| 作者： | 乌音嘎 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 刘永信 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 内蒙古大学 |
| 关键词： | 智能交通;视频监控;沙尘环境;图像处理 |
| 摘要： | 计算机视觉技术与数字图像处理技术的发展，使得视频监控及成像系统能够拍摄到内容丰富的图像信息。如收费站的监控系统，在晴朗的天气能获取精确的车辆基本特征及清晰的车牌号等信息，这些资料可以作为查询车辆信息或处理车辆违章等事件的依据。然而在沙尘环境下，由于沙尘颗粒的影响，室外监控系统捕捉到的视频图像受到不同程度的退化，以致在沙尘暴天气获得的图像呈颜色失真、对比度降低等情况，需要对这种条件下的图像和视频资料进行增强处理，以提取有用信息。 论文通过图像处理的算法，从静态和动态两方面入手，对沙尘图像和沙尘视频进行清晰化处理。论文主要的研究内容如下: 1.对降质的沙尘图像做去尘处理 方法1:利用多尺度Retinex算法增强由于沙尘影响而降质的图像，该算法在一定程度上能减小沙尘影响，但增强后的图像颜色暗淡，细节不太明显，所以通过直方图均衡化算法对图像亮度进行非线性拉伸，提高图像对比度。论文根据直方图均衡化算法的特性，先把彩色图像分解为三个分量，再对每个颜色通道做直方图均衡化算法处理，从而能更好地增强图像亮度。最后对实验结果从主观和客观两方面做评价。 方法2:由于沙尘天气造成获取的图像颜色衰减，因此需要对衰减的各个颜色做补偿，还原原图像色彩，以达到增强沙尘图像的目的。所以，论文首先根据散射和颜色衰减原理使用经验模型，分别计算出在沙尘天气下沙尘颗粒对大气传输产生的各颜色衰减值并进行补偿;其次，为了提高沙尘图像对比度，用直方图均衡方法对降质图像做清晰化处理;然后用引导滤波法加强图像局部细节并去除噪声。最后为了验证论文算法的有效性，对处理后的清晰图像分别进行主观评价、客观评价和噪声监测。 2.对沙尘视频序列的去尘处理 把基于经验模型的沙尘图像增强方法运用到沙尘降质视频中做去尘操作。首先使用帧差聚类算法提取关键帧，论文在该算法中加入加权的欧氏距离，从而较准确的提取出目标视频的关键帧;然后用沙尘图像增强算法对获得的每个关键帧进行清晰化处理，最终把增强后的关键帧视频序列连接成新的清晰的视频，达到了降质视频清晰化处理的目的。 |