在图像处理中，一般用下述模型来表达所看到的有雾图像：

　　I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))

　　I代表所看到的图像强度，J是景物光线强度，A是大气光成分，t是用来描述光线通过媒介时没有被散射掉的那部分。透雾的目标就是从I中恢复出J、A、t、J即对应于透雾后的结果图像。其中，J(x)t(x)称为直接衰减项，代表的是景物光线在媒介中经过衰减后的部分，A(1-t(x))为大气光成分，由前方散射引起。

　　在充分分析透雾理论的优势与不足，并进行深入的研究探索后，海康威视结合安防监控领域的视频图像透雾的特殊要求，开发了一种实时视频透雾技术。该技术基于大气光学原理，区分图像不同区域景深与雾浓度进行滤波处理，获得准确、自然的透雾图像。

　　该实时视频透雾技术能够根据雾况的变化自动调整从而适应各种场景应用，避免出现近景透雾过度发黑而远景模糊的情况；同时兼顾了实现的效率与复杂度，保证了整个透雾的实时性与可工程化。

　　同时，这项实时视频透雾技术不但可以有效去除雾气带来的影响，而且能够避免对某些场景的过渡处理导致的色彩误差，以及雾气过度去除带来的不真实感。如图1，其中a是包含薄雾的图像，b是传统透雾方法的效果，c则是实时透雾技术处理后的效果。可以看到，由于雾气本身不厚，传统透雾方法b中由于缺乏自适应能力，红框内出现了发黑及色彩失真现象，c中的红框内图像效果则自然真实。

　　实时视频透雾技术与其它透雾方法相比的优势主要体现在以下几方面：

　　·透雾能力强。实时视频透雾技术能够根据不同的景深准确的去除相应程度的雾气。传统图像增强的方法可能出现近景透雾效果较好而远景则仍残余朦胧雾气；而基于图像复原方法的透雾效果与选择成分的准确性有关，成分选择准确则透雾处理效果较好，如成分选择不准确则可能出现很糟的结果，因此该方法的透雾算法性能不够稳定；

　　· 通透性好。经过实时视频透雾技术处理后的图像很通透，有较好的对比度。而其它方法因为对景深估计不准确而残余了雾气，使透雾后的图像并不是很通透；

　　·细节保留程度高。实时视频透雾技术中包含保持细节的特殊处理，因此透雾后的图像能把原来隐藏在雾气后的细节信息继续保留甚至部分增强，这也是其它方法难以达到的；

　　· 色彩的饱和度高、还原能力强。实时视频透雾技术不会改变图像的色调而仅仅是增加其色彩的饱和度，其它透雾方法则可能出现色调失真的问题；

　　· 不会引起图像偏暗现象。实时视频透雾技术由于包含有亮度提升性能，不会出现结果图像偏暗的现象。其他方法则可能引起对比度降低的问题；

　　·应用范围广泛。实时视频透雾技术也可用于对无雾的图像进行处理，提高原图的对比度与饱和度，同时能够改善图像的通透感，起到提升图像视觉品质的作用。