视侦通如何实现视频实时增强处理（如去雾、去噪、锐化）？

问题描述

精选答案

视侦通到底是怎样实现视频实时增强处理，像去雾、去噪、锐化这些操作的呢？

去雾处理实现方式

视侦通利用基于物理模型和基于图像增强的方法来实现去雾。基于物理模型的方法，如暗通道先验算法，通过分析图像中暗通道的特性，估计大气散射模型中的参数，从而恢复无雾图像。它假设在绝大多数非天空的局部区域里，至少有一个颜色通道会有很低的值。基于图像增强的方法则不考虑图像降质的原因，直接对图像的对比度等进行调整，比如使用直方图均衡化，通过拉伸图像的灰度值分布，增强图像的整体对比度，让有雾的视频变得更清晰。

去噪处理实现方式

对于去噪，视侦通采用了空间域滤波和变换域滤波两种主要手段。空间域滤波包括均值滤波、中值滤波等。均值滤波是将每个像素点的灰度值用其邻域内像素灰度值的平均值来代替，以此平滑图像并减少噪声，但可能会使图像边缘模糊。中值滤波则是用邻域内像素灰度值的中值来替代该像素点的灰度值，在去除脉冲噪声方面效果较好，且能在一定程度上保留图像边缘。变换域滤波，如小波变换滤波，是将图像从空间域转换到小波域，通过对小波系数进行处理，去除噪声分量，再将处理后的小波系数进行逆变换得到去噪后的图像。

锐化处理实现方式

在锐化处理上，视侦通运用了微分算子和非锐化掩蔽技术。微分算子，如Sobel算子、Prewitt算子等，通过计算图像灰度的梯度值来增强图像的边缘和细节。这些算子在水平和垂直方向上对图像进行卷积操作，突出灰度变化较大的区域。非锐化掩蔽技术是先对原图像进行平滑处理得到模糊图像，然后用原图像减去模糊图像得到边缘信息，最后将边缘信息叠加到原图像上，从而增强图像的清晰度和锐度。