雨天视频图像清晰化技术

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人类在获取外界信息时，其中来自视觉的信息占到70%以上，图像信息日益成为人类获取信息的重要手段。随着图像处理技术和计算机视觉技术的快速发展，使得越来越多的计算机视觉系统应用于众多的科学和工程领域。但是，恶劣的天气使得拍摄图像的视觉效果和数据质量大幅下降，进而导致计算机视觉系统对目标的监测、跟踪和识别的可靠性下降。

 

近年来，对某些恶劣天气下图像处理的研究有了很大的进展，但是对于雨天视频图像实时处理还缺乏系统地、全面地研究。目前，关于雨天视频图像处理的方法主要由两种，一是时差法，二是K-means均值法，但这两种方法分别在处理效果和处理速度方面存在不足。

 

本文提出了一种雨天视频图像处理方法，该方法在处理效果和处理速度方面具有一定优势。

 

重点开展以下四个方面的工作： 

 

第一，通过对雨滴物理特性和光度特性的分析，结合视频图像中雨滴的检测和去除对实时处理的时间要求，提出了四帧图像对比检测的方法，来检测图像中的雨滴。

 

第二，对四帧时差法进行改进，在处理效果不变的基础上，通过降低雨滴检测指标数，改进雨场去除方法，提高算法的处理速度。并基于提出的雨滴检测方法提出了两步法去除当前帧中的雨滴。

 

第三，构建了雨场检测和去除系统，利用MATLAB编写了相应的处理程序，通过模拟实验证明了该方法具有较高处理速度，实验验证了该方法在实时处理方面具有可行性。

 

第四，通过对复原图像的清晰度和图像的信息熵的分析，提出了可以以B分量作为定量的雨场去除效果检测指标。