透雾技术   

目前在东莞监控领域中使用的透雾图像处理技术大致可以分为两大类：

      一种是非模型的图像增强方法，通过增强图像的对比度，满足视觉的主观要求来达到清晰化的目的。比较典型的算法有基于多尺度Retinex图像的增强技术，限制对比度自适应直方图均衡化算法等。

      另一种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。比较典型的算法有基于暗通道原理的透雾算法。

        暗通道假设在无雾的图像中，绝大多数非天空的局部区域里，某些像素总会至少有一个颜色通道具有很低的值，即自然景物中到处都是阴影或者彩色，这些景物的图像的暗原色总是很灰暗的。基于该假设作为先验知识，从有雾图像的模型中解出无雾图像。

        前一种技术的特点是对浓度均匀的雾霾有一定的效果，特别是基于直方图的算法实现简单，有一定的透雾效果，应用广泛；缺点是原理建立在增强主观效果的基础上，符合真实的雾气模型，无法区分图像不同区域的景深与雾浓度，处理强度无法自适应，造成处理后的图像不自然，易出现发黑及色彩失真现象。

       后一种技术基于大气透射模块，区分图像不同区域景深与雾浓度进行处理，可以获得准确、自然的透雾图像。缺点是算法复杂度高，不易实现。

       值得注意的是，还有一种通过红外成像进行透雾的技术，通过将红外成像图与正常图像融合的方式，可以得到透雾后的图像。近红外摄像机可以获取雾霾掩盖的图像细节，通过融合的方式进行透雾。

降噪技术

      安防视频监控系统中，噪声的存在会造成图像看不清楚，编码压缩码率大幅升高，压缩后的图像容易出现闪烁、蠕动和块效应等瑕疵。引入降噪增强技术，可以带来图像干净，可判别细节增加，码率降低，呼吸效应减少等。

       目前主流ISP芯片都带有降噪算法，由空域降噪和时域降噪一起组成3D降噪。

       空域降噪典型的算法包括基于双边滤波器降噪和基于小波变换降噪。众多ASIC厂家通常采用类似于双边滤波器的原理设计降噪模块，比如TI公司的Bayer域空域降噪模块，Ambarella公司设计的CFA Noise Filtering模块和YUV域的Spatial Noise Filtering.

        时域降噪则一般基于运动判决的方案，通过前后两帧的运动估计，判断是否为运动区域，运动区域噪声抑制少些，静止区域噪声抑制多些。

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