視頻監控的需求主要分為兩類，白天的需求和夜間的需求。夜間效果主要的提升之道以低照度和補光居多，也就造成了現在市面上白光補光、紅外補光、激光補光等各式各樣的攝像機盛行;非補光類的，當屬星光級超級照度是為當下熱門。而關于白天效果的提升，一大關鍵點是能夠適應復雜多變的環境變化，也就是我們通常所說的“全天候”。

監控攝像機常常面對室外全天候監控的考驗，除了強光、暗夜、雨雪天氣，霧霾就是監控的一大“天敵”。由水汽、煙塵等構成的氣溶膠粒子是霧霾的主體，也是造成圖像質量退化的根本原因。霧霾天氣下圖像色彩黯淡、對比度較低，一些重要目標的細節更是淹沒在霧氣中難以被察覺。因此，去除視頻中的霧氣，改善成像質量，是提升戶外視頻監控應用價值的一項重要技術。

透霧技術的發展

透霧監控需求最早出現在海事邊防等國防應用，一開始相關產品都只在透霧鏡頭上做研究，研發了一種光學透霧技術，也就是我們通常所說的第一代透霧技術。光學透霧采用針對紅外波段成像特殊優化的鏡頭，通過濾光片對特定近紅外波段光線進行截取，從而利用霧氣中的紅外光進行成像。光學透霧對于霧氣的穿透力非常強，成像效果表現較好，但由于是紅外波段成像，所以呈現的也只能是黑白圖像，并且這種透霧方式設備成本投入較大，一般用戶有需求但會望而卻步。

近幾年隨著民用需求的增長，也為了實現更好的透霧效果，相關廠家開始在攝像機視頻圖像增強技術上做研究，也就是現在在安防監控市場上非常普遍的數字算法透霧攝像機，我們稱之為第二代透霧技術。數字透霧技術目前很多安防廠家主要停留在第一個階段——“淺透霧”階段，這類方法通過調整傳感器采集信息的分布，增強觀測目標的色彩與細節，使信息減少在后續處理（例如ISP和編碼壓縮）中的損失，用戶觀測效果也能獲得提高。但是這種透霧效果不明顯，也稱假性透霧。“淺透霧”也是目前市面上普遍采用的透霧技術。

但是總是有那么一部分用戶不滿足于對比度的提升，所以數字透霧攝像機進入了第二個階段——“算法透霧”階段，算法透霧可根據物理上霧霾的形成模型，通過局部區域灰白程度判斷霧霾的濃度，從而復原出清晰的無霧霾圖像。算法透霧能夠保留圖像的原有色彩，同時能夠在“淺透霧”的基礎上大幅提升圖像透霧效果。

圖1第一代和第二代透霧技術

而在當下，部分廠家精益求精，市場上出現了一種第三代透霧技術。除了使用低照度性能更好的感光芯片，甚至另辟蹊徑在機器內部增加專門的透霧濾光片，而最主要的革新是配合光學透霧鏡頭增加了相應的算法透霧，有人稱之為“光學+算法透霧”。光學+算法透霧，著手于在光學透霧的基礎上集成透霧算法，在原有光學透霧的基礎上使透霧效果得到進一步的提升，這種技術依賴于各大廠家透霧算法技術的不同，效果也有好壞。

圖2光學+算法透霧與光學透霧效果對比

由此看來，在選擇一臺透霧設備的時候，除了攝像機硬件本身的能力，還需要比較各個品牌產品之前的“軟實力”，也就是透霧算法上的優劣。

彩色透霧熱點：透霧算法

數字透霧技術可以在透霧的同時，保留圖像原有的色彩，而數字透霧的核心就是透霧算法。前面提到，透霧算法技術主要有兩個階段，可以分為兩類：一種是非模型的圖像增強方法，通過提高比度，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(淺透霧)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。已知的基于模糊邏輯的方法透霧的效果不夠理想。

基于圖像增強的方法(算法透霧)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感受而不能獲得很好的透霧效果。所以，真正的數字透霧是基于圖像復原來實現的，也就是我們通常所說的“算法透霧”。

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。濾波方法如卡爾曼濾波方法，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。

圖3基于圖像增強透霧和基于圖像復原透霧效果差異

透霧算法也是當前安防行業有實力的廠家透霧產品的核心競爭點。以海康威視為例，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，稱之為“SSD算法透霧”。

在圖像處理中，一般用下述模型來表達所看到的有霧圖像：

代表所看到的圖像強度，是景物光線強度，是大氣光成分，是用來描述光線通過媒介時沒有被散射掉的那部分。透霧的目標就是從中恢復出、、，即對應于透霧后的結果圖像。其中，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，為大氣光成分，由前方散射引起。

實時視頻透霧處理的流程見圖4所示。其輸入為點陣格式視頻數據，輸出為經處理后的結果，與輸入視頻格式相同。由于實時視頻透霧方法能夠將細節進行有效的恢復和增強處理，因此對經過一定程度有損壓縮后的視頻也能夠起到相當的效果，輸入視頻數據可以是未經有損壓縮編碼處理的有霧視頻，也可以是壓縮有霧視頻的解碼圖像，相對而言，未經有損編碼處理的視頻，由于其包含的信息量更為豐富，透霧后能獲得更為理想的處理結果。

圖4實時視頻透霧流程圖

基于輸入的有霧視頻，本方法利用大氣成像模型來分析特征，估計出大氣光值和透射率兩個關鍵參數，結合計算機視覺和圖像處理算法，利用直方圖統計、對比度增強與濾波等處理來實現視頻的實時透霧。

由于同時包含了全局和局部的霧濃度估計，該實時視頻透霧技術能夠根據霧況自動調整適應各種變化場景以及場景內的局部區域，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。

黑白透霧熱點：突破極限

前面我們有提到透霧發展的第三個階段“光學+算法透霧”，在黑白成像的光學透霧的基礎上增加各家的透霧算法，突破極限。這種技術對于安防廠家的要求非常高，產品在設計時，就需要通過大量的實驗論證，從多種方案中選擇出最合適的濾光片、鏡頭、傳感器和特定的透霧算法組合，在保證了透霧效果的同時，需要避免出現圖像噪聲過大，清晰度下降的情況，從而得到一種震撼的透霧效果。

圖5光學+算法透霧原理示意圖

還是以海康威視為例，海康威視自主研發第三代“光學+算法透霧”技術：超級透霧，業界首創集成光學透霧、SSD透霧算法、自適應感應算法三位一體技術。超級透霧可用于多種戶外需要預防濃霧的場合，如高速公路、鐵路、航運、機場跑道等重要或事故易發區段；發電廠與電力傳輸設備、通訊基站等重點監控區域；河道、港口、邊境、海事監控、森林防火等觀察距離較長的監控應用；中小學校園、城市廣場、旅游景區等。從應用的行業來看，包括交通、公安、航空、通訊、環保、水利、農林牧漁，以及邊防等。

總結

透霧技術經過多年的發展，經歷了多個階段，形成了以彩色透霧和黑白透霧兩種不同的需求方向。彩色透霧，以當下各大安防廠家競爭的“透霧算法”為核心關鍵；黑白透霧，則是以“光學透霧”為基礎和典型代表，可增加透霧算法來達到更好的透霧效果，力求得到更好的透霧效果，最典型的做法是“光學+算法透霧”，在濃霧下依舊清晰成像。透霧技術的發展也一直伴隨著透霧算法的進步，可以說，安防廠家誰掌握了透霧的核心算法，誰就掌握了“霧霾天”下的核心競爭力。

透霧技術，助你撥開迷霧、不再迷茫。你是選擇彩色？還是更透的黑白？