视频监控的需求主要分为两类,白天的需求和夜间的需求。夜间效果主要的提升之道以低照度和补光居多,也就造成了现在市面上白光补光、红外补光、激光补光等各式各样的摄像机盛行;非补光类的,当属星光级超级照度是为当下热门。而对于白天效果的提升,一大关键点是能够适应复杂多变的环境变化,也就是我们通常所说的“全天候”。
监控摄像机常常面对室外全天候监控的考验,除了强光、暗夜、雨雪天气,雾霾就是监控的一大“天敌”。由水汽、烟尘等构成的气溶胶粒子是雾霾的主体,也是造成图像质量退化的根本原因。雾霾天气下图像色彩黯淡、对比度较低,一些重要目标的细节更是淹没在雾气中难以被察觉。因此,去除视频中的雾气,改善成像质量,是提升户外视频监控应用价值的一项重要技术。
透雾技术的发展
透雾监控需求最早出现在海事边防等国防应用,一开始相关产物都只在透雾镜头上做研究,研发了一种光学透雾技术,也就是我们通常所说的第一代透雾技术。光学透雾采用针对红外波段成像特殊优化的镜头, 通过滤光片对特定近红外波段光线进行截取,从而利用雾气中的红外光进行成像。光学透雾对于雾气的穿透力非常强,成像效果表现较好, 但由于是红外波段成像,所以呈现的也只能是黑白图像,并且这种透雾方式设备成本投入较大,一般用户有需求但会望而却步。
近几年随着民用需求的增长,也为了实现更好的透雾效果,相关厂家开始在摄像机视频图像增强技术上做研究,也就是现在在安防监控市场上非常普遍的数字算法透雾摄像机,我们称之为第二代透雾技术。数字透雾技术目前很多安防厂家主要停留在第一个阶段——“浅透雾”阶段,这类方法通过调整传感器采集信息的分布,增强观测目标的色彩与细节,使信息减少在后续处理(例如滨厂笔和编码压缩)中的损失,用户观测效果也能获得提高。但是这种透雾效果不明显,也称假性透雾。“浅透雾”也是目前市面上普遍采用的透雾技术。
但是总是有那么一部分用户不满足于对比度的提升,所以数字透雾摄像机进入了第二个阶段——“算法透雾”阶段,算法透雾可根据物理上雾霾的形成模型,通过局部区域灰白程度判断雾霾的浓度,从而复原出清晰的无雾霾图像。算法透雾能够保留图像的原有色彩,同时能够在“浅透雾”的基础上大幅提升图像透雾效果。
基于图像复原的方法主要有以下几类:滤波方法、最大熵方法与图像退化函数估计法等。滤波方法如卡尔曼滤波方法,整体而言计算量较大。最大熵法能获得较高的分辨率但是其非线性、计算量大、数值求解困难。图像退化函数估计法大多依据一定的物理模型(如大气散射模型与偏振特性的透雾模型)来设计,需要在不同的时间点采集多幅图像作为参考图像,以便确定物理模型中的多个参数,而最终求解得到无雾状态下的结果图像。
透雾算法也是当前安防行业有实力的厂家透雾产物的核心竞争点。以海康威视为例,在充分分析透雾理论的优势与不足,并进行深入的研究探索后,海康威视结合安防监控领域的视频图像透雾的特殊要求,开发了一种实时视频透雾技术。该技术基于大气光学原理,区分图像不同区域景深与雾浓度进行滤波处理,获得准确、自然的透雾图像,称之为“厂厂顿算法透雾”。
实时视频透雾处理的流程见图4所示。其输入为点阵格式视频数据,输出为经处理后的结果,与输入视频格式相同。由于实时视频透雾方法能够将细节进行有效的恢复和增强处理,因此对经过一定程度有损压缩后的视频也能够起到相当的效果,输入视频数据可以是未经有损压缩编码处理的有雾视频,也可以是压缩有雾视频的解码图像,相对而言,未经有损编码处理的视频,由于其包含的信息量更为丰富,透雾后能获得更为理想的处理结果。
前面我们有提到透雾发展的第叁个阶段“光学+算法透雾”,在黑白成像的光学透雾的基础上增加各家的透雾算法,突破极限。这种技术对于安防厂家的要求非常高,产物在设计时,就需要通过大量的实验论证,从多种方案中选择出最合适的滤光片、镜头、传感器和特定的透雾算法组合,在保证了透雾效果的同时,需要避免出现图像噪声过大,清晰度下降的情况,从而得到一种震撼的透雾效果。
还是以海康威视为例,海康威视自主研发第叁代“光学+算法透雾”技术:超级透雾,业界首创集成光学透雾、厂厂顿透雾算法、自适应感应算法叁位一体技术。超级透雾可用于多种户外需要预防浓雾的场合,如高速公路、铁路、航运、机场跑道等重要或事故易发区段;发电厂与电力传输设备、通讯基站等重点监控区域;河道、港口、边境、海事监控、森林防火等观察距离较长的监控应用;中小学校园、城市广场、旅游景区等。从应用的行业来看,包括交通、公安、航空、通讯、环保、水利、农林牧渔,以及边防等。