透雾技术的分类

一、光学透雾在光谱中，红外线是不可见光线，波长介于微波与可见光之间。红外线可分为三部分，即近红外线，波长为0...



一、光学透雾

在光谱中，红外线是不可见光线，波长介于微波与可见光之间。红外线可分为三部分，即近红外线，波长为0.78～2.50μm；中红外线，波长为2.50～25μm；远红外线，波长为25～l000μm。电磁波谱图如图1所示。

近红外还可分为近红外短波区域和近红外长波区域，在不同波段的光因为波长的不同呈现不同的光谱特性。透雾功能的实现基于近红外光谱，近红外还可分为近红外短波区域和近红外长波区域。近红外线在传播时受气溶胶的影响较小，可穿透一定浓度的雾霭烟尘，实现准确快速聚焦，这就是光学透雾的依据。当出现云雾和烟尘天气时，一般的可见光无法穿透，利用近红外光线可绕射微小颗粒原理，在雾霾天气采用近红外滤光片、镀膜技术及电子图像增强技术，算法处理能提升远距离监控图像效果。

光学透雾的关键在于镜头与滤光片。透雾摄像设备需要具备三个要素：具有色差补偿的镜头、具备近红外线灵敏度高的CCD、黑电平调节的图像处理器。通过镜头对特定近红外波段光线进行截取，准确聚焦成像。一般的摄像机镜头，透过光谱的中心波长在500-600MM之间，而为了保证在可见光和近红外波段都有很高的透过率，且两个波段切换过程中对色差进行修正保证切换后不需要再调节焦距，透雾摄像机的镜头透过光谱的中心波长必须在780~900MM之间。因此，很多透雾镜头采用了多层镀膜技术，让500~900MM波段的透过率达到80%以上，最终实现透雾效果，这种透雾方式俗称为物理透雾。

二、算法透雾

算法透雾技术，也称为视频图像增透技术，一般指将因雾和水气灰尘等导致朦胧不清的图像变得清晰，强调图像当中某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使得图像的质量改善，信息量得到增强。

目前行业内大致上有以下几种算法透雾：

（一）基于FPGA成像方法以及直方图均衡化的算法透雾

它针对雾天图像的退化现象，采用近红外波段成像和视频图像处理技术相结合的方式，根据视频图像相邻两场画面相似的一系列特点，提出了用改进的直方图均衡化算法的方式提高图像质量。此外，还可通过改善算法复杂度提高画面清晰度。

（二）基于全局的Retinex图像增强算法，即视频增强算法

它通过在对数域内计算相邻像素点灰度值之间的比值，从而得到相邻像素点之间的相对明暗关系，继而通过该明暗关系对原像素点灰度值进行校正，最后再对校正后的像素点灰度值进行线性拉伸，得到增强的图像。Retinex算法基于DSP的嵌入式硬件结构，能自动适应PAL制和NTSC制式视频图像，与其它图像增强方法相比，Retinex算法具有锐化、颜色恒常性、动态范围压缩大、色彩逼真度高、处理延迟低等特点。

（三）影像信号处理器(LSP)算法透雾处理

该技术要求透雾设备必须具备“自动曝光(AE)、“自动白平衡(AWB)”和“自动聚焦(AF)”的3A功能，适于直接内嵌于摄像机中的应用。

三、光电透雾

光学透雾直接利用可穿透雾霭的近红外波段光线进行成像，但只能得到黑白监控画面，而光电透雾技术将光学透雾和算法透雾两种透雾功能相结合，通过机芯一体化通过内嵌的FPGA芯片和ISP/DSP进行运算处理实现彩色画面输出。一方面，该透雾技术可区分远景、近景，雾气浓淡等因素，选择透雾级别，可实现区域效果最佳，不同于过去对画面对比度整体的提高，且没有延时。另一方面，芯片的高速运算必将产生噪声点，夜间光照不足时影响尤为突出，所以一体机芯普遍需要采用CCD传感器和大光圈镜头，以达到良好的低照效果。

四、假透雾

假透雾即通过人为调节对比度、锐度、饱和度、亮度等数值，或做一些滤镜切换装置，让图像重点突出，从而改善主观视觉效果。假透雾在雾霾环境下，切换到选择夜间红外感应模式时，可以看到一定效果的图像画面，但镜头不能对景物重新进行聚焦，因而不能满足视觉体验。非透雾摄像机可以实现一定程度的“透雾”，但透雾效果非常有限。

随着工业的发展以及其对气候的影响，雾霾越来越成为一种常见的天气现象，这对户外应用的监控系统的画面品质造成很大的影响。而去雾技术能够从多个角度提升视频监控的质量，可以用于各种有雾天气条件的透雾处理；能明显提升图像的对比度、使图像变通透、清晰；能够显著增强图像的细节信息，使原来被隐藏的图像细节被充分展示；能够提升图像的饱和度，使图像色彩鲜艳活泼、生动，透雾处理后的图像保持准确的色调、自然的外观，因而获得了良好的图像质量与视觉感受。

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