室外视频监控中雾尘图像自动增强方法仿真

摘要

由于室外视频监控中雾尘图像通常都是不清楚的,因此找到一种对室外视频监控中雾尘图像自动增强方法是非常重要的.针对当前室外视频监控中雾尘图像自动增强方法在对图像进行增强时,存在图像增强用时长、清晰度低、增强效果不理想的问题,提出了一种基于中心环绕Retinex和Huber-MRF模型的雾尘图像自动增强方法.在利用中心环绕Retinex方法对室外视频监控中的雾尘图像进行处理时,突出显示雾尘图像的有用特征信息,过滤雾尘图像的无用特征信息,采用多个SSR方法对雾尘图像处理,并对它们处理结果进行加权叠加,实现雾尘图像的增强处理,创建Huber-MRF模型将处理后的雾尘图像进行进一步增强,得到最终的增强图像.实验结果证明,基于中心环绕Retinex和Huber-MRF模型的雾尘图像自动增强方法在对室外视频监控中雾尘图像进行增强时,可以实现图像增强用时短,清晰度高的目的.