基于交通视频的雾天检测与去雾方法研究
关键字:应用
宋洪军1,陈阳舟1,郜园园2
(1.北京工业大学自主技术与智能控制研究中心,北京 100124;2浙江农林大学信息工程学院,浙江杭州 311300)
摘 要:雾天导致交通视频图像模糊,不利于交通参数的提取。提出一种基于交通视频的雾天天气识别系统及快速去雾方法。首先提取交通视频的当前背景,当前背景与晴天背景相减得到差分图像;然后,提取差分图像的纹理特征,进而识别出当前天气;较后,对检测为雾天的视频图像根据简化的暗原色先验原理做去雾处理。将来源于同一地点、同一场景、不同天气情况下的交通视频图像按照任意顺序拼接以验证算法的有效性,实验结果表明该算法不仅能准确识别出当前天气,而且能实现对雾天交通图像的快速去雾,有效地提高了交通视频的图像质量;同时,克服以往算法复杂运行时间长的缺陷,能够满足视频处理实时性的要求。
关 键 词:交通视频图像;天气识别;雾天;暗原色原理;图像复原
1 引 言
雨、冰、雪、雾和其他天气现象,直接降低道路的有效运输能力[1]。文献[2]基于HIS空间直方图等特征识别驾驶辅助系统的图像上存在的晴、雨等现象。文献[3]分析车载设备采集图像的梯度与HSV空间直方图识别晴天、雨天和多云三类天气,然而无法满足当前的应用需求[4]。图像去雾算法分为雾天图像增强方法、基于大气物理模型的去雾算法[5],基于大气物理模型的去雾算法需要已知场景深度或大气条件信息[6-9]。近几年来,利用各种较优化模型求解参数较佳估计值的方法成为研究热点,Fattal[10]假定透射率和表面投影在局部是不相关的来估算景物的反射率,推断景物光在空气中传播时的透射率。He等[11]根据暗原色先验模型提出单一图像去雾方法,得到高质量的图像,本文去掉了软抠图这一比较耗时的步骤,以便满足实时性要求。
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