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淺析視頻監控中的圖像增強技術

來源:中國數字音視網     作者:博聞    編輯:數字音視工程    2010-05-04 00:00:00     加入收藏    咨詢

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淺析視頻監控中的圖像增強技術
 

  一、背景

  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,長期觀看品質低下的視頻可能會加重人們眼睛的負擔,容易產生視覺疲勞,甚至會頭暈目眩。在出現大霧、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,對于各類監控都造成了極大的困難,因此,要充分發揮監視視頻的效能,就必須對監視視頻圖像進行增強處理。在軍事偵察、監視方面,為了實施正確指揮,取得作戰勝利,現代戰爭對軍事偵察提出了更高的要求,廣泛應用先進科學技術,進一步擴大偵察的范圍,提高偵察的時效性和準確性。因此,軍事偵察、監視中用到的視頻圖像的品質尤為重要,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重的,因此視頻增強技術應運而生。

     二、視頻增強算法(Retinex算法)的基本原理

     Retinex(視網膜”Retina”和大腦皮層”Cortex”的縮寫)理論是一種建立在科學實驗和科學分析基礎上的基于人類視覺系統(Human Visual System)的圖像增強理論。該算法的基本原理模型最早是由EdwinLand(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上提出的一種基于理論的圖像增強方法。Retinex理論的基本內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)為基礎的。

     不同于傳統的圖像增強算法,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,如壓縮圖像的動態范圍,或增強圖像的邊緣等,Retinex可以在動態范圍壓縮、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用。

     在諸多以Retinex為核心的算法中,單尺度(Single-ScaleRetinex,SSR)算法,多尺度(Multi-ScaleRetinex,MSR)算法是最具有代表性和最成熟的算法。

     單尺度(Single-ScaleRetinex,SSR)算法原理

     根據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:

原理示意圖


  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系。因此通過計算各個像素間的相對明暗關系,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-ScaleRetinex,SSR)算法在對數域中則表示為:

     (2)

     根據上面(2)式的原理,Retinex理論進行圖像增強的關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學上是一個奇異問題,因此只能通過數學上近似估計的方式估算亮度圖像。在Retinex算法的發展史中,曾經出現過平方反比的環繞形式、指數形式以及高斯指數形式,但在單尺度Retinex增強算法中,杰泊森(Jobson)論證了高斯卷積函數可以對源圖像提供更局部的準確處理,因而可以更好地增強圖像,其可以表示為:

公式3


  公式3
 
  其中λ是常量矩陣,c是濾波半徑,并且滿足:

公式4


  公式4

  c越小,灰度動態范圍壓縮的越多,c越大,圖像銳化的越厲害。因此亮度圖像最終可以表示為:

公式5

  公式5
 
  單尺度(SSR)可以表示為:

公式6


  公式6

 
  四、視頻增強能解決的實際問題及應用領域

  各種情況下處理效果

 沙塵天氣下

  沙塵天氣下

水底環境下

 灰暗環境下

  昏暗環境下

  雨天環境下

  雨天環境下
 
  陰霾天氣下

  陰霾天氣下

 



 

 
 
 

 

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