一种基于改良型模糊生长算法的视频雨滴去除算法
【专利说明】-种基于改良型模糊生长算法的视频雨滴去除算法 【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机视觉技术，尤其涉及一种基于改良型模糊生长算法的视频雨滴 去除算法。 【【背景技术】】
[0002] 视频图像的目标检测、跟踪、识别或者分割技术在现代军事、交通W及安全监控等 多个领域都得到了广泛的应用。雨滴对视频图像的成像有较大的影响，其会造成视频图像 成像的模糊和信息的覆盖，从而导致视频图像清晰度的下降。视频图像的数字化处理也会 受此影响而导致性能下降。对受雨滴污染的视频图像进行修复处理有利于视频图像的进一 步处理。
[0003] 视频去雨滴技术自2003年提出至今已取得了长足的发展，各种基于不同数学物 理模型的方法被学者们先后提出，雨滴去除的效果也逐渐提高。基于模糊连接度的模糊生 长法是其中一种较为新颖的算法。该算法分为W下两步：1)选择进行模糊生长的种子点，由 于被雨滴覆盖的像素点的亮度值要高于背景，因此种子点像素的亮度要显著高于前一峽， 首先计算整个视频每个像素峽间亮度差值，找出最大值，之后将峽间亮度差值大于最大值 1/3的像素点作为种子点，再初始化所有像素点的模糊连接度，然后将种子像素点的模糊连 接度初始化为1。2)计算其8个相邻像素点的模糊连接度，算法设定只扩张模糊连接度大 于阔值Ti的像素点，为防止过连接的问题，大于阔值T2化〉Ti)的像素点被排除在种子点考 虑范围之外，该样直至没有点符合阔值要求时结束，找出所有雨滴像素之后，再采用简单的 在前后相邻峽取最小亮度值替代雨滴像素亮度的方法修复含雨滴的视频图像。
[0004] 上述方法存在W下缺点；1)峽间亮度差方法寻找种子点在处理被雨滴污染的视频 时，假设雨势较小，同一个像素不会连续多峽被雨覆盖，因此，该种算法在雨势较大时就会 造成种子点的漏检，该一点也可W从现有技术的处理结果得到体现。2)由于选择种子点时 将峽间亮度差的阔值选择为大于最大值的1/3,很多亮度不是特别大的雨线就难W探测出 来，而由于种子点无法全面检测出来，由此造成雨滴的大量漏检。 【
【发明内容】
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[0005] 本发明旨在解决上述现有技术中存在的问题，提出一种基于改良型模糊生长算法 的视频雨滴去除算法，包括W下步骤；S100、根据视频像素亮度值计算当前峽各个像素的 灰色调函数值f。;S200、将满足W下两式的当前峽灰色调函数值f。对应的像素标记为种子 占. ；、、、?
[000引 也〉4-2IIfn〉fn-i) && (也<4巧IIfn<fn+i)，
[0007] (|fn?fn-llE>TfII|f" 0f,，_2lE>Tf)&&(|f,，0f" +ilE>TfII|f,，?f,，+2Ie>Tf)，
[000引其中，f"_i、表示当前峽前向两峽的灰色调函数值，fw、f。。表示当前峽后向两 峽的灰色调函数值，0表示差值操作；S300、基于贪婪算法距离因子，进行如下筛选；选取 间距不小于3的种子点、W及间距小于3的种子点中亮度值小的种子点；S400、采用模糊连 接度算法对视频进行雨滴探测，用当前峽前向两峽W及后向两峽中的最小值代替探测到的 雨滴像素值。
[0009] 本发明提出的基于改良型模糊生长算法的视频雨滴去除算法具有如下优点；1)采 用符合人眼视觉感知的灰色调函数差值来寻找种子点，能够探测出背景较暗处的雨滴。2) 采用连续多峽灰色调函数差值而非仅仅前后两峽差值，可W在同一个像素连续两峽被雨滴 覆盖时仍然能够探测出雨滴。3)将距离判据作为约束种子点个数的一个条件，可W有效减 少兀余种子点的个数，从而大幅减小计算量。 【【附图说明】】
[0010] 图1为本发明一实施例的改良型模糊生长算法的视频雨滴去除算法流程图。
[0011] 图2为本发明一实施例的模糊连接度算法流程图。 【【具体实施方式】】
[0012] 下面结合具体实施例及附图对本发明作进一步详细说明。下面详细描述本发明的 实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类 似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅 用于解释本发明的技术方案，而不应当理解为对本发明的限制。
[0013] 在本发明的描述中，术语"内"、"外"、"纵向"、"横向"、"上"、"下"、"顶"、"底"等指 示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明而不是 要求本发明必须W特定的方位构造和操作，因此不应当理解为对本发明的限制。
[0014] 本发明提供一种基于改良型模糊生长算法的视频雨滴去除算法。如图1所示，本 发明提出的基于改良型模糊生长算法的视频雨滴去除算法包括W下步骤：
