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。

　?。?）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。

　?。?）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”。

　?。?）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?？梢钥吹?，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。

　　實時視頻透霧技術與其它透霧方法相比的優勢主要體現在以下幾方面：

　　1）透霧能力強。實時視頻透霧技術能夠根據不同的景深準確的去除相應程度的霧氣。傳統圖像增強的方法可能出現近景透霧效果較好而遠景則仍然殘余了很多朦朧霧氣的問題；而基于圖像復原方法的透霧效果與選擇成分的準確性有關，成分選擇準確則透霧處理效果較好，如成分選擇不準確則可能出現很糟糕的結果，因此該方法的透霧算法性能不夠穩定。

　　2）通透性好。經過實時視頻透霧技術處理后的圖像很通透，有較好的對比度。而其它方法因為對景深估計不準確而殘余了霧氣，使透霧后的圖像并不是很通透。

　　3）細節保留程度高。實時視頻透霧技術中包含保持細節的特殊處理，因此透霧后的圖像能把原來隱藏在霧氣后的細節信息繼續保留甚至部分增強，這也是其它方法難以達到的。

　　4）色彩的飽和度高、還原能力強。實時視頻透霧技術不會改變圖像的色調而僅僅是增加其色彩的飽和度，其它透霧方法則可能出現色調失真的問題。

　　5）不會引起圖像偏暗現象。實時視頻透霧技術由于包含有亮度提升性能，不會出現結果圖像偏暗的現象。其他方法則可能引起對比度降低的問題。

　　6）應用范圍廣泛。實時視頻透霧技術也可用于對無霧的圖像進行處理，提高原圖的對比度與飽和度，同時能夠改善圖像的通透感，起到提升圖像視覺品質的作用。

　　三、實時視頻透霧技術在安防監控領域的應用前景

　　實時視頻透霧技術能夠從多個角度提升視頻監控的質量。首先它是一種透霧技術，可以用于氣溶膠導致的各種天氣條件的透霧處理；它還是一種增強算法，能夠明顯提升圖像的對比度、使圖像變通透、清晰；能夠顯著增強圖像的細節信息，使原來被隱藏的圖像細節被充分展示；能夠提升圖像的飽和度，使圖像色彩鮮艷活潑、生動，透霧處理后的圖像保持準確的色調、自然的外觀，因而獲得了良好的圖像質量與視覺感受。

　　實時視頻透霧技術具備很強的可工程化能力。該透霧技術可適用于各種分辨率包括百萬像素級高清圖像；在各種分辨率下均能保證實時的準確透霧處理；能根據目標場景實時評估當前霧濃度并自適應的調整透霧強度，無懼場景的霧況改變；由于該透霧技術能夠得出精確的景深信息，對同一場景中非均勻的霧氣能準確的去除而不會殘留透霧瑕疵。從目前測試效果來看，該技術在戶外視頻監控系統上擁有很好的應用前景。

　　實時視頻透霧功能在部分攝像機上已初步實現，實際采集的透霧處理效果見圖2-2與2-3。其為一幅圖像的兩側，左側為透霧后的圖像，右側為未進行透霧的原始圖像?？梢悦黠@看出，左側圖像在細節、通透性、色彩等各方面均有顯著提高。

　　實時透霧技術能夠與視頻壓縮、智能分析技術結合，為其帶來更大的價值。由于目前主流的視頻壓縮算法都是有損壓縮，會對圖像中對比度較低的細節造成損傷，而有霧視頻一般就是對比度低、細節偏少的，因此被編碼壓縮后往往模糊不清且無法恢復。采用實時透霧技術能夠有效地增強圖像對比度和細節，保證有價值的信息不會被編碼壓縮丟失，顯著提高信息有效性。對于智能分析而言也是類似，經實時透霧技術處理的圖像，其分析結果的錯誤率尤其是漏報率能夠顯著降低，從而大幅提高智能分析系統的實用性。

　　隨著工業的發展以及其對氣候的影響，霧霾越來越成為一種常見的天氣現象，這對戶外應用的監控系統的畫面品質造成很大的影響。目前，實際工程中主要通過雷達、紅外等其它手段在霧霾氣候中感知和監測目標，由于技術和成本的限制，雷達、紅外等在視頻監控領域還沒有理想的應對方案。實時視頻透霧技術的出現，能夠為視頻監控領域帶來多方面的價值。

　　從應用場景來看，實時視頻透霧技術可用于多種戶外場合，如高速公路的交通事故易發區端、高速公路卡口位置；公共汽車的輔助駕駛設施監控區域；公安機關關注的各重點場所與區域；發電廠與電力傳輸設備的重點監控區域；中小學校園、城市商業中心與城市廣場等。

　　從應用的行業來看，包括交通行業、公安行業、教育、航空、數碼產品、遙感圖像處理、食品安全監控，甚至包括特殊的軍事應用等。從應用的產品與解決方案來看，實時視頻透霧技術在安防監控領域，可以應用于前端攝像機、快球的透霧與提升圖像的質量；可以應用于DVR以提升圖像的質量；可以應用于大屏顯示器以提升其色彩飽和度與圖像質量；還可以用于嵌入式客戶軟件，以提升預覽圖像的質量等。