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低照度视频中车辆行驶速度的计算方法

刑事技术 2020年第5期45卷 499-502页

作者：李威张泽枫潘少猷张志勇衡威威冯浩司法鉴定科学研究院上海市司法鉴定专业技术服务平台上海200063

目的利用图像融合技术解决低照度视频中参考物无法识别的难题,从而提高基于监控视频计算事故车辆行驶速度方法的适用性。方法选取同一监控摄像头拍摄的3帧图像(1帧路面标线清晰的图像及2帧低照度视频中的关键帧图像),利用简单的图像融... 详细信息

目的利用图像融合技术解决低照度视频中参考物无法识别的难题,从而提高基于监控视频计算事故车辆行驶速度方法的适用性。方法选取同一监控摄像头拍摄的3帧图像(1帧路面标线清晰的图像及2帧低照度视频中的关键帧图像),利用简单的图像融合方法-线性加权融合实现像素级图像融合,将关键帧图像中目标车辆相关特征与道路场景参考物的相对位置关系显现出来,从而解算目标车辆的行驶速度;最后,将根据目标车辆行车记录仪视频计算所得车速作为参考值,验证本方法是否可靠。结果本方法所得车速的相对误差约为–0.86%,证明了该方法的可靠性。结论本方法能有效解决低照度视频中参考物不能识别的难题,可为事故车辆行驶速度的鉴定提供技术支持。

关键词：视频侦查图像融合低照度视频参考物识别车速鉴定

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基于暗原色先验的低照度视频快速增强算法

基于暗原色先验的低照度视频快速增强算法

作者：翟佳天津大学

学位级别：硕士

多媒体、视频监控等技术发展迅猛，已经成为人们交流以及记录的常用工具。但是在会议室、电影院、阴天或夜晚等低照度环境下进行拍摄时，所得到的视频对比度低、信噪比小、视觉效果差，图像中的细节信息无法清晰体现出来，这使得后续的... 详细信息

多媒体、视频监控等技术发展迅猛，已经成为人们交流以及记录的常用工具。但是在会议室、电影院、阴天或夜晚等低照度环境下进行拍摄时，所得到的视频对比度低、信噪比小、视觉效果差，图像中的细节信息无法清晰体现出来，这使得后续的图像特征提取、分析、理解与识别受到限制。因此，对低照度视频进行增强去噪具有很强的重要性及实用性，可以应用在监控系统、模式识别、医学图像分析等领域。本文介绍了传统低照度增强去噪理论，阐明了不同增强低照度图像可视性方法的基本过程并分析了其原理，指出了以上方法在解决局部细节亮度、噪声、实时处理等方面的缺陷。现有“基于暗原色先验的低照度图像增强算法”与传统增强算法相比具有更高的保真度，对细节的保留效果更佳。但由于低照度图像曝光不足，图像增强后噪声对图像的影响更加恶劣。因此，本文提出一种改进的基于暗原色先验的快速有效方法来增强低照度视频。在现有“基于暗原色先验的低照度图像增强算法“的基础上，利用时空域累积信息和双边滤波对低照度视频进行去噪预处理，在去除噪声的同时保留图像中的运动信息。同时，对算法各部分进行数据划分和并行性挖掘，使算法适应GPU并行运算，获得数十倍的性能加速，达到实时处理性能。实验结果表明，本文算法可有效抑制视频中的噪声，提高视频的对比度，突出细节信息，从而获得更加清晰、自然的高质量视频。

关键词：低照度视频视频增强暗原色先验去噪双边滤波 GPU

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基于暗原色先验的低照度视频增强算法

计算机系统应用 2019年第6期28卷 165-171页

作者：刘峰王信佳于波徐福龙中国科学院大学北京100049 中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168

在低照度条件下,视频质量总是不容乐观.对比度低,边缘细节不清晰,亮度低等情况会给视频后续处理带来很多不必要的麻烦.针对这种情况,本文提出了一种改进的基于暗原色先验的低照度视频增强算法.首先将输入的低照度图像取反,再对该图像进... 详细信息

在低照度条件下,视频质量总是不容乐观.对比度低,边缘细节不清晰,亮度低等情况会给视频后续处理带来很多不必要的麻烦.针对这种情况,本文提出了一种改进的基于暗原色先验的低照度视频增强算法.首先将输入的低照度图像取反,再对该图像进行去雾操作.大气光值由输入图像的暗通道最大值估计,同时,利用快速导向滤波计算并优化透射率,实现了保边降噪.最后,通过再次取反图像得到增强后的图像.透过实验结果证实,该算法能有效增强低照度图像的对比度,突出图像边缘的细节,提高图像的亮度,有效增强低照度图像.

