本文提出了一种视频监控图像透雾效果的评价方法，客观地判断视频监控图像的透雾是否成功。本方法首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摄像机性能评价的标准，或是作为厂家产品设计的良好工具。
1、背景
中国地域广阔，天气情况复杂，一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一些具有透雾功能的摄像机.这些新产品通过摄像头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，没有一个客观的统一标准来验证透雾结果。为了解决这个问题，本文提出了一种客观量化的透雾效果评价方法。
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国科学院自动化研究所姚波等提出的方法。首先*步将彩色图像转成灰度图像；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；第四步根据一定的阈值将较小边缘作为噪声去除；第五步采用图3所示的方法进一步去除噪声得到zui后的有效纹理强度。
2.2有效纹理强度计算结果
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。
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，但是还需要一项能够量化判断图像透雾是否成功的客观评价标准。所以本文提出了一种基于统计的客观评价标准。
3.1图像质量打分评价体系
同一幅图片，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，对于一幅透雾图片，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。
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。一共72组图片，每组图片包含一幅透雾前图像和1到3幅透雾后的不同结果图像。
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