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【a&s百科】沙尘暴侵袭,哪些图像技术可抵御

小编结合a&s杂志及安防知识网相关资料,梳理以下抗击沙尘暴“给力”的图像应用
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  3月15日8时,中央气象台发布沙尘暴预警升级:北方12省份出现大范围黄沙。据报道称,这是近10年我国遭遇强度最强的一次沙尘天气过程,沙尘暴范围也是近10年最广,加上部分地区雨雪天气,能见度低,在这样“恶劣”的环境下,城市视频监控系统如何保证正常运转,成为业内人士关心的问题。小编结合a&s杂志及安防知识网相关资料,梳理以下抗击沙尘暴“给力”图像应用:

  透雾技术

  (1)镜头透雾

  透雾镜头是指在红外光领域的长波长光线(700nm-950nm)的透过率非常高,且同时具备能控制这种高波长光线成像面(摄像机CCD 靶面)功能的镜头.通过将这种镜头与高性能日夜两用摄像机配套使用,即使在雾气,灰尘,烟雾,小雨等可见光(彩色图像)环境中,普通镜头只能得到模模糊糊画面,有效观察距离大大缩短的恶劣条件下,也可拍摄到非常清晰,高对比度的黑白影像,提升远距离观察效果。

  (2)电子透雾

  电子透雾是通过非模型的图像增强方法,通过增强图像的对比度,满足主观视觉的要求来达到清晰化的目的。其拥有专门的图像处理芯片,可自动侦测图像的密度,限度地保持图像信号的细节,实现彩色增强、反差增强、边缘增强、对比度增强和亮度增强,并进行密度分割、去模糊等运算,使不同场景下的摄像画质得到明显提高,达到透雾的目的。

  (3)光学透雾

  光学透雾技术是基于模型的图像复原方法,它考查图像退化的原因,将退化过程进行建模,采用逆向处理,以最终解决图像的复原问题。不同波段的光因为波长的不同具有不同的特性,雾气、烟尘影响可见光成像的原因,而红外线因为拥有较长的波长,在传播时受气溶胶的影响较小,可穿透一定浓度的雾霭烟尘,实现准确聚焦,这就是光学透雾的依据。

  (4)算法透雾

  目前市场上主流有三种方式:首先是基于FPGA成像方法以及直方图均衡化算法透雾,针对雾天图像的退化现象,采用近红外波段成像和视频图像处理技术相结合的方式。根据视频图像相邻两场画面相似的一系列特点,提出了用改进的直方图均衡化算法的方式图像质量。日立的透雾产品就有采用此类技术;其次是Retinex图像增强算法,采用基于全局的Retinex图像增强算法通过在对数域内计算相邻像素点灰度值之间的比值从而得到相邻像素点之间的相对明暗关系,继而通过该明暗关系对原像素点灰度值进行校正,最后再对校正后的像素点灰度值进行线性拉伸,得到增强的图像。Retinex算法基于DSP的嵌入式硬件结构,能自动适应PAL制和NTSC制式视频图像,与其它图像增强方法相比,Retinex算法具有锐化、颜色恒常性、动态范围压缩大、色彩逼真度高、处理延迟低等特点;最后则是影像信号处理器(LSP)算法透雾处理。该技术要求透雾设备必须具备“自动曝光(AE)”、“自动白平衡(AWB)”和“自动聚焦(AF)”的3A功能,适于直接内嵌于摄像机中应用。

  沙尘暴与扬尘监测系统

  扬尘监测系统是基于物联网及人工智能技术,将传感器监测的数据(PM2.5、PM10、噪声、风速、风向、风力、大气压力、空气温湿度、TSP等)实时采集传输,将数据实时展示在现场LED屏、平台PC端及移动端,便于管理者远程实时监管现场环境数据并能及时做出决策。

  视频图像天气现象仪

  视频图像天气现象仪是一款通过不同角度的多个摄像机采集图像和视频数据,利用图像识别、深度学习、数据融合等技术,实现天气现象和云等气象要素的智能观测的专业气象仪器,该仪器是专门为“天脸”智能观测研发,主要应用于国家级地面气象观测站,用于解决目前以人工观测为主的部分天气现象观测的自动化观测问题。


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