夜视增亮算法

㈠ 夜视器是谁发明的他又从中牟利多少呢

你说的是夜视仪吧，
是瑞典隆德大学生物学教授埃里克·沃伦在澳大利亚新南威尔士州的阿拉伦峡谷，进行一项奇怪而颇具意义的研究。当他看到一群牛缓缓地从饮水槽边走开时，他欣喜地跑去翻看牛群留下的牛粪。你或许无法将一种全彩的夜视仪与牛粪相联系，而沃伦在牛粪中翻找的东西正是他发明的全彩夜视仪的原型——屎壳郎
沃伦从1985年开始研究屎壳郎.他对那些在漆黑的环境下仍然能够看见东西的动物的眼睛非常着迷，无论是在丛林中会灵巧地绕过树林的鸟类，还是在几乎没有一丝光亮的深海中找到配偶的鱼类。于是，他将研究方向从光学转向对动物眼睛的研究。而屎壳郎之所以深得沃伦的喜欢，是因为这些小昆虫能在不同亮度环境下飞行
夜间活动的屎壳郎具有一种非同寻常的能力，能够在夜晚看见许多细节，辨别许多不同颜色的东西，找到食物和配偶，躲避捕食它们的动物，避免撞上障碍物。受此启发，沃伦和凯尔波尝试发明一种新型的夜视系统——全彩夜视仪
在一次偶然的机会中，马德森和柳原弘道获知沃伦正在对夜间活动的昆虫进行研究。沃伦的研究对象屎壳郎拥有一双复眼，而复眼是由很多小眼组成。这些小眼能够在感光细胞阵列上共同组成一副单一的图像。从理论上讲，昆虫的小眼的夜视能力比人类的大眼睛差远了。但是，昆虫视觉系统有独特的处理光信号方式，它们能够更好地利用微光。随着光线变得黯淡，昆虫眼中的神经网络既能从相邻感光器获取信号，也能将所收集的这些信号保存更长的时间。根据光线强弱、物体运动快慢，昆虫会自主调节选择哪种模式进行成像
后来，利用屎壳郎的眼睛工作机制，沃伦和隆德大学的数学家、丰田汽车公司欧洲研发中心的工程师共同开发了一种新的数字图像处理算法
第一步，对一张数码相机在夜间拍摄的照片进行处理，提高图像的亮度和对比度。一张照片是由数百万矩形像素阵列组成的，每个像素点代表一个特定的光强度。而一张典型的夜间照片通常包含很多亮度接近零的像素点，同时也可能有一些亮度很高的点。这种算法可使图像中包含信息最多的那部分发亮，其他部分则保持不变。对于一张在几乎完全漆黑的环境下拍摄的照片而言，这种方法能够显示一些细节。然而，这种方法也会在图像上出现一些斑点。因此，第二步要去除这些斑点，而这部分的设计灵感主要来自屎壳郎的眼睛。算法的最后一步是通过修复可能在清除斑点的过程中丢失或被模糊的边缘部分，来提高图像的清晰度。
至于他从这项发明中牟利多少那就不得而知了。

㈡ 全彩夜视仪的图像处理

全彩夜视仪
早在1999年，沃伦就建立了一个用来描述任何亮度范围内物体运动速度的数学模型。然而，他在研究过程中发现，屎壳郎眼睛的复杂程度远远超过他的这个数学模型。后来，利用屎壳郎的眼睛工作机制，沃伦和隆德大学的数学家、丰田汽车公司欧洲研发中心的工程师共同开发了一种新的数字图像处理算法。
这种算法的工作原理与昆虫夜间视物的原理相似。第一步，对一张数码相机在夜间拍摄的照片进行处理，提高图像的亮度和对比度。一张照片是由数百万矩形像素阵列组成的，每个像素点代表一个特定的光强度。而一张典型的夜间照片通常包含很多亮度接近零的像素点，同时也可能有一些亮度很高的点。这种算法可使图像中包含信息最多的那部分发亮，其他部分则保持不变。对于一张在几乎完全漆黑的环境下拍摄的照片而言，这种方法能够显示一些细节。然而，这种方法也会在图像上出现一些斑点。因此，第二步要去除这些斑点，而这部分的设计灵感主要来自屎壳郎的眼睛。算法的最后一步是通过修复可能在清除斑点的过程中丢失或被模糊的边缘部分，来提高图像的清晰度。通过以上三个步骤，即便物体或照相机正处于运动状态，这一算法也能处理出清晰的图像。

