內(nèi)河CCTV監(jiān)控圖像和視頻去霧方法研究.pdf

1、內(nèi)河航道上安裝的CCTV(Closed Circuit Television閉路電視)監(jiān)控系統(tǒng)，是目前內(nèi)河海事監(jiān)管的一種重要手段。在有霧天氣環(huán)境下，CCTV監(jiān)控系統(tǒng)拍攝到的圖像和視頻，存在對比度不強、模糊、顏色不真實的問題，監(jiān)控過程中很難準(zhǔn)確辨別目標(biāo)對象，更不容易清晰了解場景狀況，影響了監(jiān)控系統(tǒng)作為“眼”的功能的發(fā)揮。目前雖然有許多學(xué)者對圖像的去霧開展深入研究，由于去霧算法所占用的計算時間長，很難適合應(yīng)用于視頻去霧。本文針對內(nèi)河CCTV

2、監(jiān)控圖像和視頻，重點分析了內(nèi)河有霧圖像退化的原因和機理，深入研究了內(nèi)河退化圖像去霧的關(guān)鍵技術(shù)，分析和研究了目前的內(nèi)河圖像去霧方法后，提出了一種內(nèi)河CCTV監(jiān)控圖像快速去霧方法，并應(yīng)用于CCTV監(jiān)控視頻去霧，獲得較好效果。本文的主要工作有以下4個方面：
　　1.通過分析內(nèi)河霧天退化圖像的特征，研究霧對內(nèi)河圖像的影響機理，建立了一個適合內(nèi)河霧天退化圖像的復(fù)原模型。在這個模型的基礎(chǔ)上，開展內(nèi)河霧天退化圖像的復(fù)原研究。
　　2.提出

3、了K均值聚類的天空亮度值估算方法。此方法使用K均值聚類在天空與非天空區(qū)域進行分割，并自動判斷出天空的聚類中心，把天空的亮度均值與霧最濃中心的亮度值加權(quán)求和，來作為最終天空亮度的估算值，通過實驗證明本文提出的天空亮度值的估算方法有效。
　　3.重點研究和分析了基于Retinex、暗原色先驗和深度信息的內(nèi)河圖像去霧方法，將這些方法應(yīng)用于內(nèi)河圖像去霧時存在受限、光暈現(xiàn)象和復(fù)雜度高的缺陷。本文提出了一種基于 HSI顏色空間和濾波技術(shù)相結(jié)合

4、的快速去霧方法。一方面利用霧不影響內(nèi)河圖像色調(diào)分量的基礎(chǔ)上，對內(nèi)河圖像的亮度分量和飽和度分量分別進行復(fù)原處理，使去霧后的內(nèi)河圖像保留了更多的原始信息；另一方面，用高斯導(dǎo)向濾波算法對大氣光圖進行優(yōu)化，大大降低了算法的復(fù)雜度，提高了計算速度。實驗結(jié)果表明，基于HSI顏色空間和濾波相結(jié)合的快速去霧方法，能夠明顯提高內(nèi)河霧天退化圖像的對比度，恢復(fù)后的內(nèi)河圖像具有更好的視覺效果，提高了閉路電視監(jiān)控系統(tǒng)的可見度。
　　4.為了滿足CCTV監(jiān)控