本文提出了一種視頻監(jiān)控圖像透霧效果的評(píng)價(jià)方法，客觀地判斷視頻監(jiān)控圖像的透霧是否成功。本方法首先計(jì)算圖像的有效紋理信息，然后通過(guò)比較大量透霧前后圖像紋理差別和人工打分判斷，得到量化判決體系，通過(guò)圖像的有效紋理信息來(lái)量化地判斷圖像透霧是否成功。本方法可以作為不同廠家透霧攝像機(jī)性能評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)，或是作為廠家產(chǎn)品設(shè)計(jì)的良好工具。

　　1 - 背 景

　　中國(guó)地域廣闊，天氣情況復(fù)雜，一些地區(qū)的室外監(jiān)控經(jīng)常會(huì)受到霧氣干擾。另外由于空氣質(zhì)量問(wèn)題，很多大城市也經(jīng)常受到大霧、沙塵天氣的影響，從而導(dǎo)致室外監(jiān)控的能見(jiàn)度降低。針對(duì)這種情況，近年來(lái)監(jiān)控市場(chǎng)上出現(xiàn)了一些具有透霧功能的攝像機(jī)，比如?？礫1], 日立[2], 韓國(guó)Nextchip[3], 富士[4], 創(chuàng)維[5], 臺(tái)灣視惟科技[6]，等。這些新產(chǎn)品通過(guò)攝像頭前端圖像處理來(lái)達(dá)到霧去除，增強(qiáng)能見(jiàn)度的效果。問(wèn)題是這些產(chǎn)品圖像處理方法各異，目前的透霧效果主要通過(guò)人眼比較 (如圖1所示)，沒(méi)有一個(gè)客觀的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)來(lái)驗(yàn)證透霧結(jié)果。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出了一種客觀量化的透霧效果評(píng)價(jià)方法。

　　(a)透霧前圖片 (b)普通透霧效果 (c)較好透霧效果

　　人眼透霧效果評(píng)估

　　2 – 透霧圖像紋理分析

　　攝像機(jī)的透霧功能可以增強(qiáng)圖像能見(jiàn)度，使得圖像中原來(lái)模糊的地方變得清晰。這個(gè)由模糊變清晰的過(guò)程反應(yīng)了圖像紋理細(xì)節(jié)的變化。所以圖像的紋理強(qiáng)度可以作為評(píng)價(jià)圖像透霧效果的有效參數(shù)。

　　2.1 有效紋理強(qiáng)度

　　有效紋理強(qiáng)度的計(jì)算參考中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所姚波等提出的方法[7]。如圖2所示，首先第一步將彩色圖像轉(zhuǎn)成灰度圖像;第二步計(jì)算灰度圖像的垂直和水平邊緣;第三步將垂直和水平邊緣相加得到總邊緣;第四步根據(jù)一定的閾值將較小邊緣作為噪聲去除;第五步采用圖3所示的方法進(jìn)一步去除噪聲得到最后的有效紋理強(qiáng)度。

　　有效紋理強(qiáng)度計(jì)算流程圖

　　圖3所示的方法是為了去除圖像中由離散噪聲所造成的紋理信息，而保留由物體所帶來(lái)的紋理信息。圖像的每個(gè)像素點(diǎn)都有8個(gè)周圍點(diǎn)。如圖3所示，對(duì)于像素點(diǎn)5，計(jì)算參數(shù)m1 = 像素1的值 * 像素5的值 * 像素9的值;參數(shù)m2 = 像素2的值 * 像素5的值 * 像素8的值;參數(shù)m3 = 像素3的值 * 像素5的值 * 像素7的值;參數(shù)m4 = 像素4的值 * 像素5的值 * 像素6的值。如果 m1+m2+m3+m4 大于0，則點(diǎn)5被認(rèn)為是物體紋理信息，否則點(diǎn)5被認(rèn)為是噪聲紋理，被去除。