㈢ 低亮度图片增强方法：基于保持图像自然度的低亮度图片增强算法

这篇博客介绍一篇基于保持图像自然度的低亮度图片增强算法：

这篇文章主要主要有以下三个方面的工作：

作者提出用相对亮度顺序（the relative lightness order）来衡量图像的自然程度。相对亮度顺序可以用来表示光照的方向和光照的变化程度。

文章中定义了LOE来衡量增强图片 和 之间的亮度顺序差：

其中 为RGB channel中的最大值。

对于每个pixel ，其在原图和增强图中的相对的亮度顺序差定义为：

其中 为异或操作。

最后，LOE定义为：

文中首先选择了五个pixel的四连接域作为领域范围：

对于在位置 的值 ， 表示领域内值为 的数量， 表示值为 和领域内值为 的数量在图片中所有位置的数量之和：

为了减少噪声的影响，使用局部的均值进行处理：

Bright-Pass Filter定义为：

其中 为局部的一个patch，文中是用 ，权重 定义为：

由Retinex理论，

其中 为每个channel的反射分量， 为亮度分量：

亮度分量可有Bright-Pass Filter获得：

反射分量可由下式获得：

文中使用了直方图规范化的方法进行亮度分量的增强。文中使用了对数变换：

但文中表示对数变换会使所有图像的亮度变得非常相似，作者根据输入图片的灰度值分布，适当地增加了低灰度值的数量，所以，新的加权的直方图分布为：

直方图的累积分布为：

经过CDF of the specified histogram后的直方图， 为：

然后求解 :

最后，增强后的图片为：

http://blog.sina.com.cn/u/2694868761

㈣ 司机夜视眼镜那种能在暗处增强光线的是什么原理啊 敬请先知的回复！

夜视镜，是采用光谱、波长原理分析等方法，利用人眼双目成像合成特征，选用能衰减、阻挡高能量紫外光、蓝光的透明材料注塑成黄色滤光镜，用黄色色母等添加剂与基料的科学配比，再加入适量的增光剂，保持黄色光波波长在500—680纳米人眼可视范围内，这种滤光镜能够将汽车大灯发出的高能量的、波长很短的紫外光、部分紫光、蓝光滤除，突出500—680纳米的黄光，这段波长的黄色光却阻断不了波长很长的红光和绿光，这就使我们所看到的汽车大小灯光好象变了颜色一样、成了柔和的黄光了，而路况的（亮）度并没有降低，对交叉路口的红绿灯又看得明白的原因所在。

