《企業網D1Net》4月3日訊
透霧攝像機多用于遠距離觀察，如油田、海防、森林防火等行業。它可以自動識別圖像中霧的濃度，對霧天、雨天、靄、煙氣煤塵、粉塵、逆光、渾濁的水、強烈降雨等等惡劣天氣，而引起的圖像變得不好，圖像泛白，圖像灰色，圖像反差不好等等監控環境，自動進行除霧圖像調整以及圖像進行自動矯正，與此同時，特種光學處理與自動霧的判斷自動聯動，從而得到清澈的圖像。
視頻監控設備霧霾天氣影響分析
一、反射光受到大氣粒子的散射產生衰減，造成物體的對比度退化；
二、部分粒徑較大的大氣粒子遮擋像素點成像，導致圖像細節丟失；
三、無關的自然光經過折射參與成像，造成圖像飽和度、對比度降低及色調偏移。
戶外景物圖像的對比度和顏色都會被改變或退化，使得圖像中蘊含的許多特征被覆蓋或變得模糊，導致視頻監控產品不能采集到清晰的現場圖像，對平安城市的建設以及各類場所安全防范的實施和管理產生了嚴重影響。
因此安防市場對能夠具有實時去霧功能的高清網絡攝像機提出了需求。
攝像機的去霧技術可以分為物理去霧和數字去霧兩種。物理去霧即光學透霧主要由攝像機鏡頭實現，高清透霧鏡頭一般業內在大電動變倍鏡頭上才實現，價格昂貴，一般應用于港口、森林高點等場景。
數字去霧則是在攝像機或者后端軟件上可實現，是一種基于人類視覺感知模型設計的后端圖像復原技術，具有低成本、易部署等特點，適合廣泛地推廣應用于城市監控中。
當安防需求從被動檢測發展為主動防御，智能分析依賴的各種圖像處理算法變得舉足輕重起來，其中透霧處理集合了多種圖像算法，是較為重要的一類圖像處理技術。目前已知的透霧算法大致可以分為兩大類：一種是非模型的圖像增強方法，通過增強圖像的對比度，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。
為了得到更好的處理效果，攝像機廠家會增設專門的圖像處理芯片，可自動偵測圖像的密度，最大限度地保持圖像信號的細節，實現彩色增強、反差增強、邊緣增強、對比度增強和亮度增強，并進行密度分割、去模糊等運算，使不同場景下的攝像畫質得到明顯提高，達到透霧的目的。而根據廠家的能力與研發選擇，會分別選擇在DSP或FPGA等不同芯片上進行相應處理。
D1Net評論：
芯片會實時讀取視頻流信息，通過對比參數判定是否需要開啟透霧模式，也就是可以達到自動偵測霧氣，甚至可以通過設定的預置模式判定出霧氣濃淡，選擇進入相應的透霧模式。
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