　　圖像像素噪聲去除

　　2.1 有效紋理強(qiáng)度計(jì)算結(jié)果

　　圖3所示，圖像透霧前有效紋理強(qiáng)度為1.86，透霧處理以后，有效紋理強(qiáng)度提升到9.23.由此可見(jiàn)有效紋理強(qiáng)度能夠很好的反應(yīng)圖像透霧處理前后差異，可以作為圖像透霧效果客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)。

　　圖像透霧前后有效紋理值變化

　　3 – 透霧效果客觀評(píng)價(jià)體系

　　有效紋理強(qiáng)度能夠很好的反映圖像透霧前后的變化，但是還需要一項(xiàng)能夠量化判斷圖像透霧是否成功的客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。所以本文提出了一種基于統(tǒng)計(jì)的客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

　　2.1圖像質(zhì)量打分評(píng)價(jià)體系

　　同一幅圖片，不同的用戶對(duì)于圖像透霧是否成功，是否清晰會(huì)有不同的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，所以為了找出圖像評(píng)價(jià)的共同特性，本文采用了基于統(tǒng)計(jì)的評(píng)價(jià)體系。如圖5所示，對(duì)于一幅透霧圖片，同時(shí)邀請(qǐng)5個(gè)人對(duì)該圖片進(jìn)行評(píng)估，如果有3個(gè)或3個(gè)人以上認(rèn)為這幅圖片清晰，那么這幅圖片則被認(rèn)為是透霧成功，否則失敗。

　　圖像透霧前后有效紋理值變化

　　由5個(gè)人對(duì)166幅圖片數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行評(píng)估，標(biāo)記出清晰和模糊的圖片。為了客觀，圖片數(shù)據(jù)庫(kù)包含了各種光照情況，霧的濃度強(qiáng)度變化，不同監(jiān)控場(chǎng)景等。同時(shí)具有透霧前圖像和透霧后圖像。一共72組圖片，每組圖片包含一幅透霧前圖像和1到3幅透霧后的不同結(jié)果圖像。 在進(jìn)行評(píng)估打分時(shí)，隨機(jī)播放圖片，如圖六所示。

　　圖像透霧評(píng)估圖像隨機(jī)播放

　　2.2基于統(tǒng)計(jì)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

　　圖7顯示的是對(duì)72組(166幅)圖片的打分評(píng)價(jià)結(jié)果。圖中的橫坐標(biāo)是圖像的組號(hào)，縱坐標(biāo)是圖像的有效紋理強(qiáng)度，藍(lán)色點(diǎn)代表的是被人眼評(píng)價(jià)為清晰的圖片，紅色點(diǎn)是被人眼評(píng)價(jià)為模糊的圖片。由此可見(jiàn)清晰的圖片大部分集中在圖7的上半部分，具有較高的有效紋理強(qiáng)度值;模糊的圖片大部分集中在圖片的下半部分，具有較低的有效紋理強(qiáng)度值。

　　進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)圖7中藍(lán)色點(diǎn)(清晰圖片)在每段有效紋理強(qiáng)度區(qū)間內(nèi)分布，得到圖8結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨著有效紋理強(qiáng)度的增加，圖片被評(píng)價(jià)為清晰圖片的概率會(huì)接近于線性上升。所以可以將透霧圖像是否成功，是否清晰的評(píng)價(jià)和有效紋理強(qiáng)度的值聯(lián)系起來(lái)。本文設(shè)定透霧有效紋理強(qiáng)度為15，可以被評(píng)價(jià)為清晰圖片，此時(shí)正確概率超過(guò)60%。

　　清晰模糊圖像分布圖

　　圖像透霧是否清晰判斷標(biāo)準(zhǔn)

　　4 – 結(jié)論

　　本文提出了一種判斷視頻監(jiān)控圖像透霧是否成功，透霧圖片是否清晰的客觀標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)透霧圖片的有效紋理強(qiáng)度達(dá)到15時(shí)，則可以認(rèn)為是清晰圖片。本文方法可以作為不同廠家透霧攝像機(jī)性能評(píng)價(jià)的參考標(biāo)準(zhǔn)，或是作為廠家產(chǎn)品設(shè)計(jì)的良好工具。