一种视频图像处理方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种视频图像处理方法，特别是设及一种适用于视频监控系统在受恶 劣天气影响时的视频图像处理方法。
【背景技术】
[0002] 天气晴朗时监控系统采集到的图像质量良好，能够达到预先设计的标准；但是在 不良的天气条件下，图像的质量严重退化，甚至目标模糊，难W辨认。该种情况严重影响了 监控系统的稳定性，同时受到天气干扰而退化的图像还会影响到其它系统的正常工作。因 此尽管户外视频系统在监视、跟踪、导航、车牌识别W及军事等领域应用非常广泛，现有系 统却不能在雨、雾、沙尘、等不良天气条件中很好地发挥作用。由此可见，对于不良天气下 各种监测系统中获取图像景物清晰化方法的研究具有重大的现实意义。为了保证视频系统 全天候正常地工作，就必须使系统能够适用于各类天气状况或者至少减少对天气状况的依 赖，该样才能提高系统的鲁椿性和稳定性。而当前的视频系统，往往只能在天气状况良好的 情况下才能正常工作。为了提高户外监视系统对天气的适应性，发展关于各种天气条件下 的大气对成像过程的影响理论和对退化图像的复原方法意义重大。如何在现有的监控系统 硬件条件下克服各方面因素的影响，对视频进行恢复和处理尤为关键。
【发明内容】
[0003] 本发明要解决的技术问题是提供一种克服雨、雾和沙尘等恶劣天气影响的视频图 像处理方法。
[0004] 在计算机视觉和和图形学中，雾化图像被广泛地描述为方程；I(x) =J(x) t(X)+A(1-t(X))，其中I(X)是雾化图像的颜色值，J(X)是场景无雾情况下颜色值，A是天空 颜色值，A=max(max(dark_I))，其中，dark_I为暗通道图像，t(x)是天空中雾的透射分布 率。对于雨天和沙尘天气该方程同样适用。
[0005] 本发明采用的技术方案如下：一种视频图像处理方法，具体方法为：对受到天气 影响的视频图像，针对雾化图像方程I(X) =J(X)t(X)+A(1-t(X))，引入峰值信噪比PSNR， 通过求取峰值信噪比的极值来获取最佳的t(x)。
[0006] 作为优选，具体方法步骤为：
[0007] (1)读取当前视频帖图像f(X，y);
[000引 似由dark_I=min(fr(x,y),fg(x,y),fb(x,y))得到暗通道图像，式中，fr(x，y)，fg(x，y)和fb(x，y)为彩色图像S通道颜色值；
[0009] (3)建立去除天气影响后的图像模型为：
【主权项】
1. 一种视频图像处理方法，具体方法为：对受到天气影响的视频图像，针对雾化图像 方程I (X) = J (X) t (X) +A (1-t (X))，引入峰值信噪比PSNR，通过求取峰值信噪比的极值来获 取最佳的t(x)，其中I(X)是雾化图像的颜色值，J(X)是场景无雾情况下颜色值，A是天空 颜色值，A = max(max(dark_I))，其中，dark_I为暗通道图像，t(x)是天空中雾的透射分布 率。
2. 根据权利要求1所述的视频图像处理方法，具体方法步骤为： (1) 读取当前视频帧图像f (X，y);
(2) 由 dark_I =min(fr(x, y), fg(x, y), fb(x, y))得到暗通道图像，式中，fr(x，y)，fg(x， y)和fb(x，y)为彩色图像三通道颜色值； (3) 建立去除天气影响后的图像模型为： ? (4) 手动输入或系统设定乘积因子w初始值，计算对应的透射分布率t(x) 的范围为 O~1，当w为O~0. 3时为雨天情况，当w为O~0. 7时为有雾的情况，当w为0. 7~1时 为沙尘的情况；由暗影通道算法知道透射分布率t (X)的范围为：0. 1~0. 3 ; (5) 计算 t (X) = 1-w X (max (min (fr (X，y)，fg (X，y)，fb (X，y)))); (6) 根据公式
计算得到一组消除天气影响后的图像J(x);计算 消除天气影响后的图像与原来有雾图像的峰值信噪比（PSNR)
式中，f(i，j)为受天气 影响的图像； (7) 根据给定步长，增大w，重复步骤（5)至(6)，得到新的消除天气影响后的图像J(X) 及对应的与原来有雾图像的峰值信噪比（PSNR); (8) 若信噪比增长小于0.01或信噪比减小，转入步骤（9)，否则重复（7); (9) 输出由最佳WjPt1(X)对应的除去天气影响的当前视频帧图像。
3. 根据权利要求2所述的视频图像处理方法，所述方法还包括，对于下一帧图像，通 过计算它与前一帧图像的相关系数
'来判断当 前视频帧图像是否需要采用前一帧视频帧图像的最佳t(x)，其中con(f (X，y)，fjx，y))为 f (x, y)和 (x, y)的协方差
和 D (f\ (X，y))为 f (X，y)和 (X，y)的标准差。
4. 根据权利要求3所述的视频图像处理方法，通过所述相关系数判断当前视频帧 图像是否需要采用前一帧视频帧图像的最佳t(x)并进行处理的方法为：当相关系数 户/(^)/1〇^)>〇.98时，采用所述步骤（9)得到的乘积因子《1和透射分布率〖 1〇〇对该视 频图像进行处理，否则重复所述步骤（2)~（9)的处理过程。
5. 根据权利要求1到4之一所述的视频图像处理方法，所述方法还包括，判断视频图像 是否受到天气影响的方法为：引入平均梯度
其中F(i，j)为视频帧图 像中坐标为（i，j)的像素点，m和η为图像尺寸，设定平均梯度阀值Gci= 6,当G < Gc!时， 则说明当前视频图像受到了天气的影响。
【专利摘要】本发明提供了一种视频图像处理方法。对受到天气影响的视频图像，针对雾化图像方程I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))，引入峰值信噪比PSNR，通过求取峰值信噪比的极值来获取最佳的t(x)，其中I(x)是雾化图像的颜色值，J(x)是场景无雾情况下颜色值，A是天空颜色值，A＝max(max(dark_I))，其中，dark_I为暗通道图像，t(x)是天空中雾的透射分布率。克服雨、雾、沙尘等不良天气条件，以保证视频系统全天候正常地工作以及系统的稳定性。在克服天气影响算法中，在暗影通道优先去雾方法的基础上引入峰值信噪比(PSNR)的概念，通过计算一组去雾前后图像的PSNR，然后求取PSNR的极大值来获取对应的最佳雾的透射分布率t(x)，提高了去雾后图像的清晰度，克服了原始方法在处理灰白区域效果不佳的弱点。
【IPC分类】G06T5-00, H04N5-21
【公开号】CN104754185
【申请号】CN201510167572
【发明人】孙兴波, 江华, 汤秀华
【申请人】四川理工学院
【公开日】2015年7月1日
【申请日】2015年4月10日