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技术解析:高清透雾摄像机图像去雾技术(图)
2014-11-05 09:33:20  作者:  来源:慧聪安防网  
  •   近年来,众多研究者致力于如何针对单幅降质图像按照图中雾气浓度的变化达到彻底去雾的效果:通过统计发现,无雾图像相对于有雾图像必定具有较高的对比度,从而我们可以利用最大化复原图像的局部对比度来达到去雾的目的……

  高清透雾摄像机图像去雾技术:

  如今不认不知无人不晓的雾霾已经成为人们心中的痛处,对于生活在雾霾比较严重的地方的人们来说,给生活带来的影响是全方位的。

  基于图像处理的图像增强技术应用:

  典型的雾天图像增强方法有灰度直方图变换方法、频率域分析方法和基于色感一致性的Retinex算法等。

  灰度直方图变换方法是把有雾图像的直方图变换为均匀分布的形式,从而增加像素灰度值的动态范围达到增强雾天图像整体对比度的效果。

  频率域中小波分析算法是采用基于小波分析的多尺度图像增强算法,其主要思想是由于雾的能量主要集中在图像的低频部分,对高频部分影响较小,所以在此基础上对图像的高频和低频分别进行增强或削弱以达到图像清晰的目的。值得一提的是,目前有一种在小波变换基础上发展起来的新的多尺度分析方法-曲波分析算法,特别适合于各向异性奇异性特征的信号处理,很好地弥补小波变换在图像的曲线边缘增强方面的局限性,能利用曲波变换的优势,采用基于曲波的消失点检测对雾天图像进行自动去雾处理。

  色感一致性或称为色彩恒常理论是基于人类视觉特点提出一种理论,认为人的视觉系统能够忽略环境中光照的变化而获得稳定的颜色感知。Retinex算法是建立在色彩恒常理论基础上一种图像增强方法,该算法通过视觉系统颜色不变性的特点,加强因为雾的干扰而被弱化的光照,从而达到对图像增强的目的。

  基于天气物理模型的图像复原方法:

  (1)多幅图像合成场景深度模型的方法

  早期的复原算法是利用场景深度求解大气散射方程从而获得清晰图像,随后便出现了利用不同天气条件下同一场景的多幅图像合成场景深度模型的方法,均取得了较好的效果,但受客观条件的限制,估测的场景深度往往不够准确,同时由于缺乏足够先验条件加以约束,容易导致复原的结果与实际不符。

  (2)光的极化角度分析与偏微分方程

  后来,人们从光的极化角度对雾进行分析,利用同一场景下的多幅图像把被雾散射的光线分离为水平极化光和垂直极化光,设计相应的滤波器消除雾对光线的影响,达到去雾的目的,这种方法去雾效果明显,图像失真小,但是计算量过大,难以应用于实际。此外,偏微分方程在雾天图像复原领域中也有广泛的应用,主要方法是在大气散射模型的基础上,建立雾化图像对应的梯度场,然后根据图像景深与梯度的关系构造偏微分方程并求解获得清晰的图像,该方法能够实现单幅图像的盲去雾,但是构造和求解偏微分方程的过程繁琐,同样难以实现。

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