惡劣天氣條件下視頻圖像增強(qiáng)的關(guān)鍵問題研究.pdf

1、戶外視覺系統(tǒng)是圖像處理技術(shù)應(yīng)用的一個重要領(lǐng)域。人們需要對戶外系統(tǒng)采集到的視頻和圖像資料做進(jìn)一步的目標(biāo)檢測,進(jìn)行圖像分析及圖像理解等操作。這些處理方法對所使用的視頻和圖像質(zhì)量有一定要求。戶外視覺系統(tǒng)與室內(nèi)視覺系統(tǒng)采集到的視頻和圖像數(shù)據(jù)的共同點(diǎn)在于都會受光照等影響造成質(zhì)量下降。而戶外系統(tǒng)與室內(nèi)系統(tǒng)的區(qū)別在于,戶外系統(tǒng)還易于受天氣因素影響而導(dǎo)致嚴(yán)重的質(zhì)量下降。直接使用受天氣影響的戶外圖像會嚴(yán)重影響后續(xù)操作的準(zhǔn)確性。本文主要研究不同天氣因素對圖

2、像和視頻數(shù)據(jù)的影響,針對圖像和視頻數(shù)據(jù)去除雨、雪、霧的過程中所存在的關(guān)鍵問題進(jìn)行分析,并分別給出解決方法,最終實(shí)現(xiàn)建立去除雨、雪、霧的統(tǒng)一模型,具體研究內(nèi)容如下:
　　首先本文針對視頻圖像去除雨滴過程中存在的無法使用統(tǒng)計(jì)方法對雨滴軌跡與運(yùn)動物體進(jìn)行準(zhǔn)確區(qū)分的問題,研究了在RGB空間中雨滴影響區(qū)域與運(yùn)動目標(biāo)成像區(qū)域的不同量化特征。首先以雨滴物理成像過程為基礎(chǔ),對雨滴成像亮度和背景像素亮度之間的對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行分析。在此基礎(chǔ)上對RGB空間

3、成像模型進(jìn)行研究,通過引入基于RGB空間的雨滴檢測函數(shù),對雨滴影響區(qū)域與運(yùn)動目標(biāo)所在區(qū)域進(jìn)行判別。最后使用背景像素替換法對檢測的雨滴區(qū)域進(jìn)行雨滴去除操作。提出的基于RGB空間的雨滴檢測函數(shù)能夠有效降低雨滴檢測過程中的誤檢測率和漏檢測率。解決了已有算法通過對雨滴形態(tài)或亮度特性進(jìn)行檢測時(shí),只對部分雨滴有效這一缺點(diǎn)。
　　其次針對基于RGB空間的雨滴檢測函數(shù)求解過程過于復(fù)雜這一缺點(diǎn),本文對基于HS V顏色空間的判別方法進(jìn)行研究。通過將基

4、于RGB空間的雨滴成像模型轉(zhuǎn)化到HS V空間,研究了在HS V空間的雨滴檢測條件,最終給出基于HS V空間的檢測與去除方法。該方法可以提高檢測速度,使雨滴檢測算法適用于戶外實(shí)時(shí)系統(tǒng)。
　　再次針對單幅圖像去霧過程中存在的使用鄰域統(tǒng)計(jì)方法估計(jì)透射函數(shù)具有的速度慢且存在錯誤輪廓的缺點(diǎn),提出一種基于暗平面矢量分解法的霧成像模型。暗平面矢量分解模型通過對霧成像的大氣衰減過程進(jìn)行研究,對矢量進(jìn)行分解變換把霧圖像中的亮度矢量分解成兩個矢量的和

5、,其中一個矢量是不受霧影響的,稱為暗平面矢量,另一個矢量是一標(biāo)量與固定方向矢量的乘積,用來增加暗平面的亮度。通過增亮暗平面的方式實(shí)現(xiàn)去霧過程。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于去霧過程為單像素點(diǎn)計(jì)算,避免傳統(tǒng)方法采用鄰域估計(jì)值求解透射函數(shù)的過程,有效降低了算法復(fù)雜度,提高了算法效率。
　　戶外成像系統(tǒng)需要根據(jù)不同天氣類型分別選取不同處理方法,錯誤的天氣分類結(jié)果嚴(yán)重影響天氣去除效果,針對這一缺點(diǎn),綜合研究了靜態(tài)天氣與動態(tài)天氣的成像特點(diǎn),通過對基于顏色

6、空間的雨滴成像模型和基于暗平面矢量分解法的霧成像模型進(jìn)行對比分析,提出適用于靜態(tài)天氣和動態(tài)天氣的統(tǒng)一矢量分解模型。該模型在去除靜態(tài)天氣因素時(shí)具有良好的速度,在動態(tài)天氣因素的去除中具有避免了已有算法必須通過幀間統(tǒng)計(jì)才能進(jìn)行雨、雪檢測的缺點(diǎn)。
　　最后在視頻去除雨、雪過程中還需要對背景進(jìn)行對齊,對齊不準(zhǔn)確時(shí)會影響雨雪的檢測結(jié)果。此外使用統(tǒng)一模型去除動態(tài)天氣影響因素時(shí),存在少量殘留軌跡。針對這兩個缺點(diǎn),對幀間數(shù)據(jù)濾波方法進(jìn)行研究,通過G

7、uided Filter濾波方法對殘留痕跡做進(jìn)一步去除。使用統(tǒng)一矢量分解模型和Guided Filter濾波方法,可以免去視頻檢測雨雪軌跡時(shí)所需要的背景對齊這一步驟,進(jìn)一步提高算法速度。
　　綜上所述,圖像復(fù)原方法的復(fù)雜度和復(fù)原結(jié)果的質(zhì)量是戶外視覺系統(tǒng)應(yīng)用過程中的關(guān)鍵問題,建立適用于靜態(tài)天氣和動態(tài)天氣的統(tǒng)一模型一直是戶外圖像處理領(lǐng)域的難點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的統(tǒng)一矢量分解模型能夠有效去除戶外視覺系統(tǒng)中天氣因素的影響,并降低算法的