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视频图像去雾霾技术研究综述与展望

电子技术与软件工程 2015年第22期 94-95页

作者：胡子昂王卫星陆健强石颖华南农业大学电子工程学院广东省广州市510642 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室广东省广州市510642

光在雾、霾等介质中传播时,由于粒子的散射作用导致成像传感器采集的图像信息严重降质。视频图像去雾霾技术在消除不利天气影响、增强视见度的基础上,考虑系统实时性。从图像增强和物理模型的研究角度对图像去雾算法的处理效率进行综述... 详细信息

光在雾、霾等介质中传播时,由于粒子的散射作用导致成像传感器采集的图像信息严重降质。视频图像去雾霾技术在消除不利天气影响、增强视见度的基础上,考虑系统实时性。从图像增强和物理模型的研究角度对图像去雾算法的处理效率进行综述,综合了近年来国内外去雾算法的原理与进展,给出了典型的去雾算法在视觉上的对比和时效评估数据。最后,展望了该技术的研究难点和发展趋势。

关键词：视频图像去雾实时性图像增强物理模型

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基于SoPC的视频图像去雾设计

实验科学与技术 2022年第2期20卷 22-27页

作者：周帅杨超印茂伟李玉林张雨亭西南科技大学国防科技学院绵阳621010

介绍了视频图像快速去雾装置的设计和实现。装置以ZYNQ系列的SoPC(片上可编程系统)芯片作为开发平台,分析基于物理模型的暗通道先验去雾算法并对算法进行优化,设计向下最小值求解器完成单帧图像去雾算法的逻辑实现,提出了基于帧间像素... 详细信息

介绍了视频图像快速去雾装置的设计和实现。装置以ZYNQ系列的SoPC(片上可编程系统)芯片作为开发平台,分析基于物理模型的暗通道先验去雾算法并对算法进行优化,设计向下最小值求解器完成单帧图像去雾算法的逻辑实现,提出了基于帧间像素值均值法实现视频去雾算法。通过研究对去雾算法进行优化,增加算法的可移植度同时使用加速技术提升算法运算的速率,实现单帧图像快速去雾处理和视频图像的实时去雾处理,有效地避免了户外成像系统受到雾天的影响,具有十分重要的科学和工程意义。

关键词：片上可编程系统图像去雾暗通道先验算法视频图像去雾

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一种视频图像的去雾算法

桂林电子科技大学学报 2016年第5期36卷 364-368页

作者：吴绍启唐宁张子方赵鹏桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 天津市联大通信发展有限公司天津300192

针对去雾方法存在运算复杂度高、图像边沿细节模糊等缺点,提出一种基于K值邻域均值滤波的去雾算法。利用K值邻域均值滤波算法对大气透射图进行估计,通过大气散射物理模型进行去雾处理,最后通过乘法运算实现图像的亮度调整。实验结果表... 详细信息

针对去雾方法存在运算复杂度高、图像边沿细节模糊等缺点,提出一种基于K值邻域均值滤波的去雾算法。利用K值邻域均值滤波算法对大气透射图进行估计,通过大气散射物理模型进行去雾处理,最后通过乘法运算实现图像的亮度调整。实验结果表明,K值邻域均值滤波算法具有更快的处理速度,满足视频图像去雾处理系统的实时性要求,且解决了图像去雾后边沿模糊的问题,去雾效果更好。

关键词：视频图像去雾 K值邻域均值滤波算法大气散射物理模型

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降质视频图像特性分析和清晰化方法的研究

降质视频图像特性分析和清晰化方法的研究

作者：李梦蕊大连海事大学

学位级别：硕士

近年来,雾霾等恶劣天气频发,使得在此条件下所拍摄的视频图像退化严重,出现图像细节丢失、对比度降低、颜色失真等问题,视频图像的有效性和可用性大大降低,对航行监测、交通管控等很多方面都造成了严重的影响,因此对降质视频图像进行清... 详细信息

近年来,雾霾等恶劣天气频发,使得在此条件下所拍摄的视频图像退化严重,出现图像细节丢失、对比度降低、颜色失真等问题,视频图像的有效性和可用性大大降低,对航行监测、交通管控等很多方面都造成了严重的影响,因此对降质视频图像进行清晰化处理具有重大的应用价值。基于自适应去雾处理的目的,论文从图像增强的角度入手,对降质视频图像的特性进行分析,并针对雾天视频图像的实际雾化情况进行去雾。主要工作及成果如下:(1)降质视频图像特性的分析。对比研究了降质及未降质视频图像,分析出了两者之间的差异,分别从颜色衰减特性、对比度特性、时频域特性和景深特性四方面进行表征提取,并分析表征成分与图像质量的关系,为后续算法进行清晰化处理奠定了基础。(2)基于颜色衰减先验的自适应Retinex算法的研究。重点研究了 Retinex图像去雾算法的原理及步骤,并且通过对降质视频图像特性的分析与研究,建立了景深信息与高斯尺度参数的线性模型,实现了对亮度分量的自适应Retinex去雾处理,同时采用饱和度自适应线性拉伸算法优化饱和度分量,实现了雾天图像的自适应处理。最后通过MATLAB仿真实验进行了验证,结果表明该算法能够在突出图像细节的同时,更好地修复图像本来的色彩,能够有效地改善雾气浓度不均对视频图像所造成的影响。(3)结合关键帧和自适应Retinex算法的视频去雾模型的研究。对于视频去雾的研究,往往存在时间约束和亮度一致性的问题。针对视频去雾过程中存在的问题,研究了视频序列图像之间的相关性,并考虑到静态场景和存在动目标场景的视频各自的特点,提出了一种结合关键帧和自适应Retinex算法的视频去雾模型。该模型通过视频帧间的相关性实现对关键帧的选取,并结合自适应Retinex算法计算关键帧的景深信息与照度分量,通过阈值判断待处理视频帧的可参考信息并进行相应的去雾处理,实现视频去雾的目的。最后通过仿真实验对视频去雾的结果进行了对比分析,论证了该视频去雾模型及算法的有效性。

