车载视频图像处理算法的优化与融合研究

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1、万方数据学校代号：10532学密号：B08091019级：公开湖南大学博士学位论文车载视频图像处理算法的优化与融合研究堂僮由运厶蛙名；匿炳拯迨窒提童旦期；2Ql垒生窆旦12旦迨塞簦避旦期；2Ql垒生!!旦三Q旦万方数据0ptimizationandIntegrationforVehicle—MountedVideoImageProcessingAlgorithmbyCHENBing—quanB．E．(JishouUniversity)1998M．S．(HunanUniversity)2008Adissertationsubmittedinpartialsatisf．actionoftheR

2、equirementsforthedegreeofDoctorofEngineeringCircuitsandSystemsintheGraduateSchoolofHunanUniVersitySuperVisorProfessorLIUHong—liNovember．2014万方数据湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本章的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：

3、p、℃南私L日期：2014年12月6日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在一一年解密后适用本授权书。2、不保密口。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：导师签名：薄艚叔日期：2014年12月6日日期：2014年12月6日万方数据车载视频图像处理算法的优化与融合研究摘要车载视频监控系统是计算机视觉、模式识别、信号处

4、理、人工智能、机器学习等多学科相结合的产物，通常由车载终端、无线网络子系统、中心管理平台三部分组成。本文主要研究车载终端视频图像的稳像采集、视频图像的增强、视频图像中运动车辆的检测与跟踪和视频图像的压缩编码等关键技术。车载视频监控系统的车载终端通常安装在行驶中的汽车室内，车辆的随机振动和颠簸会导致采集到的视频图像存在视觉上的随机抖动，这种随机振动给驾驶员的观察和后续图像处理造成困难；贮存视频图像的SD卡容量大小的受限；车内外环境(光线弱，雾霾天气、夜间天气等)变化等诸多因素的影响都会导致采集到的视频图像不清晰并存在大量的噪声；智能车载视频监控系统已成为学术界研究的热点，人们往往关注视频图像

5、中的运动目标及其行为而很少关注其中的风景，如何从复杂的动态背景中提取出目标位置、外观和运动轨迹等重要信息供用户查看与检索，并为高层视频理解提供基元信息，这是运动车辆检测与跟踪的任务所在。本文对车载监控系统采集到的视频图像进行稳像、增强、运动车辆检测与跟踪以及压缩编码等过程提出了一系列相应的改进算法，主要的研究工作内容如下：(1)绪论部分。概述了车载视频监控系统的功能，技术难点、系统构成及其发展趋势，阐述了车载视频监控系统中车载终端的视频图像处理相关算法的研究现状和发展趋势，指出了本文研究的背景、意义、技术路线、论文结构。(2)车载视频图像稳像算法。提出了～种适用于车载视频监控系统中的基于优

6、化的图像子块匹配的数字稳像算法，首先阐述了传统图像子块匹配法的基本原理、算法流程和车载视频图像局部运动向量的特点，分析了视频背景的变化对图像局部运动向量的影响，然后根据图像不同区域局部运动向量的特点，从图像中心区域提取匹配子块，这样就可以减小视频背景变化对块匹配算法精度的影响程度。实验仿真表明，本文提出的该算法能够明显降低视频背景变化对稳像结果的影响(与传统的块匹配法相比)。(3)视频图像增强算法。根据人眼视觉特性，提出了一种适用于雾霾等恶劣天气及夜间退化图像的多尺度Retinex增强算法，该算法与同态滤波、HE、MSR方法进行比较，实验与仿真结果表明该方法改善了图像的动态范围，对比度和清

7、晰度得到很大提高，图像颜色也得到有效地恢复。同时也提出一种适合于夜间图像增强的算法，该算法将夜间采集到的图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，将亮度分量进行全局自适应调整，之后由三边滤波器提取保持边缘的照度分万方数据博士学位论文量，并对其照度分量进行压缩以增强图像局部和细节的对比度，图像颜色恢复的处理由饱和度分量增强来完成，提出的全局亮度自适应调节函数能够使图像的黑暗区域和高亮区域的动态范围得到有效地拉伸，三边滤波器