拉格朗日插值法.zip

# 基于拉普拉斯平滑算法的视频去雾系统的实现 # 摘 要 视频去雾一直是图像处理领域一个备受关注的题目，其主要目的是将被大雾天气所影响的视频尽可能地还原成没有被大雾情况下的真实图像。相比于雾天下的视频，去雾后的视频还原了一部分被雾天所模糊的图像细节。它减少了雾天视频对实际生活和工作中对人们带来的影响，如交通出行，户外监测系统等。举例说，早年间由于视频去雾技术受限，许多户外监测系统在大雾天气下无法正常工作，影响到了人们的正常出行和生产，所以人们希望利用有效的方法将这些雾天影响下的视频尽可能真实地还原。 本文旨在探究一种不同于现有的最小化能量函数，基于拉普拉斯平滑项建立一个新的能量函数模型。对于待处理的视频帧序列，先生成每一帧的深度图，然后通过初试的深度图去分别计算对应的颜色一致性项，几何相关项，平滑项和拉普拉斯平滑项。其中，我们提出了新的颜色一致性项和几何相关项，它们考虑到大气散射效应的影响；同样，拉普拉斯平滑项可以更好地保存物体的细节，避免失真和模糊。最后，通过迭代化解能量函数最小方程，得到对应的立体重建后的去雾视频。本文最终展示的，是基于拉普拉斯平滑项的立体重建后的图像，与原待测试视频帧序列对比后所能达到的最好效果。 【关键词】 视频去雾；立体重建；拉普拉斯平滑；场景深度 # ABSTRACT Video defogging has always been a topic of concern in the image processing field. The main purpose of the video defogging is to restore as much as possible the video that is affected by fog weather to real images without being affected by heavy fog. Compared to the video in the foggy world, the post-fog video restores a part of the blurred image details of fog.It reduces the impact of foggy video on people in real life and work, such as traffic and outdoor monitoring systems. For example, due to the limited video defogging technology in the early years, many outdoor monitoring systems were unable to work properly under heavy fog, affecting people’ s normal travel and production. So people want to use effective methods to restore the video under the influence of these fogs as realistically as possible. This paper aims to explore a new energy function model based on the Laplacian smoothing term that is different from the existing minimum energy function. For the sequence of video frames to be processed, a depth map of each frame is generated, and then the corresponding depth map is used to separately calculate the corresponding color consistency item,geometric correlation item, smooth item, and Laplacian smoothing item. Among them, we propose new color consistency terms and geometric correlation terms that take into account the effects of atmospheric scattering effects.Similarly, Laplacian smoothing items can better preserve the details of objects and avoid distortion and blurring. Finally, by iteratively solving the minimum equation of the energy function, a corresponding stereoscopically reconstructed defogging video is obtained. The final display of this paper is based on the stereoscopic reconstruction of Laplacian smoothing terms, and the best results that can be achieved after comparing with the original video frame to be tested. **[Keywords]**: video defogging; stereoscopic reconstruction; Laplacian smoothing; scene depth # 第1章 引言 视频去雾是数字图像处理中一个重要的课题，应用面极其广泛。在本章节中，我们首先将介绍视频去雾，和到目前为止的研究背景、应用的领域及其具体的实际意义，并且概括性地描述本文所做的工作。 ## 1.1 研究背景和意义 随着城市化现象的加快，人口密度的急剧增长以及全球变暖等气候变化，城市的大雾现象变得越来越普遍。大雾天气给城市交通的监测和治安的监管等方面带来了极大的影响，严重时甚至导致城市安全系统完全失效。海港，河床，岸边也会因为水汽的蒸发，而出现难以消散的雾气，这样一种雾气弥漫的情况使得这些区域的监控难以顺利进行。森林和大面积的植被也会由于呼吸作用，在清晨和黄昏时分常常会形成大面积的雾气，这通常会使得使用长焦距摄像镜头的摄像机系统丧失原有的功能，这可能对森林火灾的安全防范造成极大的影响。尤其在当今由于人类破坏环境的加剧，导致了各种极端天气现象的发生频率升高，因此变化多端的天气对目前主要依赖于智能机器设备的现代生产生活的影响比以前更加大。大雾天气则是其中一种比较常见而且影响又比较大的一种天气现象，而且对此的有效措施也比较少，视频去雾的技术研究可以给实际生产生活中带来更多的效率提升和防范危害。 视频户外系统在被大雾影响的环境下拍摄的实际图像，因为受到雾气的影响，容易出现图像分辨率降低、质量退化、失真等现象，这就使得户外的视频系统不能稳定正常地工作，因而对人们的生活造成了严重的影响，如图1-1所示为中国除雾无人机在城市上空拍摄到的图像。因此，为了增强户外视频系统的稳定性和适用性，使其在天气条件很糟糕的情况下也可以被正常地使用，就很有必要研究有雾环境下视频图像的去雾技术。针对有雾环境对户外视频系统造成的诸多不良影响，我们需要着力研究视频图像的去雾技术。  这不仅能对其他图像清晰化技术的研究起到一定的推动作用，还可以尽可能地削弱外界天气条件对图像采集造成的不良影响。近年来，在图像处理技术和计算机视觉领域，图像去雾技术已逐渐成为研究的热点问题，而现有的去雾算法多关注于单一图像的去雾，有关视频去雾的理论却很少。视频去雾与单一图像去雾有所不同，因为视频的帧与帧之间存相关性，且视频处理过程更注重自动性和实时性，这就使得视频去雾更具有挑战性。 目前，视频图像去雾技术还处在研发起步阶段，各方面可供参考的文献并不多。相较国内，国外的研究工作起步较早，进展相对快一些。由于有雾环境下图像的去雾技术本身的复杂性，虽然这方面已经取得了很大的进展，但所提出的研究算法仍存在一些有待完善的地方，需要我们以此为基础继续研究。 ## 1.2 视频去雾问题的描述 视频去雾是将因为将由于大雾导致可见度下降的视频还原出真实的物理场景的图像处理技术。它不仅是数字图像处理方面一个具有挑战性、前景优秀且相当活跃的课题之一，同时也在社会价值上，有着不可估量的潜在经济利益。视频去雾可以有效地降低因大雾天气对户外视频系统的影响，提高户外视频系统的可用性和适应性。如图1-2为某车载视觉系统下的雾天透视效果。  图像的去雾方法大体上可以分为两种，一种是基于图像增强的去雾方法，另一种则是基于图像复原的去雾方法。而基于图像增强，多是指通过一些图像增强算法，例如，自适应直方图均衡化，自适应色阶和对比度，和多尺度Retinex等算法，它们主要是通过场景反照率，场景深度等图像，视频因素来对图像进行还原，增强。该方法能在一定程度上提高图像的对比度，使图像的细节