㈤ 怎样提高监控夜视效果

视频监控是安防自动化中的主体，目前安防市场高清网络视频监控异军突起，得到迅速发展，解决了白天录像细节取证数据，但夜间光线不足时无法捕捉到清晰高质量的画面，夜间画面失去高清价值，让用户非常困扰。为此，业界厂商纷纷推出多样化的解决方案，不仅保证产品在白天有着出色的表现，也能提供不俗的夜间高清监控效果!
从图像采集的CMOS传感器、镜头选用，到编解码SoC相关技术的应用，配合高效的激光补光，可以使产品带来了满意的夜视监控效果，让我们来一探究竟!
采用星光级Exmor R背照式CMOS传感器
众所周知，低照度是指摄像机在低照度的环境下的图像细节还原能力，也是选择摄像机夜视效果指标之一，同样感光面积的图像传感器，像素越高，分配到每个像素的感光面积就越小，一个曝光周期内的通光量就越小，低照度效果就越差，当然增大传感器面积尺寸，成本会高出几十倍，显然无市场优势。
1、Exmor R : 背照式CMOS图像传感器技术。背照技术能有效改善传统CMOS感光元件感光度不足的问题，其采用了和普通方法相反方向在没有布线层的一面接收光线的背面照射技术，由于不受金属线路和晶体管的阻碍，开口率(光电转换部分在一个像素中所占的面积比率)可提高至近100%，因此，这类CMOS传感器的灵敏度已经与CCD传感器接近，低照度下图像效果极佳，但集成度更高，功能更加丰富、性价比更高。
2、NIR：其光电检测器采用最适于捕捉近红外光的构造，可以高效地捕捉近红外光，即使在黑暗中也能提供清晰的影像。
3、WDR：DOL (digital overlap)宽动态技术，使逆光环境拍摄到的明暗画面细节更清晰、无色差、重影、拖尾等，克服了传统宽动态技术缺陷。
4Pregius: 采用低噪点CCD结构，实现了高画质的有源像素型CMOS影像传感器全局快门像素技术。在工业应用中，很多时候需要识别高速移动被摄体的正确形状，由于以往的CMOS影像传感器的电子快门功能为卷帘式快门，在原理上无法避免焦平面失真的发生，类似问题在此技术中都得到了较好的改善。
采用 AF镜头
摄像机镜头如同人的眼睛一样重要，好的镜头能拍摄出日夜清晰、色彩真实的画面，也是视频监视系统的最关键设备，它的质量(指标)优势直接影响摄像机的整机指标。因此，摄像机镜头的选择是否恰当既关系到系统图像质量，也直接影响到照度及夜视效果。专业感红外的镜头采用特殊的镜片，能做到把430~900nm 甚至更长波段范围的光线都聚集到同一平面上，所以不管白天还是夜视都能获得更清晰的图像。由于镜片材料特殊，又关系到工程造价，我们必须从镜头工艺技术来提高镜头质量。
1、通透率：选用光学玻璃材质纯度高、多枚非球面镜片组合、多次研磨、镀膜来充分增强通透率达97%以上、红外光修正等。镀膜控制430~900nm 甚至更长波段范围的光线都聚集到同一平面上，白天和夜间红外下都保证清晰不失焦或偏焦，对镀膜工艺的精确控制也是镜头清晰度的决定因素之一，也是决定镜头好坏的主要技术。
2、进光量F：即F=f(焦距)/D(直径)，也就是通常说的光圈大小，光圈越大，进光量越多，夜视照度就越好，景深就越短;光圈越小，进光量越少，夜视照度就越差，景深就越长。当然F值越小，镜头的价格越贵，工艺要求难度越大。
3、智能双滤光片：白天可以阻止红外光对图像的干扰，夜晚可以增强低照度下的图像画质。这种双滤光片切换技术可使摄像机在白天获得色彩逼真的高品质图像，在黑暗环境中则提供高敏感度的黑白图像。
4、防水镜片：镜头前面的外壳防水镜片镀有增透膜，使光线不受镜片反射而减低清晰度和图像效果，为能及时清理雨水和灰尘不影响日夜图像效果，特别设计雨刷功能，同时为避免内外温差过大导致起雾加装了加热和风扇系统。
5、自动聚焦算法：AF优点是景深大，拍摄的清晰范围广，采用最新的VMC驱动机制及“爬坡算法”，比传统FF模组像素解析力高一半，但算法技术难度非常高。变焦AF镜头，是通过镜头、物体和焦点三方的位置发生变化而产生的。当成像面在水平方向运动的时候，视觉和焦距就会发生变化，更远的景物变得更清晰，让人感觉像物体递进的感觉。
采用高性能图像编解码处理芯片
视频编码器在监控系统中的作用是将前端图像、拾音器等设备采集到的音视频信号经过压缩编码，通过网络传输到后端的监控中心，主要是提供视频压缩或解压功能，但不同品牌型号处理器编解码能力不同，低码流、高画质、压缩比高等是市场关注最高的。
1、低码流：可靠有效的编码算法，是芯片低功耗、高视频压缩比率、低带宽低存储、快速移动物体无拖尾的有利保障。
2、图像处理：4A自动控制在任何场景中均可以获得色彩逼真、清晰的图像画面，自动白平衡AWB、自动增益AGC、自动曝光AE和自动光圈校正AI，4A自动控制技术是衡量网络摄像机厂商技术水平的重要标志。3D-MCTF数字降噪、帧累积、AGC技术也在提升夜视图像效果的同时使得画面清晰干净。
3、软件补偿算法：随着图像传感器技术的提高，以及图像降噪算法的应用，高清网络摄像机的低照度效果越来越好。由于高清网络摄像机的低照度下，图像噪点会比光线较好时增加很多，各种数字图像降噪算法也陆续应用于高清网络摄像机。比如，处理静态画面时使用三维滤波，而动态时则使用二维滤波。最佳方式是采用两种降噪算法结合使用，可以保留重要的细节，使图像更加平滑，并可以尽量减少运动物体形成的拖影，同时极大的改善视频的闪烁感。降噪的处理上还可以通过画面取样的细分、处理算法的提升、自动增益细化等来改善低照度摄像机的效果，处理完毕后再进行图像合并，出来的画面效果显得更加清晰和细腻。
4、智能算法：融入ROI感兴区域、虚焦侦测、音频异常侦测、人脸侦测、动态侦测、入侵侦测等算法，有效提升夜间识别人、车等动态物体，通过自动变倍放大获取更细节画面。
采用智能激光红外补光技术
低照度传感器摄像机在搭配激光红外智能补光，可以说0Lux照度下，人眼看不见的环境下使得摄像机依然能够拍摄到清晰可见画面，实现真正意义上的日夜型无间断监控，是平安城市、智能建筑、机场、港口等领域的最佳选择，普通红外的效率相对激光要差很多，为夜视效果做到极致必须选择更好的补光源——激光红外。
1、激光红外灯距离远：产品照射距离30~500米，最远可达3000米;
2、激光红外灯低功耗高效率：激光红外灯2W夜视100米，普通红外灯30W夜视15米;
3、激光红外灯亮度强：同等距离，激光亮度是LED红外灯的3倍以上，透雾能力强。
4、寿命长：高效的电光转换率65%，使激光功耗非常小热量小衰减极少。
5、智能分组控制：软件算法控制，分析获取镜头在不同倍数时激光灯自动智能远中近分组开启，而延长使用寿命和有效利用，保证夜视图像不过曝、无光晕、亮度均衡等。
供电和网络传输是在工程施工和安装时，要特别注意的事项，保证供电电源，如延长电源线或集中供电，夜间红外开启后，负载加大而电压严重衰减，是红外虽然开启机器工作正常，但红外功率不够，严重影响夜视效果。
如网络摄像机对供电有着相当严格的要求，据有关技术人员计算，须给每台网络摄像机DC 10.5~12.26V的电压，2A的电流，如若没有达到这个数据的话，在工程里，我们就经常碰到红外灯功率不够夜视差、IR-CUT的没有进行切换而夜视差等问题，而将电压、电流调至上述标准之后，效果有明显改善。
总之，夜视效果是当今高清摄像机技术标准之一，夜视效果也是能让市场认可产品的重要评判标准。90%以上的治安案件都是发生在夜间，这是国际上统计的数字。所以夜间监控比白天监控更重要。一线大城市夜间照明已经足够了，成像清晰度较好。但是中国大部分城市和乡镇夜幕降临以后皆是一片黑暗，所以夜视效果是摄像机具有非常广阔的应用前景。另外，在没有条件外加光源的监控场地，也需要使用红外夜视摄像机，例如室外或者有大片空地的场景。在这种情况下，低照摄像机显示的图像效果还是很差，这时候也必须用红外夜视摄像机，以便得到更清晰的图像。
对摄像机夜视效果而言，改善摄像机的最低照度和红外效果来提升图像质量是各大厂商努力的目标，监控环境一直在改变，对摄像机的夜视性能要求以低成本及高效率的性价比来满足市场，因此摄像机夜视在性能上的提升绝非就此止步，而是将不断进步以满足在复杂环境下人们对清晰监控的应用和需求。

