視頻去霧和嵌入式目標跟蹤方法研究.pdf

1、在視頻監(jiān)控行業(yè)，霧霾已經(jīng)成為高清監(jiān)控的隱形殺手，透霧監(jiān)控需求變得越來越迫切。
　　本文的主要研究內(nèi)容正是從提高視頻監(jiān)控質(zhì)量的兩個方面展開：一是視頻去霧技術研究；二是嵌入式視頻目標跟蹤技術研究。
　　去霧技術由光學去霧和數(shù)字去霧兩種方法組成，光學去霧存在成本高昂難以普及問題；數(shù)字去霧算法存在計算量大、資源消耗多、塊效應、不適應實時行要求等問題。本文在理解數(shù)字去霧算法原理的基礎上，對2013年Kim提出的去霧算法進行改進，提出了

2、一種基于譜聚類的視頻去霧算法。首先，利用譜聚類思想對靜態(tài)場景中的目標進行聚類分割；其次，利用同類目標的透射率在幀內(nèi)具有空間一致性、在幀問具有時間連續(xù)性的前提假設采用了不同的去霧模型。即：在視頻的幀內(nèi)圖像中，引入基于類的透射率估計模型；在視頻的幀間圖像中，對運動目標引入運動一致性的透射率估計模型，對靜態(tài)背景引入時間一致性的透射率估計模型，應用不同的透射模型對視頻中的不同目標透射率進行了估計；最后，利用計算的透射率對視頻圖像進行了去霧處理。

3、
　　本文在研究視頻跟蹤相關算法和嵌入式硬件資源的基礎上，設計了一套云臺可控制攝像機的嵌入式實時視頻跟蹤系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要由DM8127-4核處理器，兩自由度云臺攝像機，監(jiān)視器，操控臺和接口電路組成。該系統(tǒng)的工作原理是：首先，對攝像機采集的視頻圖像，通過操控臺對跟蹤目標進行人為捕捉；其次，在DSP上完成先進的目標跟蹤算法，獲取運動目標所在的圖像2D位置，并在監(jiān)視器上實時顯示跟蹤圖像；最后，根據(jù)目標的位置信息得到脫靶量，把脫靶量通過A

4、RM核發(fā)送給云臺，云臺通過PELCO-D協(xié)議控制運動調(diào)整攝像機的監(jiān)控姿態(tài)，使運動目標始終保持在監(jiān)控畫面中心位置，實現(xiàn)目標的自動跟蹤。為了滿足移動平臺上跟蹤算法的穩(wěn)定性和實時性要求，本系統(tǒng)的硬件采用TIDM8127芯片，該芯片由一個ARM核，兩個M3-Cotex核和一個DSP核構(gòu)成。為了達到視頻采集、目標跟蹤以及云臺控制整個流程的實時性要求，采用多核協(xié)同工作機制；軟件方面提出了一種高性能低復雜度的PCK跟蹤算法。主要的創(chuàng)新點在于：采用改進

5、的POC算法克服傳統(tǒng)POC算法僅僅對目標的位移和亮度變化具有魯棒性的缺陷；采用Kalman預測和歷史評測數(shù)據(jù)動態(tài)更新模板機制克服目標被遮擋時的跟蹤失敗問題。
　　實驗結(jié)果和系統(tǒng)測試證明，相比Kim的去霧算法，本文提出的視頻去霧算法取得了更好的視覺恢復主觀效果，在視頻閃爍效應相當?shù)那闆r下，時間復雜度降低了0.39倍。另外，在光照變化、目標位移、尺度、姿態(tài)改變、模糊、噪聲干擾以及部分遮擋等情況下，本文設計的嵌入式視頻跟蹤系統(tǒng)實現(xiàn)了目標