基于景深和稀疏编码的图像去雨算法

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降雨天气往往导致监控视频质量下降,会使图像背景产生畸变现象。而远处的雨水条纹累积会产生类似于雾或霾的大气遮蔽效应,近处的条纹会产生高光现象,遮挡背景。当降雨量较大时,会使图像可见度下降,对户外系统的成像质量造成了严重的影响,对图像分析较不利。为了改善恶劣天气条件下智能交通和安全防范等领域中视频图像的质量,视频图像增强处理成为当今机器视觉领域研究的热点,因此本文选择图像去雨作为研究对象。近年来视频图像去雨快速发展,出现了许多优秀的算法。本文在调研大量国内外文献的基础上,对图像去雨的研究现状进行了详细的描述,并对常用的算法进行了介绍说明。着重研究了基于图像分解的去雨算法,针对该类算法存在的背景细节丢失和雨痕残留问题,引出了本文的研究重点:基于景深和稀疏编码的图像去雨算法。针对基于图像分解中存在的低频成分的雨痕残留和轮廓边缘丢失,利用联合双边滤波和短时傅立叶变换将图像进行分解,使得图像低频部分中轮廓边缘得到较好的保留。对于高频成分中和雨痕具有相同梯度的背景误判问题,引入景深的思想,将图像高频按纹理和梯度方向进行二次分类,能够有效提高分类的准确性,对高频成分中和雨条纹具有相同梯度的背景进行保留。本文算法主要包括四部分:图像分解,字典学习,基于主成分分析和支持向量机的原子聚类,景深修正。首先,采用双边滤波和傅里叶变换相结合的方法对图像进行分解,此方法对图像的轮廓边缘保持度较高。其次,根据图像本身的纹理特性将输入图像进行分类,基于每一类对高频成分进行字典学习。然后,利用主成分分析和支持向量机对字典进行分类,根据梯度信息分为含雨字典和非雨字典两类,利用正交匹配追踪得到高频成分中的非雨成分。最后,利用景深提取出含雨图像中的显著性特征来进一步去除低频成分中的残留雨痕,同时对高频成分中和雨条纹具有相同梯度的背景进行保留。利用主观视觉效果以及客观指标对算法进行评估,实验结果证明主观效果得到明显的改善,客观指标也得到了提升,本文基于景深和稀疏编码的图像去雨算法能够在去雨的同时较好的保留图像的纹理细节。
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