汽車夜視抗暈光系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、夜間行車時若對面車輛開啟遠光燈，駕駛員會感到非常刺眼，無法看清前方路況，這種現(xiàn)象稱為暈光現(xiàn)象。可見光和紅外視頻融合的抗暈光方法充分利用了可見光圖像分辨率高、有色彩和紅外圖像沒有暈光的優(yōu)點，得到的融合圖像既沒有暈光，又具有較高的清晰度和色彩，將融合結(jié)果輸出在顯示屏上，可以在夜間發(fā)生暈光時為司機提供前方路況的清晰圖像。
　　本文針對現(xiàn)有可見光和紅外視頻融合抗暈光方法仍存在的問題:1.抗暈光圖像融合算法消除暈光不徹底;2.融合圖像清晰度

2、較低，開展了以下研究工作:
　　1)結(jié)合本文可見光和紅外圖像的特點，采用了基于特征點的配準、MSR增強、3×3模板的中值濾波作為本文的圖像預(yù)處理算法，預(yù)處理后的可見光和紅外圖像消除了空間上的差異，暗處目標和視覺效果得到增強，濾除了圖像拍攝過程中產(chǎn)生的噪聲;
　　2)設(shè)計了一種YUV-Curvelet變換融合可見光與紅外圖像的算法，該算法通過Curvelet變換實現(xiàn)圖像二維細節(jié)信息的有效表達，通過在YUV色彩空間下進行融合來減

3、少算法計算量、避免色彩失真，融合圖像中物體的紋理、輪廓、邊緣以及色彩均清晰可見;
　　3)針對YUV-Curvelet變換融合圖像依然存在暈光的問題本文設(shè)計了一種權(quán)值自動調(diào)整的低頻系數(shù)融合策略，該策略能夠根據(jù)低頻系數(shù)對應(yīng)的暈光程度自動調(diào)整其融合權(quán)值，可以避免暈光信息參與融合過程，并最大程度地保留有用信息，對改進的YUV-Curvelet變換的融合結(jié)果進行分析，從主觀視覺效果上可以看到該方法的融合圖像徹底消除了暈光，客觀指標顯示市內(nèi)

4、小區(qū)道路場景下比YUV-小波變換融合圖像的平均梯度、邊緣強度分別提高了58.43％、60.12％，市內(nèi)主干道場景下分別提高了45.02％、50.23％，市郊道路場景下分別提高了53.09％、52.47％，表明改進YUV-Curvelet變換融合圖像的清晰度比YUV-小波變換顯著提升，細節(jié)信息也更加豐富，人眼視覺效果更好;
　　4)設(shè)計了一種抗暈光評價指標——暈光消除度，以及一套針對可見光和紅外抗暈光融合圖像的評價體系，用來客觀地評

5、價算法去除暈光的程度以及融合圖像非暈光區(qū)域的視覺效果，結(jié)果顯示本文算法在三種場景下融合圖像的暈光消除度較低頻系數(shù)加權(quán)平均的YUV-Curvelet變換分別提高了45.94％、27.74％、22.84％，非暈光區(qū)域視覺效果評價指標也有明顯提升;
　　5)為了驗證本文算法的可行性，采用USB攝像頭和筆記本電腦搭建了抗暈光視頻融合系統(tǒng)，采用MATLAB及其GUI功能設(shè)計了系統(tǒng)的軟件平臺。使用抗暈光系統(tǒng)對夜晚不同場景下開啟遠光燈的車輛進行