性質如反射率等信息。基于這種方法處理的圖像可以使圖像在邊緣銳化、動態范圍壓縮和顏色的恒定方面都有很好的效果，

Retinex理論的基本思想就是將原始圖像看成是由照射圖像和物體反射屬性組成，照射光圖像直接決定一幅圖像中像素能夠達到的動態范圍，物體反射屬性決定了圖像的內在性質，因此，在原始圖像中去除或降低照射圖像的影響從而保留本質的反射屬性是Retinex理論的基本思想。與其它圖像增強方法相比，Retinex算法具有銳化、顏色恒常性、動態范圍壓縮大、色彩逼真度高等特點。

現在多部分的視頻增強器只是采用基于全局的Retinex圖像增強算法通過在對數域內計算相鄰像素點灰度值之間的比值從而得到相鄰像素點之間的相對明暗關系，繼而通過該明暗關系對原像素點灰度值進行校正，最后再對校正后的像素點灰度值進行線性拉伸，得到增強的圖像。所以得到的增強圖像對比度不高。

電子透霧監控攝像機圖像處理方式

當安防需求從被動檢測發展為主動防御，智能分析依賴的各種圖像處理算法變得舉足輕重起來，其中透霧處理集合了多種圖像算法，是較為重要的一類圖像處理技術。目前已知的透霧算法大致可以分為兩大類：一種是非模型的圖像增強方法，通過增強圖像的對比度，滿足主觀視覺的要求來達到清晰化的目的；另一種是基于模型的圖像復原方法，它考查圖像退化的原因，將退化過程進行建模，采用逆向處理，以最終解決圖像的復原問題。

為了得到更好的處理效果，攝像機廠家會增設專門的圖像處理芯片，可自動偵測圖像的密度，最大限度地保持圖像信號的細節，實現彩色增強、反差增強、邊緣增強、對比度增強和亮度增強，并進行密度分割、去模糊等運算，使不同場景下的攝像畫質得到明顯提高，達到透霧的目的。而根據廠家的能力與研發選擇，會分別選擇在DSP或FPGA等不同芯片上進行相應處理。

芯片會實時讀取視頻流信息，通過對比參數判定是否需要開啟透霧模式，也就是可以達到自動偵測霧氣，甚至可以通過設定的預置模式判定出霧氣濃淡，選擇進入相應的透霧模式。