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长焦透雾镜头|从透雾技术说起,视频监控不要雾里看花

雾霾对视频监控系统的影响是直接、直观的,成为“看不清、看不见”的又一重要因素。业界纷纷发声表示关切,并提出解决问题之道,摄像机的透雾技术因此成为热点,透雾算法成了产品竞争的核心技术。
 
但是、大多文章读过之后,却有雾里看花的感觉。文章对技术原理的论述不很严谨,准确,关键技术的说明不具体,明确,使人看不清“透雾”如何实现。联想到业内对其它技术的论述、理解和报道也有这种感觉,很想说(不吐不快):“对安防技术不要雾里看花。”
 
透雾技术说起
 
论述透雾技术的文章,都会首先会说明雾霾生成的机理和其产生的光学效应。如、当空气中积聚了超量的微小水滴和颗粒物时(PM2.5达到一定量值),就形成了雾霾。雾霾会降低空气的能见度,减小可观察景物的距离和景物的清晰度。还会把这些微小颗粒物理解为气溶胶粒子,由于它对光线的散射作用,导致景物变模糊,边缘和细节分辨能力下降,同时多次散射的作用又使景物图像更严重的劣化。
 
这些论述是正确的,但过分的渲染,会使关于透雾技术的论述成为悖论。因为、这些现象对光学图像的损伤是不可逆的,导致光学图像的失真是不可恢复的。
 
雾霾对图像的损伤
 
雾霾造成(景物)光学图像损伤主要包括以下几个方面:
 
空间分辨能力的下降,既是图像模糊,其原因就是上面讲到散射效应。它是不修复的,因此、透雾技术对图像的改善是有限度的,雾里看花又要看得真真切切是不可能的:
 
图像亮度,或景物照度的下降,主要表现在远景目标的亮度降低,原因是雾霾造成空气透光率的降低;图像对比度或反差的下降,整个图像失去层次感。产生的原因所上述各项外,还因为近景图像较高亮度对远景图像的抑制作用。
 
雾霾对图像影响的后两项是可以改善的,这就是目前大家采用透雾技术解决的问题。
 
如何解决?
 
针对上述问题,可以采用的解决方法(透雾技术)主要有:
 
图像处理算法,增强图像亮度、对比度和加大反差。一是提高远景图像部分的亮度,抑制前景图像部分的亮度,二是增强低亮度部分图像的对比度。这种图像处理算法与宽动态技术基本相同,都是通过图像亮度密度分布(直方图)的变换,来改善图像的视觉效果。不同是:宽动态技术主要是提高目标(前景)图像部分的亮度和对比度,抑制背景图像部分的亮度。透雾技术则相反。
 
有些文章提到:采用滤波或图像复原算法来恢复受损的图像,可得到如同没有雾霾影响的清晰彩色图像,还没有充分的理论支持,也没有实际应用。
 
提高光电转换效率,利用摄像器件的光电转换特性,扩大曝光窗口。目前的摄像器件在近红外段(0.78μm-0.95μm),仍有较好的灵敏度,在正常环境下,为保证良好的彩色还原性,用滤光片把其截掉。而这一段的光线由于波长较长(比之可见光),对雾的穿透性较好,利用它、可扩大感光的光谱宽度(曝光窗口),获得较好的曝光效果。
 
因工作在近红外波段,所以要采用宽光谱镜头,以保证在整个波段内,都能将景物准确地成像在摄像器件的焦平面上,或工作在这一波段时,自动微调镜头的后截距,以得到良好的成像。
 
基于上述原理,结合主动照明的方式,可获得更好的效果。利用红外光源照明,并采用波光片去除部分可见光的干扰,可实现很好的透雾摄像。
 
这种透雾技术主要是通过镜头、摄像器件等光学器件实现,包括采用高灵敏度摄像器件,称为光学透雾。;而上一种方法称为算法透雾。两者结合应用会得到更好的透雾效果。
 
显然、利用近红外成像的光学透雾技术,生成的是较好的黑白图像。采用黑白/彩色自动转换摄像机,轻雾时,通过算法透雾,仍可获得彩色图像;当雾重时,则要自动转换为黑白方式(将滤光片移去),通过光学透雾结合算法透雾,获得可用的黑白图像。再次强调:当景物失去了色彩,还要将其恢复为彩色图像既不可能,也无必要。
 
上述技术还可应用于透过玻璃的观察,如观察行驶车辆内的人员情况;也可以用于观察强光环境下的图像,如车灯打开时,观察车辆号牌。
 
被动红外摄像(热成像)技术是一种透雾技术,工作在远红外波段(10μm左右)但其空间分辨能力差,主要应用于特殊探测(火灾、火场)的场合。
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