三旺通信新品：AI ISP極光夜視全彩攝像機，還原黑夜下的真實色彩

視頻監控作為城市的“天眼”，肩負著守護城市安全的重任。然而，面對復雜的應用場景，監控功能仍然存在著死角和軟肋。其中黑夜作為眾多軟肋之一，不斷挑戰著監控攝像的技術底線。

為了在黑夜也能看得清晰，人們很早以前就開始了嘗試。二戰期間德軍使用的第一臺夜視儀，便是為了黑夜作戰而生。如今，隨著技術發展，時代演變，在夜晚具備“彩色視覺”的設備越來越多。

目前市面上彩色視覺設備應用的方法主要有三種：第一，用于安防攝像頭的低照度CMOS，通過增加感光顆粒面積，從而增加光子數量，但噪點也會同時增大;第二，用于軍事的EMCCD，通過增大光電轉換效率，將原本畫面上的一個光子，轉化為幾十上百個光子，從而看得更清晰，但這種方法價格昂貴，難以大規模應用;第三，采用的多幀HDR，但是只能用來拍靜物。

所有的夜間“彩色視覺”設備和使用方法，都是為了解決一個問題：低照度的環境下圖像細節的還原能力。因此這兩年出現了一個火熱的話題：AI ISP。如何通過AI的賦能融合ISP，將圖像質量進一步提升是行業很眾多品牌的重要研究方向。

那為什么夜間獲取高質量的視頻成像這么難呢?

首先，我們看下視覺成像中兩個重要的問題

1. 去噪

2. 亮度和對比度的調整

在整個數字成像系統中，噪聲在從光信號轉換成數字信號的過程中是一直存在的。而噪聲又分為很多種，有些噪聲很容易被測量出來，但有些噪聲很難測量。如何進行噪聲測量，以及進行噪聲的數字建模，對整個的夜景去噪過程來說并非易事。傳統方法難以區別噪聲和細微的信號。

而在夜景拍攝中，因為光線不足/不均勻，為了得到更清晰自然的圖像，我們不僅要調整亮度，也要調整對比度。在對比度的調整中，傳統的方法，學術界稱其為直方圖均衡，但均衡并不代表能得到最佳的成像效果，而是根據全圖的亮度進行調整，最終生成一個與我們的期望較為接近的圖像。

基于以上兩點，再通俗的來總結一下就是：傳統的攝像機系統在低光照(夜間)條件下，只能拍攝出噪點多或亮度低的黑白或失色視頻;而在高對比度場景下，成像容易存在陰影欠曝或高光過曝，難以兼顧。這兩種情況都會造成圖像的細節丟失。

雖然去噪一直是 ISP 的重要功能，尤其在視頻感知領域，但隨著夜景、惡劣天氣、復雜光線、高運動的環境等復雜場景的應用需求擴大，傳統ISP圖像處理技術已近瓶頸，且面臨：參數多，調試難，開發周期長、畫質提升難，投資收益低等問題。

市場需求的召喚，在低光照或高對比度場景下拍攝出清晰的圖像是實現攝像機系統場景普適性的關鍵。三旺通信極光夜視全彩攝像機，不同于以上方法，它是基于 AI 引擎的 ISP 架構，可通過神經網絡算法增強芯片內置 ISP 模塊的圖像處理能力。同時，利用圖像增強深度神經網絡打造的“黑夜視覺”，可以同時做到提亮和降噪，在同樣硬件下，可將夜間圖像的亮度提升200倍，并將 HDR 處理推向新高度，使得圖像具有更自然的色彩再現和更寬的動態范圍，它也是目前降噪領域最好用的算法。

總結一下，具備的特征有：

低照度清晰成像：降噪的同時保留圖像信息不丟失。

全彩夜視：極弱光環境下(光照度0.001lux)也能獲得高清彩色畫面。

超大場景：長焦遠距，實現大范圍目標物體清晰監控、識別。

反偵察：無需補光燈，彌補了不法分子通過檢測補光來規避監控的漏洞。

超寬動態技術：強光抑制，實現逆光場景所見清晰(如：交通路口車牌顯示)，暗光場景色彩飽滿(如：車內人員面部特征)。

無拖影：運動物體無拖影成像。

超快對焦：低照度、無輔助情況下實現快速對焦。

超低功耗：因無需補光燈，整機功耗低，綠色環保。

比起傳統的ISP，引入AI技術的三旺通信極光夜視全彩攝像機不僅擴大了系統的可適用場景，而且還大大降低了成本，可適用于安防領域的大規模部署。

視頻監控作為安防行業落地的主要“抓手”，城市智慧化的“眼鏡”，在整個安防業中占據著重要的角色。AI ISP因具備了智能調優、加速開發交付、高算力+大數據、突破畫質極限、迭代學習等優點，將是未來ISP技術發展的趨勢。