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文檔簡介
1、交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于交通管理,交通視頻處理技術(shù)作為交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),也被越來越多的研究者關(guān)注。由于交通視頻由戶外的攝像頭拍攝,視頻圖像時常會受到多變天氣的干擾,尤其是目前常見的霧霾天氣,更是對交通視頻的質(zhì)量產(chǎn)生了巨大的影響。霧霾天氣條件下獲得的交通視頻圖像存在圖像退化、對比度下降、車輛目標不清晰等問題,導(dǎo)致了交通視頻車輛檢測過程中無法有效識別和跟蹤車輛目標。其中,針對交通視頻研究實時去霧方法是處理霧霾環(huán)境下的交通視頻圖
2、像的關(guān)鍵。
現(xiàn)有圖像或視頻去霧算法普遍存在三個方面的問題:實時性較差、還原后對比度失真、無法消除濃霧的影響。本文通過分析交通視頻圖像的特點,在圖像去霧算法的基礎(chǔ)上對交通視頻去霧方法進行研究,主要包括以下的研究內(nèi)容:
?。?)針對圖像去霧算法對圖像霧霾情況的適應(yīng)性較差,容易出現(xiàn)還原后對比度失真、無法消除濃霧干擾的問題,對基于圖像塊對比度增強的圖像去霧算法進行改進,提出了自適應(yīng)對比度增強的圖像去霧算法。該方法通過自適應(yīng)透射
3、率估計方法,利用圖像對比度及霧霾影響程度估算出初始透射率值,使去霧算法對不同程度干擾下的霧霾圖像有更強的適應(yīng)性。
(2)為了提高交通視頻的去霧速度,研究基于時空相關(guān)性的交通視頻去霧方法。該方法在自適應(yīng)對比度增強的圖像去霧算法基礎(chǔ)上,結(jié)合了交通視頻的時空特性,利用時間連續(xù)性階段性一次性估算出時間片內(nèi)的透射率分布情況和大氣光強等參數(shù),并通過劃分車道區(qū)域減小去霧還原的面積;在多路攝像頭接入的情況下,又利用了攝像頭的空間分布規(guī)律,減少
4、去霧算法的計算開銷;最終提高了交通視頻去霧的處理效率。
?。?)結(jié)合交通視頻處理的應(yīng)用特點,研究霧霾環(huán)境下的交通視頻處理整體流程,并實現(xiàn)交通視頻去霧系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以實現(xiàn)多路交通視頻去霧,輸出去霧后的視頻結(jié)果,有較好的應(yīng)用性;并且可結(jié)合交通視頻處理系統(tǒng)實現(xiàn)霧霾環(huán)境下的交通視頻處理,具備一定的拓展性。
本文從圖像去霧和交通視頻去霧兩方面的研究入手,最終實現(xiàn)了一個交通視頻去霧系統(tǒng),以支持霧霾環(huán)境下的交通視頻圖像處理。在圖像去
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