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          視頻監(jiān)控中的圖像增強(qiáng)技術(shù)及其應(yīng)用

          作者: 時(shí)間:2010-05-06 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          摘要:在大霧、沙塵等惡劣天氣或者低光照情況下圖像對(duì)比度大大降低,人們無法從中得到有用信息。不僅如此,長(zhǎng)期觀看品質(zhì)低下的視頻可能會(huì)加重人們眼睛的負(fù)擔(dān),容易產(chǎn)生視覺疲勞,甚至?xí)^暈?zāi)垦!T诔霈F(xiàn)大霧、大雨、沙塵等惡劣天氣時(shí),戶外景物圖像的對(duì)比度和顏色都會(huì)被改變或退化,圖像中蘊(yùn)含的許多特征都被覆蓋或模糊,得到的是退化圖像,對(duì)于各類監(jiān)控都造成了極大的困難,因此,要充分發(fā)揮監(jiān)...

          背景

          在大霧、沙塵等惡劣天氣或者低光照情況下圖像對(duì)比度大大降低,人們無法從中得到有用信息。不僅如此,長(zhǎng)期觀看品質(zhì)低下的視頻可能會(huì)加重人們眼睛的負(fù)擔(dān),容易產(chǎn)生視覺疲勞,甚至?xí)^暈?zāi)垦?。在出現(xiàn)大霧、大雨、沙塵等惡劣天氣時(shí),戶外景物圖像的對(duì)比度和顏色都會(huì)被改變或退化,圖像中蘊(yùn)含的許多特征都被覆蓋或模糊,得到的是退化圖像,對(duì)于各類監(jiān)控都造成了極大的困難,因此,要充分發(fā)揮監(jiān)視視頻的效能,就必須對(duì)監(jiān)視視頻圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。在軍事偵察、監(jiān)視方面,為了實(shí)施正確指揮,取得作戰(zhàn)勝利,現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)軍事偵察提出了更高的要求,廣泛應(yīng)用先進(jìn)科學(xué)技術(shù),進(jìn)一步擴(kuò)大偵察的范圍,提高偵察的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。因此,軍事偵察、監(jiān)視中用到的視頻圖像的品質(zhì)尤為重要,退化的視頻圖像對(duì)信息的識(shí)別與處理會(huì)造成偏差,而這種偏差的后果是非常嚴(yán)重的,因此視頻增強(qiáng)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

          視頻增強(qiáng)算法(Retinex算法)的基本原理

            Retinex(視網(wǎng)膜”Retina”和大腦皮層”Cortex”的縮寫)理論是一種建立在科學(xué)實(shí)驗(yàn)和科學(xué)分析基礎(chǔ)上的基于人類視覺系統(tǒng)(Human Visual System)的圖像增強(qiáng)理論。該算法的基本原理模型最早是由EdwinLand(埃德溫·蘭德)于1971年提出的一種被稱為的色彩的理論,并在顏色恒常性的基礎(chǔ)上提出的一種基于理論的圖像增強(qiáng)方法。Retinex理論的基本內(nèi)容是物體的顏色是由物體對(duì)長(zhǎng)波(紅)、中波(綠)和短波(藍(lán))光線的反射能力決定的,而不是由反射光強(qiáng)度的絕對(duì)值決定的;物體的色彩不受光照非均性的影響,具有一致性,即Retinex理論是以色感一致性(顏色恒常性)為基礎(chǔ)的。

            不同于傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法,如線性、非線性變換、圖像銳化等只能增強(qiáng)圖像的某一類特征,如壓縮圖像的動(dòng)態(tài)范圍,或增強(qiáng)圖像的邊緣等,Retinex可以在動(dòng)態(tài)范圍壓縮、邊緣增強(qiáng)和顏色恒常三方面達(dá)到平衡,因此可以對(duì)各種不同類型的圖像進(jìn)行自適應(yīng)性地增強(qiáng)。正因?yàn)镽etinex諸多良好的特性,使Retinex算法在很多方面得到了廣泛的應(yīng)用。

            在諸多以Retinex為核心的算法中,單尺度(Single-ScaleRetinex,SSR)算法,多尺度(Multi-ScaleRetinex,MSR)算法是最具有代表性和最成熟的算法。

          單尺度(Single-ScaleRetinex,SSR)算法原理

            根據(jù)Land提出的理論,一幅給定的圖像S(x,y)分解成兩幅不同的圖像:反射物體圖像R(x,y)和入射光圖像L(x,y),其原理示意圖如下:

            

            原理示意圖

            對(duì)于觀察圖像S中的每個(gè)點(diǎn)(x,y),用公式可以表示為:

            S(x,y)=R(x,y)﹒L(x,y)(1)

            據(jù)Retinex理論,物體的顏色是由物體對(duì)光線的反射能力決定的,而物體對(duì)光線的反射能力是物體本身固有的屬性,與光源強(qiáng)度的絕對(duì)值沒有依賴關(guān)系。因此通過計(jì)算各個(gè)像素間的相對(duì)明暗關(guān)系,可以對(duì)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)做校正,從而確定該像素點(diǎn)的顏色。

            單尺度(Single-ScaleRetinex,SSR)算法在對(duì)數(shù)域中則表示為:

            (2)

            根據(jù)上面(2)式的原理,Retinex理論進(jìn)行圖像增強(qiáng)的關(guān)鍵是從原圖像中有效的信息計(jì)算出亮度圖像L(x,y)。但是從原圖像計(jì)算亮度圖像在數(shù)學(xué)上是一個(gè)奇異問題,因此只能通過數(shù)學(xué)上近似估計(jì)的方式估算亮度圖像。在Retinex算法的發(fā)展史中,曾經(jīng)出現(xiàn)過平方反比的環(huán)繞形式、指數(shù)形式以及高斯指數(shù)形式,但在單尺度Retinex增強(qiáng)算法中,杰泊森(Jobson)論證了高斯卷積函數(shù)可以對(duì)源圖像提供更局部的準(zhǔn)確處理,因而可以更好地增強(qiáng)圖像,其可以表示為:

            

            公式3

            其中λ是常量矩陣,c是濾波半徑,并且滿足:

            

            公式4

            


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