霧霾天氣下運動目標檢測技術研究的論文

摘要：霧霾天氣的頻繁出現使運動目標檢測受到了很大影響。爲提高霧霾天氣下運動目標檢測質量，研究了當前去霧算法和運動目標檢測算法。針對霧霾天氣下可見度低、運動物體模糊的情況，比較了當前的去霧算法，使用性能優良的基於暗通道的去霧算法對圖像進行去霧，然後對處理過的圖像序列進行光流法計算，完成運動目標檢測。將基於暗通道的去霧算法和光流算法相結合，應用於霧霾天氣下的運動目標檢測，以提高檢測質量。透過Matlab仿真表明，改進方法比直接透過光流算法檢測的效果更好。

關鍵詞：運動目標檢測；暗通道去霧算法；HornSchunck光流法；霧霾；MatlabDOIDOI：10.11907/rjdk.171789

中圖分類號：TP319

文獻標識碼：A文章編號文章編號：16727800（2017）011013304

0引言

近年來我國多個城市出現了嚴重的霧霾天氣。持續的霧霾天氣不僅影響了人們健康，而且給交通帶來了不便。由於霧霾天氣中含有大量污染物顆粒，導致能見度下降，十字路口的電子眼受到影響，各種違章行爲不能及時發現，導致各種交通事故發生。霧霾天氣下的運動目標檢測是後續目標識別、行爲分析的基礎。爲提高運動目標在霧霾天氣下的檢測質量，提出將基於暗通道的去霧算法和光流法相結合的算法，實驗結果表明該方法明顯優於直接對採集的圖像進行光流法檢測所得結果。

本文使用基於暗通道的去霧算法對圖像去霧，使圖像中的噪聲減小，再將處理過的圖像透過對其計算光流來檢測運動目標，使檢測結果更準確。

1圖像去霧技術

1.1去霧算法比較

霧霾圖像處理方法主要分爲圖像增強技術和圖像復原技術。圖像增強技術不考慮圖像降質原因，只將圖像中感興趣的特徵有選擇地突出，而衰減不需要的'特徵，對突出部分資訊可能會造成一些損失。現有的圖像增強方法有全局直方圖處理、局部直方圖處理和Retinex增強處理，圖1所示爲原圖像，圖2爲圖像Retinex增強處理結果。圖像復原技術是指根據圖像降質原因建立圖像的退化模型，反演圖像退化過程，據此補償圖像退化過程造成的圖像失真，從而恢復圖像最理想的狀態，使圖像質量得到改善。常見的基於物理模型的圖像復原方法有基於偏微分方程、基於深度關係、基於先驗資訊等。本文主要使用基於暗通道的去霧算法進行相關實驗。圖3爲基於暗通道的去霧算法處理結果，下面詳細介紹其原理。

2實驗結果分析

本文使用Matlab2014b仿真實現霧霾天氣下的運動目標檢測。爲了驗證本文所用算法效果，採用冬季霧霾天氣下實際拍攝的汽車視頻圖像序列中的兩幀圖像進行相關實驗，圖像大小均爲500×280，圖5爲得到的兩幀霧霾圖像，第一幅爲第105幀圖像，第二幅爲第155幀圖像。透過基於暗通道的去霧算法對其進行去霧霾處理，如圖6所示。圖7爲未經暗通道的圖像去霧方法進行去霧的光流算法計算所得光流，圖8爲透過暗通道去霧算法後的光流算法計算所得光流。

由圖6的實驗結果可以看出，經過基於暗通道的去霧算法對原始圖像處理後，提高了圖像的清晰度，減小了原圖像的噪聲。圖7、圖8實驗結果可以看出，本文所用算法比直接透過HornSchunck光流法檢測到的運動目標更清晰，應用到交通監測系統，顯示使用本文算法所得運動目標檢測質量更高，更利於交警透過所得檢測效果對路面實況和交通事故作出更準確的判斷。

3結語

將暗通道去霧算法和光流法相結合用於霧霾天氣下的運動目標檢測，從Matlab仿真實驗結果可以看出，此方法檢測的霧霾天氣下的運動目標比只透過光流法檢測得到的目標更清楚，圖像質量更高。目前霧霾天氣越來越多，所以將去霧算法和光流法相結合用於霧霾天氣下運動目標檢測更有實用價值。