基于雨線時空特性的雨天視頻圖像恢復.pdf

1、雨天視頻圖像受得戶外天氣因素的影響,使得場景中的很多信息被覆蓋或者模糊化,造成細節(jié)信息無法辨認,這影響了相應的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的正常工作和運行效率。因此,消除此不利因素的影響,提高圖像的質量和視覺效果變得尤為重要。
　　雨是一種復雜的天氣情況,高速下落雨滴的數量分布和時空分布是隨機的,這使對雨場景的建模變得復雜化,且特定的物理模型只適應于一定的雨場景。
　　本文使用一種基于局部開窗的亮度初檢,該法先對相鄰幀視頻圖像亮度值作差,再

2、對差值圖像進行開窗處理。此算法能很好地區(qū)分出場景和目標,并對目標區(qū)域內的雨區(qū)進行有效地檢測。此外,該算法不必對運動目標進行復雜的配準過程,提高了系統(tǒng)的雨區(qū)檢測的速度。在亮度初檢的基礎上,添加雨線的大小、方向等特性約束,完成了雨區(qū)的檢測工作。該雨區(qū)的檢測過程利用雨線的亮度、大小、方向特性,能檢測出精準的雨區(qū)。
　　在檢測出的雨區(qū)之后,本文用曲率驅動擴散模型視頻圖像進行幀內修復。該模型通過對全微分模型進行改進,利用邊界曲率調整各向異性