視頻監(jiān)控圖像去霧方法研究.pdf

1、霧天條件下,由于受到大氣中粒子的影響,成像設(shè)備獲得的戶外場景圖像顏色失真,對比度降低,使得視頻監(jiān)控、人臉識別、智能車輛監(jiān)控等工作無法更好的進行。本文的主要目的是根據(jù)視頻監(jiān)控的特點,研究去除霧天條件對視頻監(jiān)控圖像影響的算法,為進一步的圖像處理及應(yīng)用提供清晰的圖像源。本文在分析霧天圖像退化機理的基礎(chǔ)上,從圖像復(fù)原和圖像增強兩個方面分別對視頻監(jiān)控圖像去霧方法進行了深入研究。
　　 本文首先深入研究了霧天圖像退化模型,仔細(xì)分析了具體的物

2、理成像過程,并進行了模型的驗證,主要工作包括:光照預(yù)處理,大氣散射物理模型驗證,并初步給出了模型誤差?？紤]到特殊的霧天條件,部分影響模型的因素可以忽略,因此對模型做了簡化。
　　 其次,提出了基于先驗知識的圖像序列去霧算法。在霧天圖像退化模型的基礎(chǔ)上,分別提出了場景深度相同的霧天圖像恢復(fù)算法和場景深度不同的霧天圖像恢復(fù)算法,并與典型的去霧算法做了對比,實驗表明算法結(jié)果有明顯的改善,能夠很好的應(yīng)用于視頻監(jiān)控圖像。
　　 再

3、次,提出了改進的基于偏振原理的圖像序列去霧算法。討論了偏振鏡的工作原理;發(fā)現(xiàn)了偏振差分圖像與二色散射物理模型的相似性,提出了偏振圖像結(jié)合二色散射物理模型的去霧算法。另一方面,在現(xiàn)存基于偏振原理去霧算法的基礎(chǔ)上,將兩種基礎(chǔ)的去霧算法結(jié)合,提出了改進的基于偏振原理的霧天圖像恢復(fù)算法,并與其他算法做了對比,實驗證明該算法可以有效改善圖像的顏色信息和細(xì)節(jié)信息。
　　 最后,提出了基于深度分割的霧天圖像增強算法。為了驗證深度分割后的圖像處