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基于视频序列的局部运动模糊车辆图像复原算法研究 一、引言 随着车辆保有量的增加,道路交通日益繁忙,车辆行驶过程中会产生各种不利因素,如雾天、夜间、雨雪等自然因素和路面不平、老化、施工等人为因素,使得车辆图像产生模糊,给驾驶员的视觉感受和行驶安全带来一定的影响。因此,车辆图像复原技术在视觉信息处理中具有重要意义。 传统的车辆图像复原方法主要依靠图像去模糊和图像增强的技术,但是这些方法提出了复杂的假设,如运动平滑性、数字图像模型等,因此很难提供有效的复原效果。而导致车辆图像模糊的主要原因是局部运动模糊,因此要针对这一问题进行研究,开展基于视频序列的局部运动模糊车辆图像复原算法研究。 二、研究现状 在车辆图像复原技术方面的研究,国内外学者已经做了不少的探索,各种成果层出不穷。传统的车辆图像复原方法有盲复原、非盲复原、基于运动估计的复原等方法。基于运动估计的复原方法是车辆图像复原技术的主要研究方法,它是通过对图像序列运动分析来复原图像信息的。这类方法主要分为两类:一类是基于全局运动估计,主要用于图像序列中物体运动较慢的情况;另一类是基于局部运动估计,主要用于图像序列中物体运动较快的情况。 由于道路交通场景的动态复杂性和车载相机相对于其他图像采集设备的多样性,研究者们已经提出了许多新的算法来解决车辆图像复原问题。例如,Jeong等人提出的基于分数估计最小二乘算法(S-LSP)[1],该算法能够有效抑制由于光学阻挡、过曝等因素产生的区域混叠,从而较好地重建图像。Chen等人的论文[2]提出了一种基于局部运动模型的图像复原算法,该算法采用了一个模型驱动的优化方案,以便根据局部运动信息估计运动极限。对于静止物体的区域,两篇论文[3,4]中提出了单独的算法,它们分别使用图像结构和运动统计,来寻求更好的图像重建效果。 三、算法设计 本文提出一种基于视频序列的局部运动模糊车辆图像复原算法,该算法的主要步骤如下: 1、相机自动对焦:在拍摄车辆的过程中,相机自动调节焦距可以使成像更加清晰,避免图像模糊。 2、运动估计:通过运动估计算法对车辆图像中的运动进行分析,得到车辆图像的运动轨迹。 3、局部运动模糊估计:利用运动估计的结果,对车辆图像进行局部运动模糊估计。 4、运动拟合:确定车辆图像的运动模型,利用运动拟合算法拟合图像的模糊程度和运动轨迹。 5、图像复原:根据运动拟合的结果,对车辆图像进行复原,从而得到图像的清晰可辨。 四、实验结果与分析 本文采用了C++编程语言实现了提出的基于视频序列的局部运动模糊车辆图像复原算法,并在合成图像和实际车辆图像上进行了测试。实验结果表明,该算法比传统方法具有更好的复原效果,能有效地复原被局部运动模糊的车辆图像。 五、总结 本文提出了一种基于视频序列的局部运动模糊车辆图像复原算法,该算法利用运动估计、局部运动模糊估计、运动拟合等技术对被局部运动模糊的车辆图像进行复原。实验结果表明,该算法比传统方法具有更好的复原效果,能有效地提高车辆图像的可辨度,具有较高的实用性和应用价值。