視頻圖像中雨滴去除技術(shù)研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于智能交通、工業(yè)生產(chǎn)、目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域，但是惡劣天氣嚴(yán)重影響到戶(hù)外監(jiān)控系統(tǒng)的識(shí)別，跟蹤等性能。所以對(duì)視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，消除各種天氣因素的影響，對(duì)于一個(gè)全天候的戶(hù)外視覺(jué)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)是必不可少的。而雨是最頻繁的惡劣天氣，視頻圖像受雨滴影響會(huì)嚴(yán)重退化，因此檢測(cè)和去除視頻圖像中的雨滴是一項(xiàng)非常艱巨的任務(wù)。本文主要對(duì)視頻圖像中雨滴的去除進(jìn)行了研究，將視頻中雨景分成靜態(tài)場(chǎng)景和動(dòng)態(tài)場(chǎng)景兩種類(lèi)型，針對(duì)不同情況分別研究了各自的解

2、決方法。
　　靜態(tài)場(chǎng)景下雨滴的去除。針對(duì)目前已有靜態(tài)算法不能同時(shí)保證雨滴去除效果和實(shí)時(shí)性的問(wèn)題，本文提出一種基于樣本模型的背景減法來(lái)分類(lèi)檢測(cè)雨滴。采用了視頻序列的第一幀為模板來(lái)快速初始化背景模型，能快速實(shí)時(shí)地進(jìn)行背景減法，對(duì)像素進(jìn)行分類(lèi)從而檢測(cè)出雨滴。此外，使用了一個(gè)快速簡(jiǎn)單的方法來(lái)隨機(jī)選取像素的八鄰域值，從而準(zhǔn)確建立與更新樣本模型。在雨滴去除時(shí)，不再考慮相鄰幀的像素信息，而是用其樣本模型的均值來(lái)代替被雨滴所覆蓋像素的亮度值。實(shí)驗(yàn)

3、證明了該算法在具有較好的實(shí)時(shí)性的同時(shí)，也能有效的實(shí)現(xiàn)雨滴去除的目的。
　　動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下雨滴的去除。針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)會(huì)對(duì)雨滴的去除造成嚴(yán)重干擾的問(wèn)題，深入學(xué)習(xí)研究了目前動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下雨滴去除的幾種方法，并分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)。本文在雨滴時(shí)域統(tǒng)計(jì)特性的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了一種動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下雨滴的檢測(cè)算法。與以往的雨滴檢測(cè)方法有所不同，該方法不再利用雨滴的物理、色度特性以及相機(jī)的參數(shù)，而是根據(jù)雨滴在幀間亮度值變化差異相對(duì)較小的特性來(lái)區(qū)別雨滴與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，使算法具