本文選題：圖像增強 + 霧霾散射模型　； 參考：《沈陽工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：智能交通系統(tǒng)提高道路的利用率、保證交通的安全性和改善駕駛員的舒適性,已成為城市未來交通運輸?shù)陌l(fā)展方向。車輛監(jiān)控系統(tǒng)和交通監(jiān)管系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的主要組成部分,要求系統(tǒng)具有較高的安全性和穩(wěn)定性,但室外天氣條件變換復(fù)雜,霧、霾、雨、雪、沙塵等天氣對智能交通系統(tǒng)中監(jiān)控攝像頭的成像產(chǎn)生影響,限制智能交通監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境。智能交通監(jiān)控系統(tǒng)在惡劣天氣條件下拍攝的圖像,直觀上呈現(xiàn)亮度、對比度下降,客觀參數(shù)上圖像均方差和清晰度降低,嚴重影響系統(tǒng)在目標識別、交通監(jiān)控等方面的使用。本文的目標是對惡劣天氣下圖像視頻進行增強處理,降低惡劣天氣對智能監(jiān)控系統(tǒng)的成像影響。本文主要針對霧霾條件的圖像進行增強處理。提出了多種霧霾天氣圖像增強方法,分析霧霾天氣的物理特性和霧霾天氣圖像的客觀參數(shù)特性,建立霧霾天氣散射模型。提出的方法包括,以圖像HSL顏色模式理論為基礎(chǔ)的圖像增強方法;基于光線傳播獨立性理論的圖像增強方法;基于大氣霧霾散射模型和亮度模型圖像理論為基礎(chǔ)的圖像增強方法以及基于快速離散曲波變換的圖像增強方法。對于雨天條件的數(shù)字圖像,本文提出基于模糊C均值理論的圖像增強方法,分析雨滴的光學(xué)特性,建立雨滴的光學(xué)模型,闡述圖像增強方法步驟。本文提出的多種方法使用Matlab和Visual Studio 2013軟件編程實現(xiàn),在Visual Studio2013軟件中使用OpenCV計算機視覺庫。通過程序得到增強后的數(shù)字圖像,對增強后的圖像從主觀和客觀兩個方面進行分析。對比處理前后圖像的圖像質(zhì)量,評價圖像質(zhì)量采用圖像均方差,清晰度和信息熵等客觀參數(shù)。實驗結(jié)果證實本文提出的四種霧霾圖像增強方法,能明顯提升霧霾天氣下圖像的圖像質(zhì)量;基于模糊C均值理論的雨天圖像增強方法能有效去除圖像中的雨滴,得到的增強圖像保留了較多的圖像信息,圖像清晰程度明顯提升,擴展了智能交通監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用場景。
[Abstract]:Intelligent Transportation system (its) has become the development direction of urban transportation in the future, which can improve the utilization ratio of roads, ensure the safety of traffic and improve the comfort of drivers.As the main component of intelligent transportation system, vehicle monitoring system and traffic supervision system require high safety and stability, but outdoor weather conditions are complicated, such as fog, haze, rain, snow, etc.The weather, such as dust and dust, has an impact on the imaging of surveillance cameras in intelligent transportation system, which limits the application environment of intelligent traffic monitoring system.The images taken by the intelligent traffic monitoring system under the bad weather condition show the brightness, the contrast drop, the image mean square deviation and the sharpness of the objective parameters decrease, which seriously affect the application of the system in target recognition, traffic monitoring and so on.The aim of this paper is to enhance the image and video in severe weather to reduce the imaging effect of bad weather on intelligent monitoring system.This paper focuses on the image enhancement of haze condition.Several enhancement methods of haze weather images are proposed. The physical characteristics of haze weather and the objective parameter characteristics of haze weather images are analyzed and the haze weather scattering model is established.The proposed methods include image enhancement method based on image HSL color pattern theory, image enhancement method based on ray propagation independence theory, image enhancement method based on image HSL color pattern theory, and image enhancement method based on ray propagation independence theory.Image enhancement method based on atmospheric haze scattering model and brightness model image theory and image enhancement method based on fast discrete Qu Bo transform.For the digital images of rainy days, this paper presents an image enhancement method based on fuzzy C-means theory, analyzes the optical properties of raindrops, establishes the optical model of raindrops, and expounds the steps of image enhancement.The methods proposed in this paper are implemented by Matlab and Visual Studio 2013 software, and OpenCV computer vision library is used in Visual Studio2013 software.The enhanced digital image is obtained by the program, and the enhanced image is analyzed from the subjective and objective aspects.Compared the image quality before and after processing, the image quality was evaluated with objective parameters such as image mean square error, clarity and information entropy.The experimental results show that the four haze image enhancement methods proposed in this paper can significantly improve the image quality in haze weather, and the raindrops can be effectively removed by the method based on fuzzy C-means theory.The enhanced images retain more image information, and the clarity of the images is improved obviously, and the application scene of the intelligent traffic monitoring system is expanded.
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U495;TP391.41

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本文編號：1771902