㈥ 深企研发全彩色夜视技术 给机器一双透视黑夜的“AI之眼”

在一间漆黑的暗室，AI摄像头不借助外部光源，也能拍出全彩色照片，画板上的色块清晰可见。7月23日，深知未来智能有限公司举行技术发布会，正式发布这项行业领先的AI全彩夜视技术。

“即便在户外无星光的极暗情况下，它也能让5公里处的影像无处藏身。”深知未来创始人张齐宁说。

据介绍，在极弱光下如何彩色成像一直是困扰视频监控行业发展的瓶颈，传统数码摄像头主要由镜头、感光芯片和图像处理芯片（ISP）构成。其中，ISP类似人脑的视觉处理中枢。此前曾出现微光夜视技术、热成像技术、微光热成像融合技术、激光成像技术，但存在颜色细节丧失、目标识别困难、图像亮度低、噪点多等痛点。2017年在深圳成立的深知未来公司长期深耕视觉成像领域，此次公布的知影AI ISP全彩夜视技术设计了一套全新的AI算法模型，从源头突破了传统夜视成像的硬件技术极限。

光照度（Lux）是判断光照场景的主要指标，普通白天的光照大约在10万至30万Lux，人眼能感受色彩的低照度的极限则是1Lux。换言之，如果在全黑的环境中点燃1根蜡烛，距离蜡烛1米外基本就看不清东西了。

目前市场上的夜视相机极限光照度基本在0.1Lux。深知未来当天演示的测试情况显示，当暗室光照度达到十万分之一时，应用了深知未来技术的摄像镜头仍然可以清晰拍出物体的颜色，在镜头前走动的人也没能“隐身”。

