论文总字数：16921字

摘 要

近些年，随着科学技术以及社会经济的发展，监控系统的应用越来越普及，广泛覆盖了交通、农业、商业以及航空等各个领域。随着监控系统的广泛应用，我们可以发现监控系统存在着一些优缺点，虽然它能实时监控，但是并没有达到完全清晰的效果。

这次的课题将尝试解决监控系统在雾天的清晰度问题，这也属于监控系统的一个缺点，和它不能达到人眼识别程度有点相似，在雾天，人眼和监控系统所获得的图像场景，都是雾蒙蒙的，并不能看清楚远方到底有什么，如果能解决监控系统在雾天条件下的清晰度问题，那么人就可以通过监控系统的显示设备观察外界。

这次的课题先对图像进行了去雾处理，先介绍了大气散射模型，然后又介绍了直方图均衡化，小波变换等几种去雾算法，紧接着提出了图像去雾处理之后的图像质量的评价标准，并对这几种去雾算法做了比较。视频的处理先建立了模型，然后提取透射图，细化透射图，最后依然提出几种视频的评价标准，并进行了比较，选出不同天气环境下较为适应的算法。

在论文最后，对监控视频的去雾以及这篇文章进行了总结，并分别挑选出了在不同情况下，相对比较适宜的去雾算法。

关键词： 监控视频 雨雾清晰化

Monitor video multi-mode rain and fog clarity

Abstract

In recent years, with the development of science and technology and social economy, the application of monitoring system has become more and more popular, covering a wide range of transportation, agriculture, commerce and aviation and other fields.With the extensive application of monitoring system, we can find that there are some advantages and disadvantages of monitoring system,The advantage is that electronic equipment can be used instead of manpower, reducing the use of human and financial resources, and improve the efficiency; can monitor all day, record a long time, and can be repeatedly recalled; in the network conditions, or even remote monitoring; Data can be shared with multiple devices, and so on.However, the monitoring system also has some shortcomings, first of all, it can not achieve the recognition of the human eye, and secondly, must rely on power support, and then, any electronic equipment life is limited, we need to constantly update maintenance.

In this paper, the image is de-foged, and the atmospheric scattering model is introduced. Then, several de-fog algorithms, such as histogram equalization and wavelet transform, are introduced. Then, the image quality after image de-fogging is proposed And the comparison of these fogging algorithms. Video processing first established the model, and then extract the transmission map, refine the transmission map, and finally still put forward several video evaluation criteria, and compared the selection of different weather conditions more adaptable algorithm.

At the end of the paper, the fog of the surveillance video and the article were summarized, and selected in different circumstances, the relatively appropriate to the fog algorithm.

Key Words：Monitor video； Remove fog；

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题简介 1

1.2 研究背景及发展现状 1

1.3 研究的目的及意义 3

1.4 论文的主要内容与章节排..............................................................................4

第二章 监控系统的组成与视频调取 5

2.1 监控视频的组成 5

2.2 监控视频的调取方法 5

2.3 本章小结 6

第三章 清晰化的处理方法 7

3.1 大气散射模型 7

3.2 图像处理的相关方法 7

3.2.1 直方图均衡化 8

3.2.2 基于Retinex理论的去雾算法 11

3.2.3 基于小波变换的去雾算法 12

3.2.4 基于先验知识的图像去雾 13

3.3 图像评价标准 14

3.3.1 图像质量评价标准 14

3.3.2 比较结果 15

3.4 本章小结 16

第四章 视频图像去雾 18

4.1 图像去雾和视频去雾的关系 18

4.2动态背景视频去雾 18

4.2.1 建立雾天退化模型 18

4.2.2 提取透射图 19

4.2.3 细化透射图 19

4.3视频评价方法 20

4.3.1 可见边梯度法 20

4.3.2 色调还原程度 20

4.3.3 结构信息 21

4.4方法选择 21

4.5本章小结 23

第五章 总结与期望 24

致谢 25

参考文献 26

第一章 绪论

1.1 课题简介

监控视频的多模式雨雾清晰化是针对监控系统在雨雾天气的视频清晰度减弱导致视频不清晰，在需要调取视频时无法提供可靠视频而引出的课题。该课题主要是为了让监控系统在雨雾天获取的视频也可以很清晰的展现在大众面前。在平时的日常生活中，监控系统主要用于交通道路的监控，商场银行等人流量较大的地方。如果不对监控视频进行去雾处理，或许会导致我们判断出错。在道路交通方面，雨雾天本来就是事故发生会比平时多，如果监控视频再不能清楚反映当时的情况，会导致事故责任无法准确认定，也会被某些不法份子钻空子逃逸。在商场或银行等人流量大的地方，有些时候人生财产安全有时候得不到保障，一旦发生了什么事，监控系统是否能提供可靠的视频显得尤为重要。

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