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1、，r了，7声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名：学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：少ff年弓月叫日自，r嚣张譬一疆劳#。4嚷，；#g#口；。，一|
2、。硕t论文视频图像摘要在计算机高度普及、多媒体技术被广泛应用的今天，人们对视频图像的接触机会越来越多。而视频图像的质量将直接影响人们从视频中所能获得的信息量，考虑到视频图像品质低下主要受两方面影响：一是在大雾、沙尘等恶劣天气或者低光照情况下图像对比度偏低；二是传输过程中受到噪声的污染，因此对视频图像进行先消除噪声，再增强图像的处理非常有必要。这能够突出视频图像特征，提高视频图像的品质，对于视频图像的应用至关重要。本文重点研究了应用于一般监控系统的视频去噪与增强方法，主要内容如下：(1)研究了视频信号成像机制中的视频采集、Bayer图像色彩重建、白平衡调整三个步骤对视频信噪比(SNR)和画面质量
3、的影响。深入分析了视频图像中出现的噪声类别和特点，以及恶劣天气和低光照情况下的图像特征。对均值滤波、中值滤波和高斯滤波三种经典去噪算法和AHE、BOHE和POSHE三种增强算法分别进行了对比分析。(2)研究了四阶偏微分方程和自适应Tv去噪方法，以及基于PDE的多级分层局部对比度增强方法。对比分析了四阶偏微分方程和自适应TV去噪方法对不同噪声的去噪能力，两者对高斯噪声处理效果较好。实验分析了基于PDE的多级分层局部对比度增强方法的对比度拉伸能力，以及可能出现的人工痕迹，如过增强、斑点效应。(3)提出了一种基于单高斯背景建模和Non-localMeans滤波的视频去噪方法。利用单高斯背景建模提取帧
4、间冗余信息，将Non10calMeans滤波和帧间均值滤波结合并用，使得Non-localMeans滤波在视频图像上的处理效率大大提高。实验结果表明，该方法对噪声标准差中等的含噪视频图像具有良好而又稳定的去噪性能。(4)提出了一种改进的基于变换系数直方图的增强方法。通过实验分析可知，高质量图像在对数变换域的系数直方图具有峰值远离原点、分布曲线平坦的特点。本方法在此基础上提出通过系数直方图右移来实现对比度提高，通过增加高频分量、减少低频分量来实现边缘锐化，对于一般低对比度图像具有较好的增强效果。最后，对本文的工作内容进行了总结，对进一步的研究方向进行了展望。关键字：视频去噪，视频增强，变分偏微分
5、，Non10calMeans滤波，单高斯背景建模，变换系数直方图AbstractAbstractWithahi曲degreeofpopularityincomputermultimediatechnologyiswidelyusedtodayHowever，thevideoimagequalitywillaffecttheamountofinationwhichpeoplecallgetfromthevideoThereretworeasonswhichbringaboutlowqualityofimagesFirsLvideoimageswhicharecapturedinthecondit
6、ionsofbadweatherorlowlight，willhavelowcontrast；second，thevideoimagesmaybepollutedbythenoiseintransferprocessItisnecessarytodenoiseandenhancethevideoimagesAsaresult，thefeaturesofvideoimagesCanbehighlightedandthequalityCanbeimprovedThisthesisfocusesontheresearchofvideodenoisingandenhancementswhicharea
7、ppliedingeneralmonitoringsystemsMainworksareasfollows：1Theeffectofvideocapture、colorreconstructionofBayerimageandwhitebalanceonthevideoSNRandimagequalityisanalyzedThenoisecategoriesandthefeaturesoffogandlowcontrastimagesarestudiedWedosomeexperimentsonaveragefilter、medianfilter、Gaussianfilterfordenoi
8、sing，andAHE、BOHE、POSHEforenhancement2ThePDEbaseddenoisingsandPDE-basedenhancementareresearchedFourth-orderPDEcallavoidblockingeffectandadaptiveTVdenoisingkeepsdetailswellThenwedosomeresearchonPDEbasedmultistagestratifiedlocalcontractenhancementwhichCanstretchcontrastwell3Anewvideodenoisingbasedonsin
9、gle-Gaussianbackgroundmodelandnon-localmeansfilterisproposedThisimprovesdenoisingefficiencyofnon-localmeansfilterforvideoimagesTheexperimentalresultsindicatethattheCandenoisevideoeffectivelyandstablywhosenoisevadanceisnotbiggAnimprovedtranscoefficientshistogrambasedenhancementisproposedWeanalyzethep
10、ropertiesofhistogramcoefficientsinlogarithmtransdomainThisimprovescontrastbyshiftinghistogramtoright，andsharpstheedgesbyincreasingthehighfrequencycomponentswhilereducingthelowonesTheexperimentalresultsindicatethatthegeneralvideoimagesCanbeenhancedwellFinallythisthesissumnlarizestheworkthatwehavedone
11、，andexpectsthefutureofitsdevelopmentKeyword：videodenoise，videoenhance，PDE，non-localmeansfiltersingleGaussianbackgroundmodel，transcoefficienthistogram_一耻硕仁论文视频图像的增强与去噪技术研究目录摘要IAbstractII目录IH1绪论111研究背景与意义。112研究现状2121视频去噪算法研究现状。2122视频增强算法研究现状413本文研究内容。514本文章节安排62视频信号成像机制分析821视频信号的采集。8211CCD摄像机8212CMOS摄
12、像机922Bayer图像的彩色重建方法10221最邻近插值lO222双线性插值lO23白平衡调整方法1l24颜色模型及其转换关系12241RGB颜色模型12242HSI颜色模型13243YUv和YIQ颜色模型1525成像机制对视频信噪比和画面质量的影响1526J、结163视频去噪与增强理论分析1731视频噪声的分类和特点17311视频噪声的分类17312视频噪声的特点。1932雾天及低光照视频图像的特征1933人类视觉系统特性2034视频质量改善效果的评价方法21m目录硕士论文35经典去噪算法及其对比分析22351基于局部掩模的去噪算法。22352基于小波变换的去噪算法2436基于直方图的空域增强算法25361自适应直方图均衡化算法。25362BO既增强算法26363POS旺增强算法2637小结
