雾霾条件下光电图像采集设备的实时去雾处理
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61772073
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:61.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0210.计算机图像视频处理与多媒体技术
- 结题年份:2021
- 批准年份:2017
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2018-01-01 至2021-12-31
- 项目参与者:蔡涛; 赵清涛; 王孟志; 张利民; 刘琦铎; 刘畅; 卢嘉坤; 周超;
- 关键词:
项目摘要
In the fog and haze weather conditions ,visibility reduction leads to Image quality reduction of all kinds of photoelectric video system and greatly influences the application of computer vision systems. In order to solve the problem of the visibility of the video of the photoelectric video system, this project aims at real-time video visibility requirements of all kinds of photoelectric video equipments,analyzes the characteristics of target recognition difficulty and visibility in fog and haze conditions, and presents a new method which has low computational complexity and the natural restored image. Also this method can be applied to video processing unit for the ground, airborne loading platform. This algorithm can solve the problem of supersaturation in the sky area, the blurred edges and the Halo effect for preserving image preprocessing, guarantee the algorithm to meet the requirements of effectiveness and real-time operation simultaneously .
在雾霾等天气条件下能见度显著降低,导致各类光电图像采集系统的图像质量严重降低,极大影响了计算机视觉系统的应用。如何提高雾霾条件下实时图像和视频采集系统的可见度成为亟需解决的问题。本项目针对各类光电图像采集设备的实时视频图像目标可视度需求,对雾霾条件下目标识别困难、可见度低的机理和模型进行分析研究,拟提出一种计算复杂度低、去雾后图像清晰自然、可应用于各类地面、空中装载平台光电图像采集设备的快速视频去雾算法。在提升实时去雾算法运行速度的前提下,解决天空区域过饱和、边缘保持不理想以及容易出现光晕效应等图像预处理问题,保证算法同时满足去雾有效性和运行实时性的要求。
结项摘要
在雾霾等天气条件下大气能见度显著降低,导致户外各类光电图像采集系统的图像严重降质,极大影响了计算机视觉系统的性能。本项目针对各类光电图像采集设备的实时视频图像目标可视度需求,对雾霾条件下目标识别困难、可见度低的机理和模型进行理论分析,研究和提出了在大气散射模型框架下单幅与视频计算复杂度低、去雾效果清晰自然的快速视频去雾理论与方法。. 在单幅图像去雾研究方面,提出了一种基于像素强度值约束的大气光幕估计的去雾方法。在暗元素基础上,引入图像亮元素约束,得到准确大气光幕估计图。通过分析大气光与去雾后图像灰度的定性关系,并结合提出的PBAC估计方法亮元素约束,给出大气光较优值,解决去雾后图像曝光不足问题。针对暗通道去雾引起的天空区域失真问题,提出了基于天空区域概率分割的去雾算法,有效抑制了暗通道先验造成的去雾图像天空区域颜色失真和伪影问题。通过将平面道路约束PAC引入到像素强度值约束中,解决了在平面道路大气光幕估计过大问题。. 在视频去雾方面,针对静态背景的有雾视频,通过灰度级形态学运算和全变分滤波算法,求取统一的大气光幕图,大幅减少计算量,提高了算法实时性。针对动态背景,提出了一种动态调节大气光方法,通过建立时空一致性损失函数、求解最小损失大气光幕,改善了视频时空一致性效果。通过采用对数容差机制修正图像透射率,加快了视频帧处理速度。通过采取加权平均策略减小了相邻帧大气光估计波动性,有效抑制了视频闪烁现象。. 针对夜间去雾光照不均匀等特殊问题,提出和设计了基于滑动窗口的图像局部大气光估计法,减少了颜色漂移现象。对于夜间场景视频,通过基于像素的暗通道、亮通道估计视频帧透射率,减少因亮度不足和局部计算引起的块状噪声问题,并加快了视频处理速度。. 本项目的研究工作为解决类似雾霾条件下图像增强问题提供了新理论和新方法,在高性能实时图像去雾研究方面具有重要的理论借鉴意义和实际工程应用价值。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(6)
专利数量(4)
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