室外视频监控中雾尘图像自动增强方法仿真.docx

室外视频监控中雾尘图像自动增强方法仿真
摘要：随着城市化进程的不断推进，大量的建设工程也加速了工业和交通污染的增加，导致雾霾日益严重，这也给室外视频监控带来了挑战，将大大影响监控的效果。本文提出了一种针对室外视频监控中雾尘图像自动增强的方法，采用图像处理的方式，根据雾霾天气的特点，从图像中提取特征，通过模糊空间滤波和对比度增强等多种技术，增强雾尘图像的清晰度。本文通过仿真实验，验证了所提出的方法的有效性。研究结果表明，本文所提出的方法可以有效地提高室外监控系统的情况感知和目标识别的能力。
关键词：雾尘图像增强；模糊空间滤波；对比度增强；特征提取；仿真实验
1引言
室外视频监控是一项重要的安全保障工作，既可以用于城市的交通管理，也可以用于各种公共场所的安全监控。在现代城市化进程中，大量的建设工程也加速了工业和交通污染的增加，导致雾霾日益严重，这也给室外视频监控带来了挑战，将大大影响监控的效果。因此，如何克服雾霾天气对室外监控系统带来的不利影响，提高系统的性能，成为了当前亟待解决的问题。
2雾尘图像增强方法的研究现状
目前，国内外关于雾尘图像增强技术的研究已经相对成熟，主要分为两类：传统方法和深度学习方法。
传统方法主要包括滤波方法、直方图均衡化方法、自适应直方图和基于分形几何的方法等。滤波方法可以利用一定的滤波算法减少噪声、增强图像的清晰度。常用的滤波算法包括中值滤波、高斯滤波等。直方图均衡化方法主要是通过调整灰度级的分配来增强局部对比度，提高图像的清晰度。自适应直方图均衡化方法可以根据图像灰度分布特点进行动态的灰度均衡化，使得图像对比度更加明显。基于分形几何的方法则主要是利用分形理论对图像进行复杂度分析，并通过复杂度恢复的方式实现对雾霾图像的有效增强。
深度学习方法则主要是利用卷积神经网络（CNN）等技术进行图像处理，深度学习方法主要实现了对低对比度、低频噪音、模糊以及其他不良环境照明下的雾霾图像的高质量重构。深度学习方法具有很高的准确性，但是其依赖于大量的训练数据，需要有强大的计算能力等问题，使用不便。
3提出的方法
本文提出的针对室外视频监控中雾尘图像自动增强的方法主要包括特征提取、模糊空间滤波和对比度增强等多种技术。
3.1特征提取
在图像处理前需要首先对图像进行雾霾特征的提取。由于雾霾天气对图像造成的影响主要表现在图像中，所以可以根据图像中的特征来提取雾霾信息。在本文中，我们采用双边滤波算法提取图像中的雾霾特征，双边滤波算法可以保留图像的边缘信息，同时也可以减少噪声的干扰。
3.2模糊空间滤波
在进行雾霾图像增强前，需要进行模糊空间滤波处理，模糊空间滤波处理可以有效地减少图像中的噪声，同时也可以增强图像的清晰度。在本文中，我们采用了自适应中值滤波算法对图像进行初步的降噪处理，然后采用高斯滤波算法对图像进行模糊空间滤波处理，以实现雾尘图像的清晰化。
3.3对比度增强
为了进一步提高图像的清晰度和对比度，我们采用了直方图均衡化算法进行图像的对比度增强处理。直方图均衡化算法可以有效地增强图像的对比度，对整个图像进行动态调整，使得雾霾部分的图像区域更加明显，从而达到雾尘图像的清晰化。
4仿真实验
通过MATLAB软件对我们所提出的方法进行了仿真实验。我们使用了几十张不同程度的雾霾图像作为样本，比较了不同方法所处理后图像的质量。
实验结果表明，采用我们所提出的方法所处理后的图像，变得更加清晰，雾霾区域的图像信息也更加明显。
5结论
针对室外视频监控中针对雾尘图像自动增强的方法进行了研究，提出了一种基于图像处理的自动增强方法。方法主要通过雾霾特征的提取、模糊空间滤波和对比度增强等多种技术，可以有效地提高室外监控系统的情况感知和目标识别的能力。通过仿真实验，验证了所提出的方法的有效性，研究结果表明，该方法可以在大气复杂情况下提高监控系统的识别准确率，具有一定的应用价值。