FDNR (Defog)

Camerele de luat vederi CCTV sunt adesea instalate în aer liber. Se așteaptă ca acestea să funcționeze fără probleme în modul 24/7 și ca atunci când sunt expuse la lumină puternică, ploaie, zăpadă și ceață, să minimizeze impactul negativ al mediului asupra imaginii înregistrate. Condițiile de mediu au un impact foarte mare asupra calității imaginii unei camere de luat vederi utilizate pentru supraveghere. Ceața reduce calitatea imaginii prin diminuarea semnificativă a coeficientului de contrast, ceea ce provoacă, la rândul său, efectul de lipsă de claritate și luminozitate pentru detaliile scenei acoperite de camera de luat vederi. Producătorii își echipează din ce în ce mai mult camerele de luat vederi cu o serie de funcții care sunt concepute pentru a îmbunătăți calitatea imaginii înregistrate.

De aici și importanța funcției Defog, uneori numită și F-DNR - unul dintre algoritmii cheie implementați într-o serie de funcții utile în timpul monitorizării în aer liber.

Fig. 1. Comparația imagini cu funcția Defog oprită (DEFOG OFF) și cu funcția Defog activată (DEFOG ON)

Progresele în dezvoltarea tehnologiei digitale prin algoritmi adecvați de procesare a imaginii înseamnă că funcția Defog a devenit din ce în ce mai utilizată chiar și în camerele de luat vederi mai ieftine. Această tehnologie ajustează distribuția informațiilor capturate de senzorul camerei de luat vederi și îmbunătățește contrastul și detaliile imaginii pentru a reduce pierderea de informații în timpul procesării ulterioare.

Există doi algoritmi cunoscuți utilizați în funcția digitală Defog: Îmbunătățirea imaginii în mod non-model și Metoda de recuperare a imaginii model. Metoda de îmbunătățire a imaginii în mod non-model crește coeficientul de contrast, astfel încât evaluarea vizuală subiectivă rămâne satisfăcătoare pentru utilizator. Metoda de recuperare a imaginii model investighează cauzele deteriorării imaginii și apoi încearcă să inverseze procesul, astfel încât calitatea imaginii finale să fie apropiată de cea originală.

Modalitățile obișnuite de îmbunătățire non-model a imaginii includ egalizarea histogramelor și utilizarea algoritmilor bazați pe logica fuzzy. Corecția histogramei poate fi împărțită în globală și parțială. Egalizarea globală a histogramei are un cost de calcul scăzut, dar îmbunătățirea informațiilor detaliate conținute în imagine nu este de cele mai multe ori satisfăcătoare. Egalizarea parțială a histogramei, pe de altă parte, are performanțe mai bune, dar poate provoca efecte de blocare și poate apărea și amplificarea zgomotului. Algoritmul de modificare a filtrului oferă o calitate bună a imaginii, dar costul de calcul și consumul de resurse sunt atât de mari încât această soluție nu este potrivită pentru vizualizarea live. În schimb, efectele de utilizare a funcției Defog bazate pe logica fuzzy nu sunt de obicei satisfăcătoare.

Reasumând, metodele non-model de optimizare a imaginii pot îmbunătăți într-o oarecare măsură calitatea acesteia. Cu toate acestea, acestea nu sunt capabile să o îmbunătățească într-un mod eficient.

Metoda de recuperare a imaginii model include metoda de filtrare, metoda de entropie maximă și metoda de estimare a funcției de imagine degradată. Metoda de filtrare precum filtrarea Kalman necesită de obicei calcule complexe. Cu metoda entropiei maxime se obține o rezoluție mare, dar aceasta constă dintr-un algoritm neliniar cu o complexitate de calcul mare, iar procesul în sine este, de asemenea, foarte complicat. Metoda de estimare a funcției de imagine degradată este de obicei proiectată pe baza unui model fizic. Acest algoritm necesită captarea imaginii la momente diferite pentru referință ulterioară și pentru a determina parametrii modelului fizic. Iar, deoarece este o metodă în timp nereal, este dificil de aplicat monitorizării CCTV.

Cei mai mari producători din industria CCTV au dezvoltat funcția Defog - care poate funcționa în timp real. Această tehnologie se bazează pe teoria opticii atmosferice. În timpul utilizării funcției Defog, aceasta distinge între adâncimea de câmp a imaginii și densitatea ceții în diferite zone ale imaginii și utilizează un proces de filtrare pentru a obține o imagine subiectiv clară și naturală.

Mai jos vă prezentăm câteva exemple despre cum funcționează funcția Defog.

Fig. 2. Comparația imaginii înainte și după îmbunătățirea coeficientului de contrast.

Fig. 3. Comparația detaliilor imaginii.

Fig. 4. Comparația textului în scenă.