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视频监控图像透雾效果客观评价方法
发布日期：2014-05-06 14:53:32摘 要： 本文提出了11种图像透雾效果的评价方法，客观地判断图像的透雾是否成功。本方法先计算图像的有效纹理信息，然后通过比较大量透雾前后图像纹理差别和人工打分判断，得到量化判决体系，通过图像的有效纹理信息来量化地判断图像透雾是否成功。本方法可以作为不同厂家透雾性能评价的标准，或是作为厂家产品设计的良好工具。
1 - 背 景
中地域广阔，天气情况复杂，11些地区的室外监控经常会受到雾气干扰。另外由于空气质量问题，很多大城市也经常受到大雾、沙尘天气的影响，从而导致室外监控的能见度降低。针对这种情况，近年来监控市场上出现了11些具有透雾功能的摄像机，比如[1], 日立[2], 韩Nextch[3], 富士[4], 创维[5], 台湾视惟科技[6]等。这些新产品通过前端图像处理来达到雾去除，增强能见度的效果。问题是这些产品图像处理方法各异，目前的透雾效果主要通过人眼比较 (如图1所示)，没有11个客观的统11标准来验证透雾结果。为了解决这个问题，本文提出了11种客观量化的透雾效果评价方法。
图 1 人眼透雾效果评估
2 – 透雾图像纹理分析
摄像机的透雾功能可以增强图像能见度，使得图像中原来模糊的地方变得清晰。这个由模糊变清晰的过程反应了图像纹理细节的变化。所以图像的纹理强度可以作为评价图像透雾效果的有效参数。
2.1 有效纹理强度
有效纹理强度的计算参考中科学院自动化研究所姚波等提出的方法[7]。如图2所示，先11步将图像转成灰度图像；第二步计算灰度图像的垂直和水平边缘；第三步将垂直和水平边缘相加得到总边缘；第四步根据11定的阈值将较小边缘作为噪声去除；第五步采用图3所示的方法进11步去除噪声得到比较后的有效纹理强度。
图 2 有效纹理强度计算流程图
图3所示的方法是为了去除图像中由离散噪声所造成的纹理信息，而保留由物体所带来的纹理信息。图像的每个像素点都有8个周围点。如图3所示，对于像素点5，计算参数m1 = 像素1的值 * 像素5的值 * 像素9的值；参数m2 = 像素2的值 * 像素5的值 * 像素8的值；参数m3 = 像素3的值 * 像素5的值 * 像素7的值；参数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，则点5被认为是物体纹理信息，否则点5被认为是噪声纹理，被去除。
图 3 图像像素噪声去除
2.2有效纹理强度计算结果
图3所示，图像透雾前有效纹理强度为1.86，透雾处理以后，有效纹理强度提升到9.23.由此可见有效纹理强度能够很好的反应图像透雾处理前后差异，可以作为图像透雾效果客观评价指标。
图 4 图像透雾前后有效纹理值变化
3 – 透雾效果客观评价体系
有效纹理强度能够很好的反映图像透雾前后的变化，但是还需要11项能够量化判断图像透雾是否成功的客观评价标准。所以本文提出了11种基于统计的客观评价标准。
3.1图像质量打分评价体系
同11幅图片，不同的用户对于图像透雾是否成功，是否清晰会有不同的评判标准，所以为了找出图像评价的共同特性，本文采用了基于统计的评价体系。如图5所示，对于11幅透雾图片，同时邀请5个人对该图片进行评估，如果有3个或3个人以上认为这幅图片清晰，那么这幅图片则被认为是透雾成功，否则失败。
图 5 图像透雾前后有效纹理值变化
由5个人对166幅图片数据库进行评估，标记出清晰和模糊的图片。为了客观，图片数据库包含了各种光照情况，雾的浓度强度变化，不同监控场景等。同时具有透雾前图像和透雾后图像。11共72组图片，每组图片包含11幅透雾前图像和1到3幅透雾后的不同结果图像。 在进行评估打分时，随机播放图片，如图六所示。
图 6 图像透雾评估图像随机播放
3.2基于统计的评价标准
图7显示的是对72组(166幅)图片的打分评价结果。图中的横坐标是图像的组号，纵坐标是图像的有效纹理强度，蓝色点代表的是被人眼评价为清晰的图片，红色点是被人眼评价为模糊的图片。由此可见清晰的图片大部分集中在图7的上半部分，具有较高的有效纹理强度值；模糊的图片大部分集中在图片的下半部分，具有较低的有效纹理强度值。
进11步统计图7中蓝色点(清晰图片)在每段有效纹理强度区间内分布，得到图8结果。可以发现，随着有效纹理强度的增加，图片被评价为清晰图片的概率会接近于线性上升。所以可以将透雾图像是否成功，是否清晰的评价和有效纹理强度的值联系起来。本文设定透雾有效纹理强度为15，可以被评价为清晰图片，此时正确概率超过60%。
图 7 清晰模糊图像分布图
图 8 图像透雾是否清晰判断标准
4 – 结论
本文提出了11种判断视频监控图像透雾是否成功，透雾图片是否清晰的客观标准。当透雾图片的有效纹理强度达到15时，则可以认为是清晰图片。本文方法可以作为不同厂家透雾摄像机性能评价的参考标准，或是作为厂家产品设计的良好工具。
5 – 参考文献
[1] 海康产品页面: http://www.hikvision.com/cn/Press-Release-details.asp?id=2375
[2] 日立产品页面: http://www.hitachi-dss.cn/products/integrated/di-sc120-c.html
[3] Nextchip产品页面: http://asmag.com/suppliers/productcontent.aspx?co=nextchip&id=17314
[4] Fujifilm 产品介绍页面: http://detail.cn.china.cn/provide/1524143946.html
[5] 创维产品页面: http://www.skyworth-qx.com/Products/811.htm
[6] 台湾视惟科: http://www.seewaystech.com/en/product
[7] Yao B, Huang L, Liu C. Research on an objective method to compare the quality of defogged images[C]//Pattern Recognition, 2009. CCPR 2009. Chinese Conference on. IEEE, 2009: 1-5.
[苏墨影 作者：日立]本文整理编辑：北京弱电工程专家 www.k235.cn