下穿立交监控图像质量提升算法研究

发布时间：2020-09-10 20:07

　　视频监控系统作为智慧城市重要的信息采集环节,能够提供实时、直观和全方位的数据信息,已辐射到生产和生活中的各个环节和领域。下穿立交作为城市交通的重要组成部分,一直以来都是智慧城市和平安社区建设中监控系统布控的的重点区域。因此,市政管理部门在下穿立交中布设大量监控设备以实现对下穿立交的全方位、立体化的监测。下穿立交由于所处位置的光照不均匀,大雾、沙尘、雨天等恶劣天气以及采集设备精度和传输线路等的影响,其监控系统不可避免地引入了噪声,使得采集到的视频图像存在对比度低,边缘等细节信息丢失等的问题,影响到真实和原始监控信息的利用效率。因此,为了能够充分发挥下穿立交监控系统的作用,提高监控视频图像的利用效率,对其图像质量提升算法的研究就显得非常必要。针对上述问题,本文主要开展以下的研究工作:(1)在对经典的图像增强算法以及带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法分析的基础上,本文结合下穿立交监控图像的特征,提出一种改进的带色彩恢复的多尺度视网膜下穿立交图像增强算法。通过单尺度视网膜增强算法获取更丰富的细节信息,然后再经过多尺度视网膜增强算法来平衡细节信息和全局信息,达到在不影响全局信息量的同时,能够获取到更丰富的细节信息的目的。(2)对多种噪声的特性进行分析建模,本文实现了基于三维块匹配的下穿立交监控视频图像去噪算法。采用非局部块匹配思想,首先在图像中寻找相似块,使用硬阈值线性变换降低欧式距离的复杂度,然后通过相似块域转换,利用联合滤波器降低相似块自身含有的噪声,并在聚集处对相似块进行加权处理,得到降噪后的目标块。(3)结合基于三维块匹配的图像去噪算法和改进的带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法来设计联合滤波器,提出了基于联合滤波的下穿立交监控图像质量提升算法。实验结果表明,与上述两种算法相比,经过该算法处理后的图像具有较好的视觉效果和较高的客观质量评价得分,能够在有效提升图像对比度的同时抑制噪声的影响。
【学位单位】：安徽建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U495;TP391.41
【部分图文】：

安徽建筑大学硕士学位论文第一章绪论第一章绪论1.1 下穿立交监测的背景与意义随着城市人口的急剧增加使得车辆日益增多，由此造成严重的车辆拥堵和交通频发的情况。为了改善道路拥堵状况，大量互通式城市下穿立交被修建以实现道路交通的分流，缓解交通超负荷运行状态，保证道路交通的正常运行。据统计，全国已经有超过 300 多个大中城市建立了立交桥，而其中 75%左右的都是下穿式立交桥。因此，下穿立交已成为现代化城市的重要标志[1-2]。近年来，由全球气候变暖导致的极端天气频现。在我国长江、黄河、淮河、海河的中下游地区常常会受到短历时高强度暴雨的侵袭，在这过程期间极易导致洪涝灾害的发生。而城市下穿立交由于处于城市低洼地带且排水迟缓等原因，不可避免的成为

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安徽建筑大学硕士学位论文第一章绪论化的监测，但是，在实际应用中，通过监控点获取的图像常常由于设备本身以及外界环境因素等的影响，而表现出对比度低，细节模糊，背景噪声强等问题，如图 1-2 所示，这将使得在出现道路积水时无法实时预报积水情况，对城市防汛抗涝工作造成重大消极影响。

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安徽建筑大学硕士学位论文第一章绪论点进行处理来去除椒盐噪声。虽然该方法可将大部分的噪声消除，但是却会使图像的细节信息丢失而产生模糊，尤其是图像边界部分。为了协调像素点间的灰度、颜色和几何距离三方面的因素，冉鑫等[16]提出了双边滤波法和 Smith S M 等[18]提出了改进的SUSAN 滤波方法。上述方法都是通过局部信息的连续性实现图像去噪，极易忽略图像的整体性。为了尽可能展示图像的真实信息，国内外学者研究并提出利用非局部信息去除图像噪声的方法[10]。Buades 等人[19]于 2005 年提出了非局部的图像去噪算法(Non-LocalMethod,NLM )。其基本思想如图 1-3 所示。首先将图像像素进行分块；然后计算像素点邻域内的相似图像块的中心像素点的加权平均值；最后将该加权平均值作为该像素点去噪后的信号强度。

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