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雾霾天气下运动目标检测技术研究

作者：娄莉张艳艳

来源：《软件导刊》2017 年第 11 期

摘要：雾霾天气的频繁出现使运动目标检测受到了很大影响。为提高雾霾天气下运动目标

检测质量，研究了当前去雾算法和运动目标检测算法。针对雾霾天气下可见度低、运动物体模

糊的情况，比较了当前的去雾算法，使用性能优良的基于暗通道的去雾算法对图像进行去雾，

然后对处理过的图像序列进行光流法计算，完成运动目标检测。将基于暗通道的去雾算法和光

流算法相结合，应用于雾霾天气下的运动目标检测，以提高检测质量。通过Matlab 仿真表

明，改进方法比直接通过光流算法检测的效果更好。

关键词关键词：运动目标检测；暗通道去雾算法；HornSchunck 光流法；雾霾；Matlab

DOIDOI：10.11907/rjdk.171789

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2017）011013304

0 引言

近年来我国多个城市出现了严重的雾霾天气。持续的雾霾天气不仅影响了人们健康，而且

给交通带来了不便。由于雾霾天气中含有大量污染物颗粒，导致能见度下降，十字路口的电子

眼受到影响，各种违章行为不能及时发现，导致各种交通事故发生。雾霾天气下的运动目标检

测是后续目标识别、行为分析的基础[1]。为提高运动目标在雾霾天气下的检测质量，提出将

基于暗通道的去雾算法和光流法相结合的算法，实验结果表明该方法明显优于直接对采集的图

像进行光流法检测所得结果。

本文使用基于暗通道的去雾算法对图像去雾，使图像中的噪声减小，再将处理过的图像通

过对其计算光流来检测运动目标，使检测结果更准确。

1 图像去雾技术

1.1 去雾算法比较

雾霾图像处理方法主要分为图像增强技术和图像复原技术。图像增强技术不考虑图像降质

原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，而衰减不需要的特征，对突出部分信息可能会

造成一些损失。现有的图像增强方法有全局直方图处理、局部直方图处理和Retinex 增强处理

[2]，图 1 所示为原图像，图 2 为图像 Retinex 增强处理结果[3]。图像复原技术[4]是指根据图像

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