关键词：雾天降质图像图像增强 Retinex算法视频图像去雾

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联合最小值滤波和双边滤波的快速去雾方法

联合最小值滤波和双边滤波的快速去雾方法

作者：柳稼齐北京理工大学

学位级别：硕士

视频图像的去雾是图像处理领域的一个重要研究内容,被广泛应用于视频辅助运输、驾驶员辅助系统、遥感和户外视频监控等领域。本文基于大气模型开展了联合最小值滤波和双边滤波的快速去雾方法的研究。论文的主要研究工作及取得的研究进... 详细信息

视频图像的去雾是图像处理领域的一个重要研究内容,被广泛应用于视频辅助运输、驾驶员辅助系统、遥感和户外视频监控等领域。本文基于大气模型开展了联合最小值滤波和双边滤波的快速去雾方法的研究。论文的主要研究工作及取得的研究进展如下:1、针对颜色衰减先验模型复原场景深度图有误差的问题,提出了联合最小值滤波和双边滤波的方法来处理深度图的思想。利用局部景深不变的假设,让邻域像素的景深值相等,利用双边滤波消除出现的块效应;解决了近处白色区域在深度图中被误认为是远处的问题,提升了去雾效果的同时保证了算法的运算速度。仿真实验验证了方法的有效性。2、针对单幅图像去雾算法框架复杂、计算量的缺点,提出了联合最小值滤波和双边滤波的快速去雾方法。利用双线性插值的方法缩小图像,使之计算量变小;获得需要的透射率图后,同比例放大透射率图。解决了运算速度慢造成的画面卡顿问题。仿真实验结果表明,该方法提升了单幅图像去雾的实时性。3、搭建了实时处理视频的系统。从可见光相机输入彩色视频,通过网口传输到电脑端,进行去雾处理之后,输出到显示器,并通过网线远程控制云台;开发了一个适应windows平台、能长时间运行的实时去雾平台软件。通过系统实验验证了所提出去雾方法的性能。采用色彩失真和可见边缘等评估指标进行了评价。

关键词：视频图像去雾图像复原实时处理大气模型

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雾天环境下车载监控终端的设计与开发

雾天环境下车载监控终端的设计与开发

作者：杨东琼云南师范大学

学位级别：硕士

雾天环境下道路能见度低,车辆在行驶过程中,由于看不清前方道路上有人、动物或者其他小型障碍物,驾驶员可能会发生碰撞、撞击、交通事故、甚至生命危险等状况。这时,一种辅助驾驶的出现会很有帮助,为车载配置雾天环境下的车载监控终端... 详细信息

雾天环境下道路能见度低,车辆在行驶过程中,由于看不清前方道路上有人、动物或者其他小型障碍物,驾驶员可能会发生碰撞、撞击、交通事故、甚至生命危险等状况。这时,一种辅助驾驶的出现会很有帮助,为车载配置雾天环境下的车载监控终端就很有必要。雾天环境下的车载监控终端为驾驶员提供行驶帮助,在雾天环境下行车时,当前方道路出现小型障碍物,驾驶员不确定是否可以直接通过时,可以看看监控终端加以确认,若是障碍物,即时采取行驶措施,避免发生事故。但在雾天环境下,车载监控终端采集到的视频图像模糊、对比度下降、分辨率低,给驾驶员提供的图像不清晰或者图像信息不准确,会给驾驶员不准确的判断,无法达到很好的辅助驾驶的作用,反而有可能导致事故发生。视频图像去雾技术能够改善雾天降质的图像,让车载终端获取清晰视频图像,有效协助驾驶员安全行车。针对雾天出现的视频图像降质问题,本文首先研究雾对图像成像的影响机理以及雾天环境下图像成像原理,再结合图像增强和图像复原两种方法对受雾影响的道路交通有雾视频图像进行处理,消除雾对视频图像的影响,恢复场景颜色和对比度,得到清晰的视频图像。本文从图像增强算法和图像复原算法两方面展开,探索适用于硬件环境下道路交通场景下的视频图像去雾算法。研究雾对视频图像的影响机理,在入射光衰减模型和大气光参与成像模型的基础上推导图像复原模型。深入研究基于图像增强的直方图均衡化算法、Retinex去雾算法;研究基于图像复原的暗原色理论去雾算法。使用雾天环境下图像的暗原色值来估计透射率;求取暗原色图中亮度值最高的0.1%的像素点,这些像素点对应原图像,在原图像中最大的亮度值就是大气光的估计值;再根据雾天图像成像模型还原出清晰图像。对比分析粗略估计的透过率图、Matting细化的透过率图、双边滤波细化透过率图,得到平滑、细化、边缘效果更好的透过率图,用于恢复出更清晰图像。以上实验均在Matlab2014a环境下使用生活中道路视频图像加以验证。以嵌入式Linux操作系统、ARM11处理器、OK6410开发板为实验平台搭建雾天环境下车载监控终端开发平台。构建宿主机与目标板交叉编译环境,实现嵌入式Linux操作系统到开发板的移植,其中包括引导加载程序、内核、文件系统的移植;研究开发板camera接口和CMOS图像传感器,最终实现视频图像的采集、抓取、显示、保存、处理,其中处理部分是实现车载监控终端视频图像去雾。

关键词：视频图像去雾暗原色先验理论双边滤波 Linux OK6410