基于非线性模型的闪烁去除技术研究

论文摘要

随着通信技术、计算机网络技术、多媒体处理技术的迅速发展,视频监控系统的应用前景也越来越广泛。在视频采集过程中,由于曝光不均匀或者外界拍摄条件的影响,视频中不可避免地会有闪烁出现。这不仅容易使观看者产生视觉疲劳,影响监控质量：而且在视频编码传输时会导致视频冗余度提高,不但不利于码流的实时传输和控制,还会影响视频后期的分析与处理。因此,近年来,视频监控闪烁去除技术己成为国内外学术界研究的热点。本论文主要研究基于非线性模型的视频闪烁去除技术,针对视频监控中存在的不同类型闪烁,分别给出了相应的去除方法,具体内容如下：(1)针对视频监控中普遍存在的全局闪烁情况,本文研究了一种基于非线性模型的闪烁去除方法。该方法首先引入感光特性曲线,推导出亮度和与之对应的亮度闪烁之间存在一种非线性关系；然后根据参考帧与当前待去闪烁帧之间的亮度差值,对参考帧中各个亮度所对应的亮度差值进行统计,将统计直方图中出现频数最大的值作为该亮度的闪烁分量；最后用最小二乘法对所有亮度对应的亮度误差进行曲线拟合得到闪烁轮廓,从而达到去除全局亮度闪烁的目的。(2)基本的非线性模型难以准确估计图像中的局部闪烁,针对局部闪烁情况,本文研究了一种基于分块的闪烁去除方法。该方法将图像分为若干块,并把各个块中的闪烁视为一种全局闪烁,在各个块中使用非线性模型估计闪烁轮廓。为了获得更好的闪烁去除效果,在此基础上,本文进行了两点改进：考虑亮度出现的频率,给出了可信度加权的估计方法,从而估计获得了更加精确的闪烁轮廓；采用双线性插值来解决分块所引起的边缘模糊问题。(3)针对相机移动时拍摄的视频存在的亮度闪烁情况,本文研究了一种对亮度一致区域进行亮度分割的闪烁去除方法。该方法在图像分块的基础上先对图像进行区域分割,并对块中每一个区域使用可信度加权的估计方法；再从块的区域中选取可信度最大的亮度闪烁作为块中亮度的亮度闪烁,得到亮度闪烁轮廓。由于该方法难以彻底去除存在运动的闪烁,因此,本文采取先对视频进行运动补偿,然后再进行闪烁去除,该方法能准确跟踪亮度变化,得到了较好的闪烁去除效果。实验结果表明,上述三种方法均具有较好的视频亮度闪烁去除效果。去除闪烁后的视频不仅在视觉效果上有较大提高,在平均亮度方面也有了一定改进。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 选题的意义和研究背景
• 1.1.1 视频监控的发展历程
• 1.1.2 闪烁去除技术发展概述
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的主要研究内容和具体章节安排
• 2 闪烁去除技术综述
• 2.1 亮度闪烁的成因
• 2.2 闪烁去除的数学模型
• 2.2.1 线性模型
• 2.2.2 非线性模型
• 2.3 本章小结
• 3 非线性模型全局闪烁去除方法
• 3.1 感光特性曲线及最小二乘法
• 3.1.1 感光特性曲线
• 3.1.2 曲线拟合的最小二乘法
• 3.2 非线性模型的推导
• 3.3 亮度闪烁轮廓估计
• 3.4 计算机仿真实验结果
• 3.5 本章小结
• 4 基于分块的闪烁去除方法
• 4.1 局部闪烁的特点
• 4.2 可信度加权估计
• 4.3 基于分块的闪烁去除方法
• 4.3.1 块闪烁轮廓及可信度
• 4.3.2 双线性插值
• 4.4 计算机仿真实验结果
• 4.5 本章小结
• 5 基于区域分割的闪烁去除方法
• 5.1 灰度投影运动估计方法
• 5.2 Mean shift基本原理
• 5.3 基于分割的闪烁去除方法
• 5.3.1 基于mean shift的图像分割
• 5.3.2 基于加权窗的闪烁修正
• 5.3.3 运动补偿的灰度跟踪
• 5.4 计算机仿真实验结果
• 5.5 本章小结
• 总结与展望
• 参考文献
• 致谢