视频监控算法去雾 “真相”尽在咫尺

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　　DFG算法在IPC端实时实现，无需增加任何成本，其大大提高了在雾霾天气下的安防监控品质。我们相信在雾霾笼罩的天气下，使用DFG算法的IPC依然能够实施安防监控;该技术在大气透射模型的基础上融合了图像增强技术，能够取得较为理想的图像效果。

　　近年来，由于空气质量恶化，我国的雾霾现象出现增多且危害加重。尤其是从去年起，“雾霾”成为年度关键词。在雾霾天气中的视频监控设备主要会受到以下三个方面的影响：

　　1、反射光受到大气粒子的散射产生衰减，造成对比度退化;

　　2、部分粒径较大的大气粒子会遮光，导致图像细节丢失;

　　3、无关的自然光经过折射参与成像，造成图像饱和度、对比度降低及色调偏移。

　　户外景物图像的对比度和颜色都会被改变或退化，使得图像中蕴含的许多特征被覆盖或变得模糊，导致视频监控产品不能采集到清晰的现场图像，对平安城市建设及各类场所安全防范的实施和管理产生严重影响。因此安防对能够具有实时去雾功能的高清网络摄像机提出了需求。

　　DFG去雾算法能效初显

　　摄像机的去雾技术可以分为物理去雾和数字去雾两种。物理去雾即光学透雾主要由摄像机镜头实现，高清透雾镜头一般业内在大电动变倍镜头上才实现，价格昂贵，一般应用于港口、森林高点等场景。

　　数字去雾则是在摄像机或后端软件上实现，是一种基于人类视觉感知模型设计的后端图像复原技术，具有低成本、易部署等特点，适合广泛地推广应用于城市监控中。

　　上海某安防整体解决方案提供商，开发出了一套便于嵌入式系统实现的DFG去雾算法，可以实时快速地实现去雾取景效果。该技术在大气透射模型的基础上融合了图像增强技术，能够取得较为理想的图像效果，并且已经实现产品化。

　　在图像去雾这个领域，几乎没有人不知道《Single.Image.Haze.Removal.Using.Dark.Channel.Prior》这篇文章。该文从2009年CVPR计算机视觉与模式识别会议上的近1500篇投稿中脱颖而出，成为这个计算机视觉领域最顶尖国际会议的最佳论文。在这篇论文里，作者找到了一个非常简单但又令人惊讶的统计规律，并提出了有效的去雾方法——基于暗通道的去雾算法。由于雾霭总是灰白色的，因此一旦图像受到雾霭的影响，那么那些本来很暗的物体就会变得灰白。而且根据物理上雾霭的形成公式，还能根据这些物体的灰白程度来判断雾霭的浓度。所以基于暗通道的算法能有效地消除雾霭产生的影响，还原真实视像。

　　近年来，去雾算法论文几乎都是根据这一篇论文的理论进行研究。业内也有安防厂家在该原理的基础上进一步开发了实时DFG去雾算法，其更加注重实时性和实效性，并且能够在嵌入式端实现。

　　.在计算机视觉领域里，人们用下述方程式来描述雾霾天气对图像造成的影响。

　　I(x)=.J(x)t(x).+.A(1?t(x)).(1)

　　其中I是指观测到的有雾图像，J是待恢复的无雾图像，A是全球大气光成分，t用来描述光线通过媒介透射到照相机过程中没有被散射的部分。

　　令L(x)=A(1-t(x)),称为环境光。模型则变为：

　　I(x)=.J(x)(1-L(x)/A)+.L(x)...(2)

　　J(x)=(I(x)-L(x))/(1-L(x)/A)...(3)

　　去雾就是从观测到的I(x)中估计出L(x)和A,进而恢复出J(x)。

　　把灰白的雾霭去除后，图像都会显得比较暗，而且对比度和饱和度也比正常场景下也低了很多。所以图像恢复后，算法需要根据雾霭的浓度，再进行一次对比度和饱和度的调节。

　　DFG算法优点

　　1、色彩还原性好，没有局部直方图均衡算法容易出现的色彩不真实和光晕现象;

　　2、实时性好，保证1080P的30fps，效果与获得CVPR最佳论文的去雾算法接近，但运算量要小很多，增强了图像的实时性;

　　3、细节和边缘保留良好，通透性强。例如图中的绳子和文字都能够清晰显示，图像也比较通透;

　　4、图像不会变暗。普通算法把白色的雾除去后，往往会造成整个图像偏暗，影响视觉效果。但DFG算法则可以根据环境情况实现亮度智能提升，有效改善偏暗现象;

　　5、适用性强，设备打开去雾功能时，会自动探测有没有雾以及雾的浓度，所以也不会改变无雾时的图象色调，而且在有雾时根据雾的浓度提升对比度和饱和度，改善图像的视觉品质。

　　结语

　　DFG算法在IPC端实时实现，无需增加任何成本，其大大提高了在雾霾天气下的安防监控品质。我们相信在雾霭笼罩的天气下，使用DFG算法的IPC依然能够实施安防监控，在维护社会稳定、保障社会正常秩序、构建和谐社会中发挥重要作用。