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視頻增強Retinex算法介紹

來源:上海凱視力成     作者:清風    編輯:數字音視工程    2010-09-16 00:00:00     加入收藏    咨詢

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視頻增強Retinex算法介紹

 

  一、 視頻增強的背景

  視覺信息是人類獲得外界信息的主要來源,因為大約有70%的信息是通過人眼獲得的。隨著多媒體技術飛速發展,視頻圖像得到了廣泛重視和應用,其應用領域遍及廣播電視、醫學、保安監控、車場管理、軍事及生命科學等方面。視頻采集技術與顯示技術的提升,使得人們對畫質的要求越來越高,但是在各類圖像系統中圖像的傳送和轉換(如成像、復制、掃描、傳輸以及顯示等)總要在一定程度上造成圖像質量的降低。例如一些戶外監控系統往往只能在晴天下才能正常工作,在大霧、沙塵等惡劣天氣或者低光照情況下圖像對比度大大降低,人們無法從中得到有用信息。不僅如此,長期觀看品質低下的視頻可能會加重人們眼睛的負擔,容易產生視覺疲勞,甚至會頭暈目眩。在出現大霧、大雨、沙塵等惡劣天氣時,戶外景物圖像的對比度和顏色都會被改變或退化,圖像中蘊含的許多特征都被覆蓋或模糊,得到的是退化圖像,對于各類監控都造成了極大的困難,因此,要充分發揮監視視頻的效能,就必須對監視視頻圖像進行增強處理。在軍事偵察、監視方面,為了實施正確指揮,取得作戰勝利,現代戰爭對軍事偵察提出了更高的要求,廣泛應用先進科學技術,進一步擴大偵察的范圍,提高偵察的時效性和準確性。因此,軍事偵察、監視中用到的視頻圖像的品質尤為重要,退化的視頻圖像對信息的識別與處理會造成偏差,而這種偏差的后果是非常嚴重的,因此視頻增強技術應運而生。

  二、 視頻增強算法(Retinex算法)的基本原理

  Retinex算法簡介

  Retinex(視網膜”Retina”和大腦皮層”Cortex”的縮寫)理論是一種建立在科學實驗和科學分析基礎上的基于人類視覺系統(Human Visual System)的圖像增強理論。該算法的基本原理模型最早是由Edwin Land(埃德溫•蘭德)于1971年提出的一種被稱為的色彩的理論,并在顏色恒常性的基礎上提出的一種基于理論的圖像增強方法。Retinex 理論的基本內容是物體的顏色是由物體對長波(紅)、中波(綠)和短波(藍)光線的反射能力決定的,而不是由反射光強度的絕對值決定的;物體的色彩不受光照非均性的影響,具有一致性,即Retinex 理論是以色感一致性(顏色恒常性)為基礎的。

  不同于傳統的圖像增強算法,如線性、非線性變換、圖像銳化等只能增強圖像的某一類特征,如壓縮圖像的動態范圍,或增強圖像的邊緣等,Retinex可以在動態范圍壓縮、邊緣增強和顏色恒常三方面達到平衡,因此可以對各種不同類型的圖像進行自適應性地增強。正因為Retinex諸多良好的特性,使Retinex算法在很多方面得到了廣泛的應用。

  在諸多以Retinex為核心的算法中,單尺度(Single-Scale Retinex, SSR) 算法,多尺度(Multi-Scale Retinex, MSR)算法是最具有代表性和最成熟的算法。

  單尺度(Single-Scale Retinex, SSR)算法原理

  根據Land提出的理論,一幅給定的圖像S(x,y)分解成兩幅不同的圖像:反射物體圖像R(x,y)和入射光圖像L(x,y),其原理示意圖如下:


  圖1:Retinex原理示意圖

  對于觀察圖像S中的每個點(x,y),用公式可以表示為:

                                                                   S(x,y)=R(x,y)﹒L(x,y) (1) 
 

  據Retinex 理論,物體的顏色是由物體對光線的反射能力決定的,而物體對光線的反射能力是物體本身固有的屬性,與光源強度的絕對值沒有依賴關系。因此通過計算各個像素間的相對明暗關系,可以對圖像中的每個像素點做校正,從而確定該像素點的顏色。

  單尺度(Single-Scale Retinex, SSR)算法在對數域中則表示為:

(2)

  根據上面(2)式的原理,Retinex理論進行圖像增強的關鍵是從原圖像中有效的信息計算出亮度圖像L(x,y)。但是從原圖像計算亮度圖像在數學上是一個奇異問題,因此只能通過數學上近似估計的方式估算亮度圖像。在Retinex算法的發展史中,曾經出現過平方反比的環繞形式、指數形式以及高斯指數形式,但在單尺度Retinex增強算法中,杰泊森(Jobson)論證了高斯卷積函數可以對源圖像提供更局部的準確處理,因而可以更好地增強圖像,其可以表示為:

(3)

其中λ是常量矩陣,c是濾波半徑,并且滿足:(4)


  c越小,灰度動態范圍壓縮的越多,c越大,圖像銳化的越厲害。因此亮度圖像最終可以表示為:

(5)
  

單尺度(SSR)可以表示為:

                          (6)

  三、 視頻增強的在國內外研究現狀及發展趨勢

  視頻圖像增強是視頻圖像處理領域的一個傳統的話題,同時又一直是較為活躍的研究領域,不斷有新方法和新手段引入使該領域保持旺盛的生命力,并不斷有新成果面世。視頻增強技術己經廣泛應用于軍事、醫學、遙感以及視頻檢測等方面。

  在軍事方面,由于觀察距離遠及氣候惡劣,獲取的視頻往往存在目標和背景混淆不清,很難區分等,需要進行增強處理才能將感興趣的目標凸顯出來;醫學方面,由于成像的固有特點,醫學圖像往往很暗,模糊不清,很難辨別出病變組織和正常組織,需要圖像增強處理以突出病變組織;遙感方面,如農情遙感監測,進行農作物分類需要應用圖像增強技術以提高分類的精度;在公共安全方面,人像、指紋及其他痕跡的處理和識別,以及跟蹤、事故分析等應用領域,也都需要圖像增強處理來突出圖像的特征。各類視頻監控系統也急需視頻圖像增強功能以彌補現有系統的不足,提高視頻圖像的對比度、提高監控效果與目標識別、改善光照不均勻等現象,得到視覺效果更好、有利于進一步分析和判讀的視頻圖像。隨著科技的發展,現階段各行業對低能見度圖像、視頻增強處理的需求將會越來越多。

  從國內外的一些對視頻圖像增強的研究情況可以看出,大都是采用視頻圖像的后續處理方法來進行的,現在的發展趨勢是對動態視頻圖像進行快速實時增強,使得人們可以更有效地利用視頻圖像。視頻增強技術的研究和運用領域,在軍用上特別多,在民用上還主要是用在一些特定場所。但隨著人們生活中數字化程度的提高,視頻技術的不斷發展和更新,視頻將越來越多的得到廣泛應用。

  四、 視頻增強能解決的實際問題及應用領域

  各種情況下處理效果

  •大霧天氣下


  •沙層天氣下


  •水底環境


  •昏暗天氣


  •雨天條件下


•陰霾天氣下

視頻增強的應用領域

  •搜尋及救援車輛

  •電視監控系統

  •室外電視轉播

  •飛行導航幫助

  •公路交通監控

  •醫院體檢成像

  •機場的調度

  •港口調度

  •水下偵測

  •安防應用

  五、 本公司的產品及其特點

  VE9901視頻增強器

  特性

  •先進的多尺度Retinex圖像增強算法,具有較強的普適性。同時提供優化的對數直方圖均衡處理和多種噪聲濾波算法。

  •基于DSP的嵌入式硬件結構,具有尺寸小、功耗低、高性能。

  •全實時處理,并具有極低的延遲,延遲時間不超過一幀,即PAL制視頻延遲40ms,NTSC制式視頻延遲33ms。

  •自動適應PAL制和NTSC制式視頻圖像。

  •支持全屏增強和局部窗口增強,局部增強窗口大小和位置可動態調整。?

  •支持串口、面板健盤、和DIP開關的配置和實時控制。配置可以存儲于FLASH中長期保存。

  •支持固件的在線升級。?

  •支持商用級、工業級、軍用級工作環境條件。

  技術參數

  •輸入視頻制式:自動適應和識別PAL/NTSC制式,輸出視頻制式自動與輸入視頻制式保持一致。

  •輸入視頻:輸入阻抗75歐姆,峰峰值為1V。?

  •輸出視頻:輸出阻抗75歐姆,峰峰值為1V。

  •全實時處理。PAL制式25幀/秒;NTSC制式30幀/秒。?

  •圖像增強算法:自適應多尺度Retinex圖像增強算法、優化的對數直方圖均衡。

  •降噪濾波算法:高斯濾波、中值濾波。?

  •支持全屏增強和局部增強,局部增強窗口位置和尺寸可以隨意動態調整。

  •支持RS485/RS232串口通訊,波特率可設置。?

  •可以通過屏幕菜單和按鍵、串口、DIP開關三種方式進行靈活方便快速的配置和實時動態控制。配置存儲在FLASH中,斷電不丟失。

  •支持固件的在線升級。?

  •電源:DC12V,≤1.0A。、?

  •機械尺寸:110X140mm?

  •工作溫度:0℃~+90℃(商用級);-45℃~+85℃(擴展溫度)

  •存儲溫度:-55℃~+90℃;?

  •濕度:最大95%,無霜?

  •震動:正弦:10g(15-2000Hz);隨機:0.04g2/Hz(15-2000Hz)

  •沖擊:?>30g,11ms,鋸齒波
 

                                                                                                                                                                                 ------上海凱視力成 鐘建軍

 

 

免責聲明:本文來源于上海凱視力成,本文僅代表作者個人觀點,本站不作任何保證和承諾,若有任何疑問,請與本文作者聯系或有侵權行為聯系本站刪除。(原創稿件未經許可,不可轉載,轉載請注明來源)
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