[0015]S100、根据视频像素亮度值计算当前峽各个像素的灰色调函数值f。；
[0016]S200、将满足W下两式的当前峽灰色调函数值f。对应的像素标记为种子点：
[0017]也〉4-2 II fn〉fn-i)&& (也<4巧II fn<fn+i)，
[0018] (|fn?fn-llE>TfII|fn?fn-2lE>Tf)&&(|fn?fn+llE>TfII町 0 心+2Ie>Tf)，[001引其中，fw、fD_2表示当前帧前向两帧的灰色调函数值，f"+i、f。。表示当前帧后向两 峽的灰色调函数值，?表示差值操作；
[0020] S300、基于贪婪算法距离因子，进行如下筛选：选取间距不小于3的种子点、W及 间距小于3的种子点中亮度值小的种子点；
[0021] S400、采用模糊连接度算法对视频进行雨滴探测，用当前峽前向两峽W及后向两 峽中的最小值代替探测到的雨滴像素值。
[0022] 具体地，首先将读入的视频图像另存为灰度图格式，再根据视频像素亮度值计算 当前峽各个像素的灰色调函数值4,n=l，2, 3,…。视频图像灰度数据一般为二元矩阵，优选 地，所述灰色调函数值f。与入射光强F之间关系为；f"=M(l-F/Fm")，其中，M为图像的位数 参数，例如对于八位图像，M值为256。
[0023] 基于灰色调函数值f。，将满足W下两式的当前峽灰色调函数值f。对应的像素标记 为种子点：
[0024]也〉4-2 II fn〉fn-i)&& (也<4巧II fn<fn+i)，
[00 巧] (|fn?fn-llE>TfII|f,，0f,，-2lE>Tf)&&(|f,，0f,，+ilE>TfII|f" 0f,，+2Id>Tf)，
[0026] 其中，表示当前峽前向两峽的灰色调函数值，fw、f"+2表示当前峽后向两峽 的灰色调函数值，?表示差值操作。优选地，反操作定义为0f。=-M*f。八M-f。）； 差值操作定义为：fn?g二M*(fn-g)八M-g);绝对值操作定义为：
[0027]
【主权项】
1. 一种基于改良型模糊生长算法的视频雨滴去除算法，包括以下步骤： S100、根据视频像素亮度值计算当前帧各个像素的灰色调函数值fn ; S200、将满足以下两式的当前帧灰色调函数值fn对应的像素标记为种子点： (fn>fn_21 I d) && ((fn〈fn+21 I fn〈fn+1)，
其中，f^、fn-2表示当前帧前向两帧的灰色调函数值，4+1、fn+2表示当前帧后向两帧的 灰色调函数值，?:表示差值操作； S300、基于贪婪算法距离因子，进行如下筛选：选取间距不小于3的种子点、以及间距 小于3的种子点中亮度值小的种子点； 5400、 采用模糊连接度算法对视频进行雨滴探测，用当前帧前向两帧以及后向两帧中 的最小值代替探测到的雨滴像素值。
2. 根据权利要求1所述的基于改良型模糊生长算法的视频雨滴去除算法，其特征在 于，所述灰色调函数值fn与入射光强F之间关系为：fn=M(l-F/Fmax)，其中，M为图像的位数 参数。
3. 根据权利要求1所述的基于改良型模糊生长算法的视频雨滴去除算法，其特征在
4. 根据权利要求1所述的基于改良型模糊生长算法的视频雨滴去除算法，其特征在
5. 根据权利要求3所述的基于改良型模糊生长算法的视频雨滴去除算法，其特征在 于，绝对值操作定义为：
6. 根据权利要求1至5任意一项所述的基于改良型模糊生长算法的视频雨滴去除算 法，其特征在于，模糊连接度算法包括以下步骤： 5401、 计算视频图像像素帧间亮度差值，获取最大值； 5402、 将帧间亮度差值大于所述最大值1/3的像素点作为种子像素点； 5403、 初始化所有像素点的模糊连接度； 5404、 将所述种子像素点的模糊连接度初始化； 5405、 计算所述种子像素点8个相邻像素点的模糊连接度，算法设定扩张模糊连接度 大于预设阈值的像素点，将大于预设阈值的像素点排除在种子点之外，直至找出所有雨滴 像素。
【专利摘要】本发明提出一种基于改良型模糊生长算法的视频雨滴去除算法，包括以下步骤：S100、根据视频像素亮度值计算当前帧各像素灰色调函数值fn；S200、将满足下式当前帧灰色调函数值fn对应的像素标记为种子点：(fn>fn-2||fn>fn-1)&&(fn<fn+2||fn<fn+1)，S300、基于贪婪算法距离因子选取优化种子点；S400、采用模糊连接度算法进行雨滴探测，用前向两帧及后向两帧中的最小值代替探测到的雨滴像素值。本发明能够在同一个像素连续两帧被雨滴覆盖时探测出雨滴，可大幅减小计算量。
【IPC分类】G06T5-50, G06T7-00
【公开号】CN104715466
【申请号】CN201310683082
【发明人】朱青松, 樊建平, 陈海鹏, 王磊
【申请人】中国科学院深圳先进技术研究院
【公开日】2015年6月17日
【申请日】2013年12月12日