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原文传递道路交通视频去雾算法研究

论文题名：	道路交通视频去雾算法研究
关键词：	道路交通;图像信息;视频去雾算法;监控系统
摘要：	雾霾天气环境下，道路能见度低使得交通视频监控系统采集到的视频图像模糊、对比度下降，难以给交通监管提供准确的图像信息。视频图像去雾技术能够显著改善由于雾霾影响导致的图像降质，使得监控系统获取的雾天视频恢复清晰化，有效地辅助交通监管工作。本文主要针对受雾霾影响的的道路交通视频，根据雾霾对图像成像的影响机制，结合图像复原和图像增强两种方法对雾图进行处理，大幅度消除雾天造成的图像降质和退化，恢复场景颜色和对比度，得到清晰的视频图像。　　论文的主要研究内容是以单幅图像去雾算法为基础，设计完整的适用于道路交通场景下的视频去雾算法方案，并使用雾天城市道路交通视频进行验证。研究雾霾对视频图像的影响机理，在经典大气光散射模型基础上推导图像复原模型。使用雾图的暗通道图计算透射率图，并将暗通道图中最亮像素点对应原图像中的像素点作为大气光的估计值。使用导向滤波Guided Filter对透射率图进行精炼。根据复原模型还原出清晰图像，最后利用色调不变的图像增强算法对去雾后图像进行后处理，增加图像亮度和对比度。　　视频帧图像帧之间具有冗余性，将视频隔一定帧数取关键帧，将关键帧图像的大气光参数传递给非关键帧图像。并采用金字塔LK光流法计算非关键帧图像的像素点的运动矢量，通过运动矢量获取非关键帧图像的透射率。针对视频图像中像素运动互相遮挡等问题，利用导向滤波对透射率校正像素运动估计获取的透射率图的误差，改善视频去雾效果，获得去雾视频图像。　　基于暗原色的交通视频图像去雾算法原理简单，计算便捷，并且能够清晰化雾霾视频。通过大量实验仿真，能很好的实现道路交通场景的视频去雾。研究交通视频去雾算法不仅能为交通监管部门提供清晰的视频图像，也可为今后交通智能监控、交通视频导航以及车辆辅助驾驶等方面的研究奠定理论和技术基础。
作者：	方卉
专业：	控制科学与工程
导师：	徐华中
授予学位：	硕士
授予学位单位：	武汉理工大学
学位年度：	2014
正文语种：	中文