【摘 要】
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交通视频监控系统是了解交通状况和治安状况的窗口,是公安交通指挥系统的重要部分,然而交通监控系统受恶劣天气和其它环境因素影响很大。有雾的天气,能见度低,图像质量严重下
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交通视频监控系统是了解交通状况和治安状况的窗口,是公安交通指挥系统的重要部分,然而交通监控系统受恶劣天气和其它环境因素影响很大。有雾的天气,能见度低,图像质量严重下降,很大的影响了系统的功能。在沙尘条件下很难分辨出物体的轮廓和颜色信息,人们关心的是监控的固定场景中物体的轮廓和颜色等细节信息。使用红外摄像机得到的是灰度视频,对于想得到图中色彩和细节信息的需求无法满足。本文针对雾天和沙尘天气,利用普通摄像机,通过颜色估计、去模糊、颜色恒常和边缘增强等图像处理算法,对于雾天视频使用基于大气物理模型的改进去雾算法,对于沙尘视频进行颜色估计和边缘增强处理,最后设计并实现了一个面向智能交通监控的低质视频增强系统。通过不同场景的大量实验表明,受雾或沙尘天气影响的视频经过该系统处理,能够输出清晰的亮度正常视频。本系统可以应用在车辆检测和人员检测中,提高了检测正确率。
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