FDNR (Defog)

Камерите за видеонаблюдение често се монтират на открито. От тях се очаква да работят безпроблемно в режим 24/7, а също така, когато са изложени на силна светлина, дъжд, сняг и мъгла, да минимизират неблагоприятното въздействие на околната среда върху записаното изображение. Условията на околната среда оказват огромно влияние върху качеството на изображението от камерата за наблюдение. Замъгляването намалява качеството на изображението чрез силно намаляване на съотношението на контраста, което от своя страна причинява ефекта на липса на яснота и острота за детайлите на сцената, обхваната от камерата. Производителите все по-често оборудват своите камери с редица функции, които имат за цел да подобрят качеството на записваното изображение.

Оттук и значимостта на функцията Defog, наричана понякога F-DNR, която е един от ключовите алгоритми, имплементирани в редица функции, полезни за наблюдение на открито.

Фиг. 1. Сравнение на изображението при изключена (DEFOG OFF) и включена (DEFOG ON) функция Defog

Напредъкът в развитието на цифровите технологии чрез подходящи алгоритми за обработка на изображението означава, че функцията Defog е все по-широко разпространена дори в евтини камери. Тази технология адаптира разпределението на информацията, уловена от сензора на камерата, и подобрява контраста и детайлността на изображението, с цел да се намали загубата на информация при последваща обработка.

Известни са два алгоритъма, използвани в цифровата функция Defog: немоделно подобряване на изображението и метод за възстановяване на моделно изображение. Немоделният метод за подобряване на изображението увеличава съотношението на контраста, за да осигури задоволителна субективна визуална преценка от страна на потребителя. Метод за възстановяване на изображения въз основа на модел, който изследва причините за влошаване на качеството на изображението и след това се опитва да обърне процеса, така че в крайна сметка да се постигне качество на изображението, близко до оригинала.

Типичните начини за немоделно подобряване на изображението включват изравняване на хистограмата и използване на алгоритми, базирани на размита логика. Корекцията на хистограмата може да бъде разделена на глобална и частична. Глобалното изравняване на хистограмата има ниски изчислителни разходи, но подобряването на детайлната информация, съдържаща се в изображението, най-често не е задоволително. Частичното изравняване на хистограмата, от друга страна, има по-добра ефикасност, но може да предизвика блоков ефект и да се появи усилване на шумовете. Алгоритъмът за модифициране на филтъра осигурява добро качество на изображението, но изчислителните разходи и потреблението на ресурси са толкова високи, че това решение не работи за преглед на живо.  За разлика от това, базираните на размита логика ефекти от действието на функцията Defog обикновено не са задоволителни.

В обобщение, немоделните методи за подобряване на изображението могат до известна степен да подобрят качеството на изображението. Те обаче не са в състояние да го подобрят по ефикасен начин.

Методът за възстановяване на моделно изображение включва метод за филтриране, метод за максимална ентропия и метод за оценка на функцията на деградирало изображение. Методът на филтриране, като например филтриране на Калман, обикновено изисква сложни изчисления. Благодарение на метода на максималната ентропия се постига висока разделителна способност, но това е нелинеен алгоритъм с висока изчислителна сложност, а самият процес също е много сложен. Методът за оценка на функцията на деградирало изображение обикновено се проектира въз основа на някакъв физически модел. Този алгоритъм изисква заснемане на изображение по различно време за последваща справка, за да се определят параметрите на физическия модел, и тъй като това е метод, който не се извършва в реално време, е трудно да се прилага при CCTV мониторинг.

Най-големите производители в индустрията за видеонаблюдение са разработили функцията Defog, която може да работи на живо. Технологията се основава на теорията за атмосферната оптика. Функцията Defog прави разлика между дълбочината на рязкост на изображението и гъстотата на мъглата в различни зони на изображението и използва процес на филтриране, за да създаде субективно ясно и естествено изображение.

По-долу са дадени няколко примера за работата на функцията Defog.

Фиг. 2. Сравнение на изображението преди и след подобряване на съотношението на контраста.

Фиг. 3. Сравнение на детайлите на изображението.

Фиг. 4. Сравнение на текст в сцената.