[发明专利]一种雾天连续视频图像实时性增强处理系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种视频图像增强技术，具体地涉及一种基于分块处理和模糊算法的雾天连续视频图像实时性增强处理系统，属于图像复原及图像增强技术领域。

背景技术

图像的质量直接影响到后期的图像分析，因此人们常用数字图像处理的方式对图像的质量进行改善。雾天时，弥漫在空中的雾霾大幅度降低了景物的能见度，使得景物的细节无法辨认，交管部门无法获得清晰地实时图像信息，治安监控不能达到理想的效果等等，给人们的生产生活带来严重的影响。因此，提高雾天视频图像的能见度，增强雾天连续视频图像的清晰度成为了户外实时图像处理系统中亟待解决的问题之一。

目前，雾天视频图像处理系统中经常采用基于整幅图像确定变换或转移函数对图像进行全局处理的方法，如全局直方图，曲波、小波变换，同态滤波等等。对于图像的全局处理通常其算法较简单，但是会因为所选参数对局部区域的不适应性而造成部分区域成像质量恶化的情况。模糊算法是分析和解决不确定性问题的一种有力工具，在图像处理系统领域中得到了成功的运用，尤其是在对比度模糊图像的增强的运用中，得到了比全局直方图、曲波、小波变换、同态滤波等等全局处理方法更好的处理效果。

发明内容

本发明的目的正是为了克服现有视频图像处理系统中所存在的缺陷和不足，而提供一种基于分块处理和模糊算法的雾天连续视频图像实时性增强处理系统。本发明提供的处理系统是将图像按照不同的特征划分为不同的局部区域，再根据局部区域的特征来计算变换或转移函数，并将这些函数用于所对应的局部区域，以得到全局处理不能实现的增强效果；突出图像细节的同时，减少图像的失真；以改善在雾天条件下连续视频图像的视觉效果，增强图像画面对比度，提高图像实时性增强效果。

为实现上述目的，本发明采用以下技术措施构成的技术方案来实现的。

本发明的雾天连续视频图像实时性增强处理系统其基本原理是：将视频图像分为基础帧和后续帧两类，且处理系统将自动更新基础帧和后续帧；然后对基础帧进行自适应分块处理，对分出的每个子块再自适应匹配渡越点，并计算每个子块的隶属度函数，即模糊算法的具体运算；再将要处理的图像从空域变换到模糊域，然后在模糊域上进行非线性变换，最后再反变换回空域；即得到每个子块的R、G、B三个通道图像增强前后的颜色通道映射表。根据所述颜色通道映射表对基础帧进行增强为基础的去雾处理，对后续帧先判断图像亮度均值与基础帧的亮度均值之差来决定是否更新基础帧；如果后续帧亮度均值与基础帧亮度均值之差大于5则需要将后续帧作为更新基础帧而对基础帧进行重新分块，并自适应匹配渡越点计算颜色通道映射表，匹配新的映射表。如果后续帧亮度均值与基础帧亮度均值之差小于5或等于5，则不需要将后续帧作为更新基础帧，此时根据像素点所处的位置判断像素点属于哪个子块，只需要根据计算好的该子块的颜色通道映射表进行查表处理即可。而后续帧子块通过和基础帧的子块比较，再进行R、G、B三个颜色通道的映射或者对像素进行均值处理。通过上述方法对视频图像进行处理后，既减少了视频图像处理的运算量，且大幅度地提高了视频图像处理速度；同时还保证了视频图像的质量，完全能满足获得实时清晰图像信息及监控效果的需要；与传统视频去雾方法相比大大提高了图像增强实时性。

本发明提供的一种基于分块处理和模糊算法的雾天连续视频图像实时性增强处理系统，包括以下操作步骤：

(1)将视频图像进行分帧

首先将要处理视频图像划分为基础帧和后续帧两类；

(2)设定渡越点数目，建立颜色通道映射表库

将视频图像灰度值在40-80范围内每间隔10设定一个渡越点，共为5个，图像灰度值在80-120范围内每间隔5设定一个渡越点，共为8个，图像灰度值在120-255范围内每间隔10设定一个渡越点，共为13个；总共设定26个渡越点，每个渡越点对应一个隶属度函数和颜色通道映射表，并构成颜色通道映射表库；

(3)对基础帧自适应分块及匹配渡越点

根据视频图像的像素亮度方差的大小，将视频图像所述基础帧自适应分成1-64个子块图像，对每个子块进行自适应匹配渡越点，然后对每个子块进行模糊算法处理，计算每个子块的隶属度函数，以分别获得基础帧各子块的R、G、B三个通道图像增强前后的颜色通道映射表；

(4)增强基础帧子块图像