“在最低光照强度只有0.0001Lux的情况下，它能通过低功耗卷积神经网络和大量参数的自动学习推理，实现运动场景的极弱光成像，形成高动态的视频图像。”张齐宁说。

在解释这项实时全彩夜视技术的背后原理时，张齐宁介绍，数码摄像头的感光芯片对弱光的感光能力已远超人眼。在摄像头主要构件中，唯一弱于人眼的就是ISP。早在2018年的实验中，深知未来就在极弱光全彩成像领域取得了突破，并率先将这一技术实现产品化。“之所以能比传统技术在效果上有100至200倍的提升，其中关键理论就是计算革命。随着计算规模上升、数据规模上升、神经网络模型层数增加，AI算法将全面超越传统算法，这为AI技术颠覆传统技术提供了基础。”张齐宁说。

近年来，AI夜视技术的应用场景不断延伸，除了公共安全、电力、石化领域的安防外，在工业无人机、智能 汽车 ，以及其他电子消费级产品中的应用也呈上升趋势。其中，伴随 汽车 智能化大潮的兴起，每辆智能 汽车 上需要安装十几颗摄像头，该领域也被视为AI夜视技术的重要应用场景。

张齐宁透露，目前，深知未来自主研发的全彩夜视产品已经在海防、工业无人机、铁塔等高技术要求场景中应用。如在海防领域进行夜间监控，在铁塔进行大范围高点监控，安装了全彩夜视产品的工业无人机可用于公安、应急、交警、森林防火等领域。

“下一步将与公安部各研究所、工业无人机各头部企业、全球光学镜头头部企业等上下游企业建立深度合作，打造所有视觉传感器的‘AI基础设施’，推动其在B端、C端视觉传感器中的应用。”张齐宁说。

审读：孙世建

㈦ 夜视镜的对安全有什么作用

通过在飞机上使用配备前视红外摄像机的导航吊仓和让飞行员配戴装有夜视镜的护目镜，可大大减少航空事故。

夜视镜是基于夜视技术同时借助光电成像器所做的辅助观察工具。夜视镜有三种，一种是微光夜视镜，一种是红外夜视镜，还有汽车驾驶夜视镜。

微光夜视仪在国外正广泛装备部队。它分为像增强微光夜视技术（直接观察）和微光电视（间接观察）两种。

(7)夜视增亮算法扩展阅读

功能特点：

夜视技术是借助于光电成象器件实现夜间观察的一种光电技术。夜视技术包括微光夜视和红外夜视两方面。微光夜视技术又称像增强技术，是通过带像增强管的夜视镜，对夜天光照亮的微弱目标像进行增强，以供观察的光电成像技术。

微光夜视仪，是目前国外生产量和装备量最大和用途最广的夜视器材，可分为直接观察（如夜视观察仪、武器瞄准具、夜间驾驶仪、夜视眼镜）和间接观察（如微光电视）两种。红外夜视技术分为主动红外夜视技术和被动红外夜视技术。

主动红外夜视技术是通过主动照射并利用目标反射红外源的红外光来实施观察的夜视技术，对应装备为主动红外夜视仪。被动红外夜视技术是借助于目标自身发射的红外辐射来实现观察的红外技术，它根据目标与背景或目标各部分之间的温差或热辐射差来发现目标。

㈧ 夜视仪为什么能让黑夜变白昼可以讲讲原因吗

夜视仪为什么能让黑夜变白昼？可以讲讲原因吗？

你有听说过夜视仪吗？只要透过他，再黑的夜都会瞬间变成明亮的白昼。那么他是如何做到的呢？

回答问题前，我们得先了解一下夜视仪的种类。目前常见的夜视仪分为红外夜视仪和微光夜视仪。红外夜视仪又分两种，一种是主动式，一种是被动式。1945年，美军率先装配了主动式红外夜视仪。这种夜视仪成像清晰，制作简单，原理是利用红外探照灯照射目标，然后将目标反射回的红外辐射转化成可见光图像，最终实现夜间观察。

简单的说，全彩夜视仪的彩色效果是经软件在处理的一种在成像技术，而非食物原本的颜色。此外，全彩夜视仪的弊端也和微光夜视仪大致相同的光线或烟雾沙尘环境中也是不能够使用的。总的来说，不管是什么夜视仪，各自都有独特的优缺点，如果一种夜视仪将多种夜视技术融合到了一起，那才是真正的无敌呢。