最近PM2.5這一氣象領域專業詞匯成為社會關注的流行話題。空氣中的液滴和固體小顆粒不僅危害人體健康，引起霧霾而導致交通事故頻發，同時也使戶外監控視頻質量明顯降低。在霧霾天氣下，圖像色彩黯淡、對比度變低，一些重要目標的細節更是淹沒在霧氣中難以被察覺，視頻監控系統的實用性受到很大影響。

　　因此，去除視頻中的霧氣，進而改善圖像質量，成為提升戶外視頻監控系統應用價值越發重要的一項關鍵技術。

　　一、霧氣對視頻監控的影響

　　一般認為，大氣介質主要由空氣分子、水汽和氣溶膠組成。氣溶膠是懸浮在氣體中的小粒子構成的彌散系。某些粒子具有高吸濕性，起到水汽凝結中心的作用，其大小與環境相對濕度、水汽供應和由碰撞而發生凝聚的程度有關。由于大氣中各種顆粒的大小、類型以及聚集程度的不同產生晴（Clearness）、霾（Haze），霧（Fog），云（Cloud）、雨（Rain）等各種天氣。

　　在晴朗的天氣條件下，從物體表面反射的光線基本不會受大氣中各種成分的影響發生散射、吸收、反射等現象，能夠直接到達成像設備，獲得清晰無霧圖像。

　　在有霧天氣下，從物體表面反射的光線在到達成像設備的過程中會受到空氣中懸浮顆粒的影響。氣溶膠粒子是霧霾形成的主要因素，也是圖像質量產生退化的根本原因，其影響主要有以下幾個方面：

　　（1）氣溶膠粒子對光線有散射作用，散射損失使“透射光”強度衰減，造成了圖像的對比度下降。

　　（2）由于氣溶膠粒子的非均勻性，使球面波畸變成非球面波，導致圖像變模糊，邊緣和細節降低。

　　（3）氣溶膠粒子的粒徑較大，粒子的自身成像不容忽視，可以近似理解成“噪聲”。

　　（4）氣溶膠粒子對成像光線的散射部分會因為多次散射的作用，和原有的前向散射部分疊加在一起成像，產生一定的模糊。

　　二、實時視頻透霧技術與其他透霧技術的比較分析

　　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。

　　目前通過增強的方式來進行透霧處理典型的方法包括：直方圖均衡化、濾波變換方法和基于模糊邏輯的方法。直方圖均衡化方法，其中全局化方法運算量小但對細節的增強不夠；局部均衡方法效果較好，但可能引入塊狀效應、計算量大、噪聲被放大及算法效果不易控制的問題。濾波變換的透霧算法，通過局部處理能獲得相對較好的處理結果，但它們的計算量巨大、資源消耗多、不適于實時性要求較高的設備。基于模糊邏輯的方法透霧的效果不夠理想。

　　基于增強的方法能在一定程度上提高圖像對比度，并通過增強感興趣區域來提升可識別度。但該方法未能從圖像退化過程的原因入手來進行補償，因此它只能改善視覺效果而不能獲得很好的透霧效果。

　　目前基于圖像復原的方法主要有以下幾類：濾波方法、最大熵方法與圖像退化函數估計法等。濾波方法如卡曼濾波方法，整體而言計算量較大。最大熵法能獲得較高的分辨率但是其非線性、計算量大、數值求解困難。

　　圖像退化函數估計法大多依據一定的物理模型（如大氣散射模型與偏振特性的透霧模型）來設計，需要在不同的時間點采集多幅圖像作為參考圖像，以便確定物理模型中的多個參數，而最終求解得到無霧狀態下的結果圖像。這一點限制了此類方法在實時監控中的應用。

　　安防產品現已應用于各種復雜場景、惡劣天氣，全天候實時監控對產品的便攜性與功耗、處理效果、處理的自適應性等方面都提出了較為苛刻的要求。良好的視頻透霧技術應當在大氣透射模型的基礎上融合圖像增強與圖像復原的技術優勢，從而能夠獲得較為理想的圖像效果并被實際工程化引用。

　　在圖像處理中，一般用下述模型來表達所看到的有霧圖像：

　　I（X）=J（X）t（x）+A（1-t（x））

　　I代表所看到的圖像強度，J是景物光線強度，A是大氣光成分，t是用來描述光線通過媒介時沒有被散射掉的那部分。透霧的目標就是從I中恢復出J、A、t，J即對應于透霧后的結果圖像。其中，J（X）t（x）稱為直接衰減項，代表的是景物光線在媒介中經過衰減后的部分，A（1-t（x）為大氣光成分，由前方散射引起。

　　在充分分析透霧理論的優勢與不足，并進行深入的研究探索后，海康威視結合安防監控領域的視頻圖像透霧的特殊要求，開發了一種實時視頻透霧技術。該技術基于大氣光學原理，區分圖像不同區域景深與霧濃度進行濾波處理，獲得準確、自然的透霧圖像。

　　該實時視頻透霧技術能夠根據霧況的變化自動調整從而適應各種場景應用，避免出現近景透霧過度發黑而遠景模糊的情況；同時兼顧了實現的效率與復雜度，保證了整個透霧的實時性與可工程化。

　　同時，這項實時視頻透霧技術不但可以有效去除霧氣帶來的影響，而且能夠避免對某些場景的過渡處理導致的色彩誤差，以及霧氣過度去除帶來的不真實感。如圖2-1，其中a是包含薄霧的圖像，b是傳統透霧方法的效果，c則是實時透霧技術處理后的效果。可以看到，由于霧氣本身不厚，傳統透霧方法b中由于缺乏自適應能力，紅框內出現了發黑及色彩失真現象，c中的紅框內圖像效果則自然真實。