道路交通视频去雾算法研究

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1、道路（申请工学硕士学位论文）交通视频去雾算法道路交通视频去雾算法研究研究方卉培养单位：自动化学院学科专业：控制科学与工程研究生：方卉指导老师：徐华中教授武汉理工大学2014年5月万方数据分类号密级公开UDC学校代码10497学位论文题目道路交通视频去雾算法研究英文题目ResearchonVideoDefoggingAlgorithmforRoadtraffic研究生姓名方卉姓名徐华中职称教授学位硕士指导教师单位名称自动化学院邮编430070申请学位级别硕士学科专业名称控制科学与工程论文提交日期2014年6月论文答辩日期2014年5月28日学位授予单

2、位武汉理工大学学位授予日期2014年6月26日答辩委员会主席刘清评阅人苏义鑫张素文2014年5月万方数据独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其它人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交

3、论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。（保密的论文在解密后应遵守此规定）研究生（签名）：导师（签名）：万方数据武汉理工大学硕士学位论文摘要雾霾天气环境下，道路能见度低使得交通视频监控系统采集到的视频图像模糊、对比度下降，难以给交通监管提供准确的图像信息。视频图像去雾技术能够显著改善由于雾霾影响导致的图像降质，使得监控系统获

4、取的雾天视频恢复清晰化，有效地辅助交通监管工作。本文主要针对受雾霾影响的的道路交通视频，根据雾霾对图像成像的影响机制，结合图像复原和图像增强两种方法对雾图进行处理，大幅度消除雾天造成的图像降质和退化，恢复场景颜色和对比度，得到清晰的视频图像。论文的主要研究内容是以单幅图像去雾算法为基础，设计完整的适用于道路交通场景下的视频去雾算法方案，并使用雾天城市道路交通视频进行验证。研究雾霾对视频图像的影响机理，在经典大气光散射模型基础上推导图像复原模型。使用雾图的暗通道图计算透射率图，并将暗通道图中最亮像素点对应原图像中的像素点作为大气光的估计值。使用导向滤

5、波GuidedFilter对透射率图进行精炼。根据复原模型还原出清晰图像，最后利用色调不变的图像增强算法对去雾后图像进行后处理，增加图像亮度和对比度。视频帧图像帧之间具有冗余性，将视频隔一定帧数取关键帧，将关键帧图像的大气光参数传递给非关键帧图像。并采用金字塔LK光流法计算非关键帧图像的像素点的运动矢量，通过运动矢量获取非关键帧图像的透射率。针对视频图像中像素运动互相遮挡等问题，利用导向滤波对透射率校正像素运动估计获取的透射率图的误差，改善视频去雾效果，获得去雾视频图像。基于暗原色的交通视频图像去雾算法原理简单，计算便捷，并且能够清晰化雾霾视频。通

6、过大量实验仿真，能很好的实现道路交通场景的视频去雾。研究交通视频去雾算法不仅能为交通监管部门提供清晰的视频图像，也可为今后交通智能监控、交通视频导航以及车辆辅助驾驶等方面的研究奠定理论和技术基础。关键词：暗原色，导向滤波，运动矢量估计，视频去雾I万方数据武汉理工大学硕士学位论文AbstractUnderhazeorfogweatherconditions,lowroadvisibilitymightleadtoblurredandlowercontrastoftheimagesobtainedbytrafficvideosurveillancesy

7、stem,itisdifficulttoprovideaccurateimageinformationfortrafficsupervision.Videoandimagesdefoggingtechnologycansignificantlyimprovethequalitydegradationofimagescausedbyhazeandfog,makethevideoobtainedbysurveillancesystemrecoverresolution,whichcaneffectivelyassisttrafficmonitoring

8、.Articlemainlyaimsattheroadtrafficvideothataffectedbyhazeandf