一種視頻增強的新方法
視頻增強的新方法
視頻透霧新方法
霧是懸浮在貼近地面的大氣中的大量微細(xì)水滴(或冰晶)的可見集合體,使能見度降到1公里以下……
“霧”是基于光學(xué)成像原理的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的大敵。霧造成有效視頻監(jiān)控距離大大縮短,使圖像變得模糊,嚴(yán)重的情況下圖像一片雪白,使視頻監(jiān)控系統(tǒng)變得毫無用處。
近年來隨著全球氣候變暖、城市化進程加速、人口密度增加,城市的大霧現(xiàn)象變得越發(fā)嚴(yán)重。城市大霧對城市的治安監(jiān)控、交通監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)控等視頻環(huán)境造成極大的損害,嚴(yán)重時可能造成城市安防系統(tǒng)癱瘓……森林、大面積植被環(huán)境由于綠色植物的呼吸作用,清晨、黃昏容易造成覆蓋大面積區(qū)域的霧氣,這些霧氣給森林的安全防范以及火災(zāi)防范造成了極大的危害,使通常的長焦距鏡頭攝像機系統(tǒng)失去原有的威力……海岸、港口、河道由于水汽蒸發(fā)原因,常年濕度較大,形成無法消除的大量水霧,常年的水霧密集使港灣的監(jiān)控難以有效實施……多年以來,很多的光學(xué)、電子、軟件專家致力于視頻圖像的霧氣消除研究工作,然而事實證明單一解決手段無法從根本上解決這個問題。
全新的透霧解決方案利用高集成度設(shè)計方法;通過在攝像機中放置專用的高精度光學(xué)轉(zhuǎn)換器件、專用成像器件,配和最新技術(shù)研發(fā)的專用的視頻增強設(shè)備,從光學(xué)、電子、軟件多方面構(gòu)成一個光、電一體化的專家級視頻透霧監(jiān)控解決方案。
下面是電子部分去霧的介紹:
一、 視頻增強的背景
視覺信息是人類獲得外界信息的主要來源,因為大約有70%的信息是通過人眼獲得的。隨著多媒體技術(shù)飛速發(fā)展,視頻圖像得到了廣泛重視和應(yīng)用,其應(yīng)用領(lǐng)域遍及廣播電視、醫(yī)學(xué)、保安監(jiān)控、車場管理、軍事及生命科學(xué)等方面。視頻采集技術(shù)與顯示技術(shù)的提升,使得人們對畫質(zhì)的要求越來越高,但是在各類圖像系統(tǒng)中圖像的傳送和轉(zhuǎn)換(如成像、復(fù)制、掃描、傳輸以及顯示等)總要在一定程度上造成圖像質(zhì)量的降低。例如一些戶外監(jiān)控系統(tǒng)往往只能在晴天下才能正常工作,在大霧、沙塵等惡劣天氣或者低光照情況下圖像對比度大大降低,人們無法從中得到有用信息。不僅如此,長期觀看品質(zhì)低下的視頻可能會加重人們眼睛的負(fù)擔(dān),容易產(chǎn)生視覺疲勞,甚至?xí)^暈?zāi)垦!T诔霈F(xiàn)大霧、大雨、沙塵等惡劣天氣時,戶外景物圖像的對比度和顏色都會被改變或退化,圖像中蘊含的許多特征都被覆蓋或模糊,得到的是退化圖像,對于各類監(jiān)控都造成了極大的困難,因此,要充分發(fā)揮監(jiān)視視頻的效能,就必須對監(jiān)視視頻圖像進行增強處理。在軍事偵察、監(jiān)視方面,為了實施正確指揮,取得作戰(zhàn)勝利,現(xiàn)代戰(zhàn)爭對軍事偵察提出了更高的要求,廣泛應(yīng)用先進科學(xué)技術(shù),進一步擴大偵察的范圍,提高偵察的時效性和準(zhǔn)確性。因此,軍事偵察、監(jiān)視中用到的視頻圖像的品質(zhì)尤為重要,退化的視頻圖像對信息的識別與處理會造成偏差,而這種偏差的后果是非常嚴(yán)重的,因此視頻增強技術(shù)應(yīng)運而生。
