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。為提高霧霾天氣下運動目標檢測質量，研究了當前去霧演算法和運動目標檢測演算法。針對霧霾天氣下可見度低、運動物體模糊的情況，比較了當前的去霧演算法，使用效能優良的基於暗通道的去霧演算法對影象進行去霧，然後對處理過的影象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演算法和光流演算法相結合，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模擬表明，改進方法比直接透過光流演算法檢測的效果更好。

　　關鍵詞：運動目標檢測；暗通道去霧演算法；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汙染物顆粒，導致能見度下降，十字路口的電子眼受到影響，各種違章行為不能及時發現，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、行為分析的基礎。為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演算法和光流法相結合的演算法，實驗結果表明該方法明顯優於直接對採集的影象進行光流法檢測所得結果。

　　本文使用基於暗通道的去霧演算法對影象去霧，使影象中的噪聲減小，再將處理過的影象透過對其計算光流來檢測運動目標，使檢測結果更準確。

　　1影象去霧技術

　　1.1去霧演算法比較

　　霧霾影象處理方法主要分為影象增強技術和影象復原技術。影象增強技術不考慮影象降質原因，只將影象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。現有的影象增強方法有全域性直方圖處理、區域性直方圖處理和Retinex增強處理，圖1所示為原影象，圖2為影象Retinex增強處理結果。影象復原技術是指根據影象降質原因建立影象的退化模型，反演影象退化過程，據此補償影象退化過程造成的影象失真，從而恢復影象最理想的狀態，使影象質量得到改善。常見的基於物理模型的影象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演算法進行相關實驗。圖3為基於暗通道的去霧演算法處理結果，下面詳細介紹其原理。

　　2實驗結果分析

　　本文使用Matlab2014b模擬實現霧霾天氣下的運動目標檢測。為了驗證本文所用演算法效果，採用冬季霧霾天氣下實際拍攝的汽車影片影象序列中的兩幀影象進行相關實驗，影象大小均為500×280，圖5為得到的兩幀霧霾影象，第一幅為第105幀影象，第二幅為第155幀影象。透過基於暗通道的去霧演算法對其進行去霧霾處理，如圖6所示。圖7為未經暗通道的影象去霧方法進行去霧的光流演算法計算所得光流，圖8為透過暗通道去霧演算法後的光流演算法計算所得光流。

　　由圖6的實驗結果可以看出，經過基於暗通道的去霧演算法對原始影象處理後，提高了影象的清晰度，減小了原影象的噪聲。圖7、圖8實驗結果可以看出，本文所用演算法比直接透過HornSchunck光流法檢測到的運動目標更清晰，應用到交通監測系統，顯示使用本文演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

　　將暗通道去霧演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模擬實驗結果可以看出，此方法檢測的霧霾天氣下的運動目標比只通過光流法檢測得到的目標更清楚，影象質量更高。目前霧霾天氣越來越多，所以將去霧演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。