[發(fā)明專利]一種視頻雨滴去除方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510400086.1
• 申請日: 2015-07-08
• 公開（公告）號: CN104992420A
• 公開（公告）日: 2015-10-21
• 發(fā)明（設計）人: 朱青松;袁杰;王磊
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T3/00
• 代理公司: 深圳市科進知識產權代理事務所(普通合伙) 44316
• 代理人: 宋鷹武;沈祖鋒

1.一種視頻雨滴去除方法，包括：

步驟a：讀取視頻幀，并將視頻幀進行色彩空間轉換；

步驟b：通過基于靜態(tài)雨滴的光度特性進行雨滴初檢，通過引導濾波器進行圖像邊緣部分識別，并從初檢結果中減去邊緣部分，得到優(yōu)化的候選雨滴；

步驟c：利用Canny邊緣檢測算法在上述候選雨滴的基礎上得到初檢雨滴，及利用動態(tài)雨滴的光度學特性進行誤檢消除；

步驟d：在誤檢消除的初檢雨滴上利用α混合及圖像亮度矯正技術得到最終去雨結果圖。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步驟a中，所述將視頻幀進行色彩空間轉換具體包括：

步驟a1：將視頻幀從RGB色彩空間轉換到YCbCr色彩空間；所述色彩空間轉換公式為：

步驟a2：將步驟a1的公式的R、G、B分量寫成兩部分的組合，且提取出Cb和Cr分量，步驟a1的公式重寫為:

其中，Rbg、Gbg與Bbg分別是沒有被雨滴覆蓋的像素在三個分量上的背景強度值，ΔR、ΔG與ΔB是雨滴引起的背景強度在R、G與B分量上的增量；若像素未被雨滴覆蓋，則ΔR、ΔG及ΔB均為零；反之，均不為零；

步驟a3：雨滴引起的ΔR、ΔG及ΔB近似相等，步驟a2中的公式變換為:

Cb＝128-0.1482R_bg-0.2910G_bg+0.4392B_bg

Cr＝128+0.4392R_bg-0.3678G_bg-0.0714b_bg。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步驟b中，所述通過基于靜態(tài)雨滴的光度特性進行雨滴初檢具體包括：在讀入視頻幀后，從第2幀開始讀取當前視頻幀的左右鄰居幀，通過使用靜態(tài)雨滴的光度學特性，判斷當前幀與前一幀及當前幀與后一幀的亮度差值是否大于一定閾值，如果當前幀與前一幀及當前幀與后一幀的亮度差值大于一定閾值，則認為當前幀中的某個像素為受雨或者運動物體影響的像素點，得到雨滴初檢結果。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步驟b中，所述通過引導濾波器進行圖像邊緣部分識別，并從初檢結果中減去邊緣部分，得到優(yōu)化的候選雨滴，具體包括：通過引導濾波器得到原圖像的高頻部分及低頻部分，通過將雨滴初檢結果及高頻部分取交集操作，得到雨滴初檢結果中的圖像邊緣部分，并從雨滴初檢結果中減去邊緣部分，得到優(yōu)化的候選雨滴。

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步驟c中利用Canny邊緣檢測算法在候選雨滴的基礎上得到初檢雨滴具體為：

取上述得到的優(yōu)化的候選雨滴中的不位于使用Canny邊緣檢測算子得到的結果中的像素，得到初檢雨滴。

6.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步驟c中利用動態(tài)雨滴的光度學特性進行誤檢消除具體為：

分析每個雨線，看其是否與前一幀上的背景亮度呈線性關系，如果關系成立，則確定其為受雨影響的像素，否則為運動物體上的像素，將其從候選者中去掉。

7.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟d中的α混合具體包括：

將背景圖與雨影響圖進行混合，得到輸出圖像，具體使用如下公式：

C＝αC_b+(1-α)C_r，

其中，C代表輸出圖Y通道值，Cb代表背景圖的Y通道值，Cr代表雨影響圖的Y通道值。

8.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟d中的圖像亮度矯正具體包括：

使用matlab中的imadjust函數(shù)，將兩個區(qū)間的值進行映射，剪掉區(qū)間外的值。