随着近年来极端天气的增多，世界各地都出现了长时间的大雾笼罩。 大雾给人们出行带来不便，行车安全系数大大降低。 本文讲解如何利用部分光线实现透雾监测。

透雾技术的发展前景

在轮船、轮船、飞机等上，瞄准镜系统对于感知周围的情况起着非常重要的作用。 瞄准镜系统一般由CCD相机和红外成像系统组成。 雾、水汽、雨雪等恶劣的海洋气象环境会严重影响CCD和红外成像系统的成像质量，主要表现为图像对比度下降，模糊不清，难以分辨远处目标。 从而影响感知周围情况的能力。

图像处理算法用于提高图像对比度，即视频增透技术，在国外，特别是在美国已经广泛应用，图像处理前后的对比效果如下：

从这张对比的效果图中，我们可以明显感觉到，通过视频的增透处理，图像的对比度有了很大的提升，原本模糊的船只变得更加清晰可见，从而提升了视角。瞄准系统的观察距离提高了系统对周围情况的感知。 因此，视频增透技术在舰船、飞机等瞄准系统中具有良好的应用前景。 这种视频抗反射技术的应用，由于算法和硬件实现技术的限制，在我国才刚刚起步，很少见到商业化的成熟产品。

海洋环境极其恶劣，雾、雨、水汽等天气常见，瞄准镜系统需要能够及时观察远距离、微小、高速运动的目标。 如果不能及时发现目标，就有可能让己方陷入被动。 因此，装备这种视频增透设备以提高瞄准系统的观察能力是十分必要的。

镜头透雾技术

近年来，利用视频监控设备来保障安全已经成为各行各业的必备手段。 但是，传统的视频监控设备无一例外都有一个缺点，那就是夜间和大雾天的监控效果并不理想，而夜间和大雾天正是案件多发的时候。 另外，对于稍微远一点的监控，几乎是一片空白。

透雾的原理是这样的。 在不可见光的范围内，有一种光能穿透雾气的频率。 但由于波长不同，需要在相机上进行处理才能达到其对焦。 同时需要在相机上进行处理。 它经过重新设计以成像该频率的不可见光。 由于这种不可见光没有对应的可见光色图，所以呈现在显示器上的图像是黑白的。 穿过云、雾、水汽拍摄物体，相当于穿过两个镜头（水滴和实际镜头）。 除了R光能正确聚焦在CCD成像面上外，RGB光中的GB不能正常投射到CCD上。 从表面上看，这导致普通模式镜头无法在云、雾和水汽中正常清晰地获取图像。

以往，当CCTV镜头还在300mm以下时，观察距离一般都限制在1公里以内。 这种应用对天气能见度的要求比较低，但是今天焦距已经发展到750mm，不得不造成雾对监控图像的影响。 我们重视它。 这种情况在高速公路、森林防火、油田监测、临海港口等远距离监测中尤为重要。 这种环境往往更容易起雾，让24小时不间断监测面临新的挑战。

针对这种情况，少数具有设计研发能力的厂商努力开发具有透雾功能的镜片，并成功推出了成品。 该技术的出现大大拓宽了视频监控的应用范围，是人类依靠智能战胜自然环境的又一经典案例。 市场上少数厂家没有生产透雾镜片的能力，把普通产品当成透雾镜片来卖，号称有透雾功能，这是极不负责任的行为。 当然，在实际测试中，蒙混过关是不可能的，最终也摆脱不了被淘汰的命运，但是却给需要该功能的用户在产品选择上制造了很多障碍，浪费了很多时间。

视频防雾减反射技术

视频抗反射技术一般是指清除雾、水汽、灰尘等造成的模糊图像，强调图像中一些有趣的特征，抑制不感兴趣的特征，从而使图像质量提高，信息量更多。 富有的。 增强后的图像为图像的下一次应用提供了良好的条件。 一般来说，增透技术有空气域法和频域法两种。 然而，这些方法在对不同图像的适应性方面仍然存在一些缺陷。 70年代，美国物理学家Land等人提出了Retinex图像增强方法，这是一种基于人类视觉感知的图像处理模型。 它压缩了图像的动态范围，揭示了图像中可能丢失的细节。 但算法复杂，工程实现难度大，尤其是对实时视频的实时增强，由于计算量大，难以在实际中应用。 随着硬件性能的提升，我们终于可以将这种具有普遍适应性的图像增强算法转化为实际的工程产品。 这是业界首款实现Retinex算法的硬件产品。

Retinex算法是基于人类视觉系统的模型来感知和调整物体的颜色和亮度。 该模型解释了一般颜色理论无法解释的人眼对颜色的波长和亮度没有特别对应的现象。 Land通过大量实验证明，我说的表面颜色不会因为光照条件的变化而改变，即颜色恒常性。 简单来说，颜色恒常性就是无论是在正午的阳光下，还是在白炽灯下，还是在暗光照明条件下，人类感知到的同一物体的颜色都是一样的。 正因为如此，在进行图像运算时，应去除一些不确定的、非本质的影响，如光照强度、光照不均等，只保留物体的本质反射特性，如反射率等信息。 基于该方法处理的图像可以使图像在边缘锐化、动态范围压缩和颜色恒定等方面具有良好的效果。

Retinex理论的基本思想是把原始图像看成是由光照图像和物体的反射特性组成的。 被照光图像直接决定了图像中像素所能达到的动态范围，物体的反射特性决定了图像的内在特性。 因此，在 Retinex 理论中，去除或减少原图像中光照图像的影响，从而保留本质的反射特性，是 Retinex 理论的基本思想。 与其他图像增强方法相比，Retinex算法具有锐化、色彩恒常、大动态范围压缩、色彩保真度高等特点。

现在的multi-part video enhancer只是采用基于全局的Retinex图像增强算法，在对数域计算相邻像素灰度值的比值，得到相邻像素之间的相对明暗关系，然后通过明暗关系对原始像素灰度值进行校正，最后对校正后的像素灰度值进行线性拉伸，得到增强图像。 因此，得到的增强图像的对比度不高。 CASEVision VE9901视频增强器采用先进的多尺度Retinex图像增强算法，具有很强的普适性。 同时提供优化的对数直方图均衡化处理和多种噪声过滤算法。 它基于DSP的嵌入式硬件结构，具有体积小、功耗低、性能高等优点。 并进行实时图像处理，自动适应PAL制和NTSC制视频图像。 并且具有极低的延迟，延迟时间不超过一帧，即PAL视频延迟40ms，NTSC视频延迟33ms。 同时还支持全屏增强和局部增强窗口，局部增强窗口的大小和位置可以动态调整。