视频去雨方法
【专利摘要】本发明提出一种视频去雨方法，其包括如下步骤：S11、运用基于频域的模糊高斯模型对视频进行初步去雨，获得初步去雨视频；S12、运用模糊生长法对所述初步去雨视频进行雨滴的精确探测，获得被雨滴覆盖的像素；S13、以前后两帧对应像素的亮度均值代替所述被雨滴覆盖的像素的亮度。所述视频去雨方法可以达到更精确的去雨效果。
【专利说明】视频去雨方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及计算机视觉【技术领域】，尤其涉及一种基于模糊连接度、结合基于模糊高斯模型的视频去雨方法。
【背景技术】
[0002]雨对视频图像成像有很大的影响，会造成视频图像成像的模糊和信息的覆盖，其直接结果是视频图像的清晰度下降，视频图像的数字化处理也会受此影响而性能下降。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。而视频图像的目标检测、跟踪、识别或者分割技术在现代军事、交通以及安全监控等多个领域都得到广泛应用。
[0003]视频去雨技术从2003年提出到现在已经取得了长足的发展，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被提高。基于频域的模糊高斯模型以及基于模糊连接度的模糊生长法是其中两种较为新颖的方法。
[0004]基于频域的模糊高斯模型方法假设雨线亮度在空间的分布服从模糊高斯分布，并
转换到频域:
[0005]
【权利要求】
1.一种视频去雨方法，其特征在于，包括如下步骤: SI1、运用基于频域的模糊高斯模型对视频进行初步去雨,获得初步去雨视频； 512、运用模糊生长法对所述初步去雨视频进行雨滴的精确探测，获得被雨滴覆盖的像素； 513、以前后两帧对应像素的亮度均值代替所述被雨滴覆盖的像素的亮度。
2.如权利要求1所述的视频去雨方法，其特征在于，步骤Sll中，进一步包括: 5111、针对所述视频中的每一帧，利用基于频域的模糊高斯模型计算像素被雨滴覆盖的概率； 5112、结合时间因素，针对所述视频中的连续多帧，利用基于频域的模糊高斯模型计算像素被雨滴覆盖的修正概率； 5113、根据所述修正概率，利用基于模糊高斯模型对所述视频进行初步去雨，获得所述初步去雨视频。
3.如权利要求2所述的视频去雨方法，其特征在于，步骤SI11中，根据基于频域的模糊高斯模型第一步的公式计算像素被雨滴覆盖的概率。
4.如权利要求2所述的视频去雨方法，其特征在于，步骤SI12中，根据基于频域的模糊高斯模型第二步的公式计算像素被雨滴覆盖的修正概率。
5.如权利要求2所述的视频去雨方法，其特征在于，步骤SI13中，利用基于频域的模糊高斯模型第三步的公式对所述视频进行初步去雨。
6.如权利要求1所述的视频去雨方法，其特征在于，步骤S12中，根据帧间亮度差值法寻找模糊生长的种子点。
7.如权利要求1所述的视频去雨方法，其特征在于，步骤S12中，进一步包括: 5121、计算所述初步去雨视频中每个像素与前后两帧对应像素的亮度差值，并求最大值； 5122、所述亮度差值大于所述最大值的1/3时，对应像素作为种子点，否则为非种子占.5123、初始化所有像素的模糊连接度；及 5124、将所述种子点的模糊连接度初始化为I。
8.如权利要求1所述的视频去雨方法，其特征在于，步骤Sll之前，还包括:S10、读入所述视频。
【文档编号】G06T5/00GK103714518SQ201310683524
【公开日】2014年4月9日 申请日期:2013年12月12日 优先权日:2013年12月12日
【发明者】朱青松, 樊建平, 陈海鹏, 王建军, 谢耀钦, 王磊 申请人:中国科学院深圳先进技术研究院