林志峰
联通（广东）产业互联网有限公司
摘要：受雾尘影响，室外视频监控图像模糊，增强清晰度过程中，花费时间长，效果不佳。如果采用新型雾尘图像自动增强方法，依托中心环绕Retinex方法，处理视频监控图像，能够过滤无价值信息，把特征信息凸显出来。该实验中，以模型为载体，缩短图像增强时间，提高清晰度。
关键词：视频监控；雾尘图像；自动增强；仿真分析
前言
空气污染严重，干扰室外视频监控，使图像信息不全，模糊失真。选择恰当的雾尘图像自动增强方法，凸显有价值的特征信息，删减掉视频中的无用信息，提高监控真实性，使雾尘图像更加准确。本实验中，重点探讨以中心环绕Retinex和Huber-MRF为基础的雾尘图像自动增强方法，以期在较短的时间内，提高视频监控清晰度。
3.实验结果与分析
在实验过程中，选取原始室外视频监控图像作为样本，从主客观两个方面实施评价。主观评价标准直接用肉眼观察图像，很容易受外部各类因素干扰，客观评价则取决于雾尘图像的方差、对比度、图片信息等各指标。对比验证上述两种实验方法，很容易实现雾尘图像增强目标，实施效果非常好。原始图像相对比较模糊，发挥中心环绕Retinex方法优势，经增强处理，无论对比度，还是清晰度，较以往都得到明显提升，各类细部性要素也更加直观。这两种雾尘图像自动增强方法，除了对边缘信息进行保持，还可抑制噪音，先采用中心环绕Retinex方法处理雾尘图像，再进行二次增强，得到最佳效果。二次增强过程中，需合理调整雾尘图像增强程度，切忌过高或过低。如果雾尘图像增强程度不符合要求，过低，会影响对比度变化及最终效果。反之，增强程度过高，会导致图像不够真实，局部对比性很强，丧失细节。
这一过程中，把基于中心环绕Retinex和Huber-MRF作为雾尘图像增强过程中的最佳方式，消除室外视频监控中图像噪音的同时，也完整保留了视频图像中的各类边缘细节信息，准确度高，真实性强。这两种雾尘图像自动增强方法，分别用时1.52s和0.75s，速度非常快，很大程度上发挥了室外视频监控优势，使之更加清晰、真实、有效。由实验结果可知，采用这两种方法，使室外视频监控中的雾尘图像达到良好的增强效果，相较于以往，视频信息一目了然，花费的时间也不是很长。
4.案例分析
以视频透雾增透技术为例，其将由于大雾、水汽、灰尘等所致的模糊图像变得清晰，强调图像中某些重要特征，并对非关键性信息进行抑制。通过该种方式，改善图像质量，使图像中的各类信息更加丰富。雾霾天气、雨雪、强光等恶劣天气环境，使室外视频监控分辨率低，对比度差，图像模糊，图像中的各类信息很难辨识，经过增透处理后，辨识度高，监控效果好[4]。
同步使用500以上CMOS和高性能媒体处理器，抓拍高清实时视频，采集上传环境参数。内置大容量电池、太阳能充电，进行一体化、防尘防水设计，使雾尘天气室外视频监控更加简单。还可通过外接太阳能面板，实现定时开、关机，能耗低，持续工作时间长，应用范围广。诸如，高压输电线路在线监测、水利防汛、数字农业远程可视化监测等。
5.结语
综上，室外视频监控中，雾尘图像自动增强原理比较复杂，实施过程中，需要考量诸多专业技术内容和方法。实际操作中，预先采用基于中心环绕Retinex初步增强雾尘图像，继而选择Huber-MRF雾尘图像增强法，进行二次强化，后者把初步增强后的雾尘图像作为样本和参照指标，速度快，增强效果好。后续研究中，将进一步缩短室外视频监控图像增强时间，把室外视频监控作用和价值发挥到最大。
参考文献：
[1]丁春晖.关于雾霾天气进行图像监测仿真研究[J].计算机仿真，2016，33（7）:301-304.
[2]武卫翔.远程视频监控图像自动标注优化方法[J].电子技术与软件工程，2016（18）:98-98.
[3]陈长华，刘煜.基于两次双边滤波的煤矿监控图像去雾研究[J].图学学报，2017， 38（3）:418-424.
[4]王昌瑞.基于DSP的雾天监控视频图像清晰化处理方法研究[J].中国管理信息化，2016，19（10）:142-143.
论文作者:林志峰
论文发表刊物:《科技尚品》2018年第10期
论文发表时间:2019/7/16
标签：图像论文; 视频监控论文; 室外论文; 方法论文; 信息论文; 过程中论文; 清晰度论文; 《科技尚品》2018年第10期论文;