文 献 综 述

1．监控视频多模式雨雾清晰化处理的意义：

视觉在人类的感知中起着极其重要的作用，在日常生活中，大约有百分之七十五的信息都是通过都是通过视觉系统获取的。近几年来，随着数字多媒体的迅速发展，视频监控系统产品已经广泛应用在交通运输，安全防卫，工农业生产，军事科技等各个领域内的方方面面，发挥着越来越重要的作用。^{【1】【2】}

然而，当前的视频监控系统对天气条件非常敏感，尤其是在能见度较低的雨雾天气条件下，景物图像严重退化，这极大地限制和影响了户外监视系统效能的发挥。因此，为了实现视觉监控系统全天候工作、提高系统在恶劣天气下工作的鲁棒性和可靠性，针对雨雾天降致视频进行清晰化处理就显得尤为必要。^【3】

雨雾天视频清晰化与雨雾天图像清晰化有着很强的联系，可以将数字视频看作一组图像序列，因此图像清晰化算法可以用于数字视频清晰化。相对于雨雾天图像来说，雨雾天视频清晰化也有其自身的特点，如要求实时性高。通用的图像处理系统主要是采用图像图像采集卡将图像传送到PC机上，在PC机上通过软件运行各种图像处理的算法。程序缺乏并行性，使得很多图像处理效果不错，但时间复杂度较大的算法在实际应用时受到了限制；同时数据的读取、存储操作比较缓慢，也严重影响了系统的运行速度。于是如何实现实时、快速数字图像处理成为当前的一大难题。随着DSP芯片集成度、稳定性、运算速度、数据吞吐量等性能的不断提高，采用DSP实现快速数字图像处理可以将软件算法嵌入到DSP中实现，充分利用DSP的高速度和并行性，可以大大提高系统的运行速度，达到数字图像处理的实时性。^【16】
2．监控视频多模式雨雾清晰化处理研究的现状

雨雾天获取的图像在视觉感受上不清晰，反映在图像文件的数据上，原本较低的灰度值被加强、原本较高的灰度值被削弱，导致像素点灰度值的分布过于集中，是明显的对比度退化问题，因此雨雾天图像的清晰化问题也可以看成是图像的对比度增强问题。^【10】

目前，对雨雾天图像进行清晰化处理的方法大体上有两类：基于模型的和非模型的算法。其中，基于模型的算法通过了解图像退化的内在原因而进行逆运算来改善图像的对比度；非模型的算法并不要求知道图像退化原因的信息。

用非模型的方法处理图像我们称之为图像增强，最重要的非模型算法是直方图均衡化。直方图均衡化由于其有效性和简易性而成为图像对比度增强领域中最常用的方法。根据所使用的变换函数不同，直方图均衡化可分为全局直方图均衡化和局部直方图均衡化（又称为子块重叠直方图均衡化）。全局直方图均衡化方法简单、运算速度快，但是它的对比度增强力度相对较低；而局部直方图均衡化能更有效地增强所有的对比度，但由于其完全重叠的子块而使得计算量相当大。^【8】

用基于模型的方法处理图像我们称之为图像恢复，这类算法更加可靠，因为他们利用了图像退化的物理机理，其目的在于提高退化图像的保真度。^{【6】【17】}典型的图像恢复算法是基于三参数大气退化模型的处理方法。但这些方法均需要场景的深度作为辅助信息，常常需要配合其他传感技术来求取，因此在实际应用上具有一定的局限性。

3.雨雾天图像清晰化算法研究