关键词：低照度视频暗原色先验快速导向滤波去噪

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一种基于暗原色先验的低照度视频增强算法

电子测量技术 2013年第10期36卷 55-57,77页

作者：刘洋潘静庞彦伟天津大学电子信息工程学学院天津300072 天津职业技术师范大学电子工程学院天津300222

在低照度条件下进行拍摄时,得到的视频对比度低,细节信息很难体现出来。提出了一种改进的基于暗原色先验的低照度视频增强算法来增强这类视频。传统基于暗原色先验的增强算法会放大视频噪声,为了克服这个缺点,利用时域累积信息对低照度... 详细信息

在低照度条件下进行拍摄时,得到的视频对比度低,细节信息很难体现出来。提出了一种改进的基于暗原色先验的低照度视频增强算法来增强这类视频。传统基于暗原色先验的增强算法会放大视频噪声,为了克服这个缺点,利用时域累积信息对低照度视频进行去噪预处理。在增强过程中,采用快速算法逐帧计算,增强后的视频相比于传统方法具有更高保真度。实验结果表明,算法可有效抑制视频中的噪声、提高视频的对比度、突出细节信息,从而获得更加清晰、自然的高质量视频。

关键词：低照度视频视频增强暗原色先验去噪双边滤波

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基于低秩稀疏理论的视频增强研究

基于低秩稀疏理论的视频增强研究

作者：袁珍大连理工大学

学位级别：硕士

随着安防意识的增强,越来越多的场所装有视频监控设备如校园,居民区,停车场等等。但是由于夜间光照条件不足,获取的视频亮度不足,对比度下降,含有大量的噪声,视觉效果较差,从视频中获取的信息非常有限,不利于进一步处理。为获取更多的... 详细信息

随着安防意识的增强,越来越多的场所装有视频监控设备如校园,居民区,停车场等等。但是由于夜间光照条件不足,获取的视频亮度不足,对比度下降,含有大量的噪声,视觉效果较差,从视频中获取的信息非常有限,不利于进一步处理。为获取更多的信息需要对视频进行增强以及去噪处理,改善视频的视觉效果。视频增强技术可以改善夜间视频光照不足,对比度下降以及可视性较差等问题。本文研究了基于Retinex模型的增强技术、空域亮度映射增强技术以及基于帧融合的视频增强技术。基于帧融合的视频增强技术利用白天的背景信息来增强夜间视频,本文提出了一种新的融合策略,解决了传统的融合策略所出现的混淆现象以及运动边界不完整的问题。实验表明,本文提出的视频融合方法,提高了视频的亮度,拉伸了视频的动态范围,较好地保持了图像的细节,改善了视频的视觉效果。视频中的噪声也是影响视频质量的关键因素。BM3D去噪方法是公认较好的去噪方法,在去噪的同时能较好的保持图像细节。但BM3D只对高斯白噪声有效,当视频中含有较多的随机脉冲噪声时,BM3D的去噪效果欠佳。实际获取的视频中不只含有高斯白噪声,而是多种噪声的混合,影响BM3D在处理真实视频时的质量。近年来,低秩稀疏理论受到越来越多的关注,并且在图像应用中取得不错的效果。本文研究发现,HUI JI等人提出的应用低秩稀疏理论进行视频图像去噪的LS模型中,仅对稀疏矩阵进行约束,而图像中的高斯白噪声使LS模型中的低秩矩阵低秩性和稀疏矩阵稀疏性不能同时满足,造成去噪不充分或细节严重丢失。本文在LS模型的基础上引入附加约束项,提出一种新的用于去除图像中混合噪声的LSE模型,实验结果表明,LSE模型在保证去噪效果的同时,保留了更多的图像细节信息,具有更佳的视觉效果,去噪后图像的信噪比与噪声图像相比提高了约5～10dB,与LS模型相比提高了0.1～2dB。

关键词：低照度视频视频增强视频去噪低秩逼近帧融合