在舰、船、飞机等上，观瞄系统对感知其周围的态势有着非常重要的作用，观瞄系统一般由CCD摄像机和红外成像系统组成。雾、水气、雨雪等恶劣海洋气象环境会严重影响CCD和红外成像系统的图像质量，主要表现在图像对比度下降，远处目标模糊不清，难以分辨。从而影响对周围态势的感知能力。

　

    　通过图像处理算法，来提升图像的对比度，也就是视频增透技术，在国外尤其是美国的观瞄系统已经广泛采用。

 

    　通过对视频的增透处理，使图像的对比度得到了很大的提升，原先模糊不清的船只，变得更加清晰可见，从而提高了观瞄系统的观察距离，提高了系统对周围态势的感知能力。因此，视频增透技术在舰船飞机等观瞄系统上具有很好的应用前景。而这种视频增透技术应用，由于算法和硬件实现技术的限制，在我国刚刚起步，商业化的成熟产品更是很少见到。

 

    　海洋的环境极为恶劣，雾、雨、水气等天气是常见的，而观瞄系统需要有能力对远距离的、微小的、高速移动的目标进行及时的观察。如果不能及时发现目标，就可能使己方处于被动状态。因此lcd液晶屏图装备这种视频增透设备，对提升观瞄系统的观察能力是非常必要的。

 

    　镜头透雾技术

 

    　透雾原理是这样的，在不可见光的范围内，有一频率的光可以穿透雾气，但是由于起波长不同，所以需要在摄像机上进行处理，以达到对其聚焦的目的,同时还需要在摄像机上进行从新设计，用来将这一频率的不可见光进行成像，由于这个不可见光没有对应的可见光色彩图，所以在上呈现的图像为黑白颜色。透过云雾、水气拍摄物体，相当于透过了两重透镜(水珠与实际透镜)，除了R光线可以正确聚焦在CCD成像面上，RGB光线中的GB均无法正常的投射在CCD成像面上，这样就造成了普通模式镜头无法正常、清晰的得到云雾、水气中的图像。

 

    　过去CCTV镜头还处于300mm以下阶段时，观测距离一般限定在1公里以内，这种应用对天气能见度的要求比较低，但是焦距已经发展到750mm的今天，雾天对监控图像的影响就不得不引起我们的重视了。这种情况尤其是在高速公路、森林防火、油田监控和离海面较近的港口码头等远距离监控中尤为重要。这种环境往往更容易产生雾气，使24小时不间断监控面临新的挑战。

 

    　针对这种情况，少数有设计、研发能力的厂商经过努力开发出了具有透雾功能的镜头，并成功实现了成品上市。这种技术的出现，大大拓宽了视频监控的应用范围，并且是人类依靠聪明智慧战胜自然环境的又一经典案例。市场上少数厂商在不具备生产透雾镜头产品能力的情况下，使用普通的产品充当透雾镜头来销售，宣称具有透雾功能，是极不负责任的行为。当然，在实际测试中无法蒙混过关，最终摆脱不了被淘汰的命运，但给lcd液晶屏图对此功能有需求的用户在产品选择上制造了许多障碍和浪费许多时间。

 

    　视频透雾增透技术

 

    　视频增透技术，一般指将因雾和水气灰尘等导致朦胧不清的图像变得清晰，强调图像当中某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使得图像的质量改善，信息量更加丰富。增强后的图像为图像的下一步应用提供良好的条件。一般来说增透技术有两种：空域的和频域的方法。但这些方法的对不同图像的适应性还存在一些缺陷。在上个世纪70年代，美国物理学家Land等提出了Retinex图像增强方法，它是基于人类视觉感知的图像处理模型。它能压缩图像动态范围，显示图像中被湮没的细节。但算法复杂，工程实现难度大，尤其是对实时视频的实时增强，因为计算量大，导致很难实际应用。随着硬件性能的提高，我们终于能把这个具有普遍适应性的图像增强算法变成实际的工程化产品。这是业内首次实现的Retinex算法的硬件产品。

 

    　Retinex算法是基于人类视觉系统感知和调节物体颜色和亮度的模型，这个模型解释了一般颜色理论无法解释的人眼对颜色的波长与亮度不是特别对应的现象。Land通过大量的实验证明我提的表面颜色不会因为光照条件的变化而改变即颜色恒常性。简单来说颜色恒常就是说无论是在正午的阳光下、白炽灯下，还是在阴暗的光照条件下，人类感觉到的同样物体颜色是一致的。正因如此，在进行图像操作时应当去除光照强度，照射不均等一些不确定和非本质的影响，只保留物体本质的反射性质如反射率等信息。基于这种方法处理的图像可以使图像在边缘锐化、动态范围压缩和颜色的恒定方面都有很好的效果，

 

　　Retinex理论的基本思想就是将原始图像看成是由照射图像和物体反射属性组成，照射光图像直接决定一幅图像中像素能够达到的动态范围，物体反射属性决定了图像的内在性质，因此，在原始图像中去除或降低照射图像的影响从而保留本质的反射属性是Retinex理论的基本思想。与其它图像增强方法相比，Retinex算法具有锐化、颜色恒常性、动态范围压缩大、色彩逼真度高等特点。

 

　　现在多部分的lcd液晶屏图视频增强器只是采用基于全局的Retinex图像增强算法通过在对数域内计算相邻像素点灰度值之间的比值从而得到相邻像素点之间的相对明暗关系，继而通过该明暗关系对原像素点灰度值进行校正，最后再对校正后的像素点灰度值进行线性拉伸，得到增强的图像。所以得到的增强图像对比度不高。而CASEVisionVE9901视频增强器采用先进的多尺度Retinex图像增强算法，具有较强的普适性。同时提供优化的对数直方图均衡处理和多种噪声滤波算法。它基于DSP的嵌入式硬件结构，具有尺寸小、功耗低、高性能的优点。且实时对图像处理，自动适应PAL制和NTSC制式视频图像。并具有极低的延迟，延迟时间不超过一帧，即PAL制视频延迟40ms，NTSC制式视频延迟33ms。同时，它还支持lcd液晶屏图全屏增强和局部窗口增强，局部增强窗口大小和位置可动态调整。