二、 視頻增強算法(Retinex算法)的基本原理
Retinex算法簡介
Retinex(視網(wǎng)膜”Retina”和大腦皮層”Cortex”的縮寫)理論是一種建立在科學(xué)實驗和科學(xué)分析基礎(chǔ)上的基于人類視覺系統(tǒng)(Human Visual System)的圖像增強理論。該算法的基本原理模型最早是由Edwin Land(埃德溫?蘭德)于1971年提出的一種被稱為的色彩的理論,并在顏色恒常性的基礎(chǔ)上提出的一種基于理論的圖像增強方法。Retinex 理論的基本內(nèi)容是物體的顏色是由物體對長波(紅)、中波(綠)和短波(藍)光線的反射能力決定的,而不是由反射光強度的絕對值決定的;物體的色彩不受光照非均性的影響,具有一致性,即Retinex 理論是以色感一致性(顏色恒常性)為基礎(chǔ)的。
不同于傳統(tǒng)的圖像增強算法,如線性、非線性變換、圖像銳化等只能增強圖像的某一類特征,如壓縮圖像的動態(tài)范圍,或增強圖像的邊緣等,Retinex可以在動態(tài)范圍壓縮、邊緣增強和顏色恒常三方面達到平衡,因此可以對各種不同類型的圖像進行自適應(yīng)性地增強。正因為Retinex諸多良好的特性,使Retinex算法在很多方面得到了廣泛的應(yīng)用。
在諸多以Retinex為核心的算法中,單尺度(Single-Scale Retinex, SSR) 算法,多尺度(Multi-Scale Retinex, MSR)算法是最具有代表性和最成熟的算法。
單尺度(Single-Scale Retinex, SSR)算法原理
根據(jù)Land提出的理論,一幅給定的圖像S(x,y)分解成兩幅不同的圖像:反射物體圖像R(x,y)和入射光圖像L(x,y),其原理示意圖如下:
圖1:Retinex原理示意圖
對于觀察圖像S中的每個點(x,y),用公式可以表示為:
S(x,y)=R(x,y)﹒L(x,y) (1)
據(jù)Retinex 理論,物體的顏色是由物體對光線的反射能力決定的,而物體對光線的反射能力是物體本身固有的屬性,與光源強度的絕對值沒有依賴關(guān)系。因此通過計算各個像素間的相對明暗關(guān)系,可以對圖像中的每個像素點做校正,從而確定該像素點的顏色。
單尺度(Single-Scale Retinex, SSR)算法在對數(shù)域中則表示為:
(2)
根據(jù)上面(2)式的原理,Retinex理論進行圖像增強的關(guān)鍵是從原圖像中有效的信息計算出亮度圖像L(x,y)。但是從原圖像計算亮度圖像在數(shù)學(xué)上是一個奇異問題,因此只能通過數(shù)學(xué)上近似估計的方式估算亮度圖像。在Retinex算法的發(fā)展史中,曾經(jīng)出現(xiàn)過平方反比的環(huán)繞形式、指數(shù)形式以及高斯指數(shù)形式,但在單尺度Retinex增強算法中,杰泊森(Jobson)論證了高斯卷積函數(shù)可以對源圖像提供更局部的準(zhǔn)確處理,因而可以更好地增強圖像,其可以表示為:
(3)
其中λ是常量矩陣,c是濾波半徑,并且滿足: (4)
c越小,灰度動態(tài)范圍壓縮的越多,c越大,圖像銳化的越厲害。因此亮度圖像最終可以表示為:
(5)
單尺度(SSR)可以表示為:
(6)
視頻增透技術(shù)的現(xiàn)狀及其在特殊環(huán)境上的應(yīng)用
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