The present invention is to fast algorithm of dynamic Rain Estimation Based on prior knowledge, the shape in the image of the highlighted stripe, which is consistent with the extraction of texture feature of Gabor filter, which has the direction and frequency selectivity. Based on this, a rain relief framework of two layers is proposed. The first layer uses Gabor filter to extract the information of a group of small raindrops containing many texture image background, and image fusion method independent component analysis filtering images with gradient fusion based on prior knowledge of the background, the filter parameters according to the prior estimate of the raindrop direction and frequency selection. The second layer with gradient background knowledge and the low rank of constructing a new image decomposition model, available Split Bregman alternate iteration strategy. Compared with the previous methods, the new algorithm can retain more details of the image, and the speed is increased by 10 times, which can meet the requirements of real-time applications.
【技术实现步骤摘要】
基于动态先验知识估计的快算去雨算法
数字图像处理与计算机视觉。本专利技术是基于动态先验知识估计的快速去雨算法,旨在提高算法速度的同时,恢复完整的背景图像信息。基于单张图像去雨算法的难点是信息不足,无法检测出雨滴,并恢复被覆盖像素。
技术介绍
在雨天拍摄的图像能见度低,且很多重要纹理信息被遮挡,导致基于图像特征提取的视觉算法失效,如车牌识别,行人检测等。现有的研究工作主要基于图像序列,其利用前后帧信息的冗余和互补性检测和恢复被遮挡像素。基于单张图像的去雨算法较少,主流算法建立在下面几个理论体系上:稀疏表达与字典学习,自适应滤波及低秩优化。这些方法都把去雨看成图像分解问题,基于学习的方法预先训练得到两类字典,分别用来表示雨滴模型和背景图像,其缺点是耗时较久且背景会被模糊化;基于滤波的算法需根据形状先检测出雨滴,再用周围像素表示被覆盖像素,缺点是漏检率很高;基于低秩的方法假设性太强,导致图像中重复的纹理信息被误当作雨滴去除。
技术实现思路
在图像中雨滴的外形呈现高亮条纹状,其方向可提前粗略估计。此事实启发我们用Gabor滤波器提取背景图像纹理信息,因为Gabor滤波器同时具有频率域和方向选择性,根据需求可提取特定频率域和方向内的纹理信息。基于此,本专利技术提出了一种新的图像去雨框架,包含两个模块:先验知识估计模块旨在利用Gabor滤波器生成的图像栈对背景纹理信息做初步的推断;基于先验知识的去雨模块提出了一种新的图像分解算法,将先验知识嵌入其中,同时假设雨滴在一副图像中具有低秩性。新方法同时用低秩约束和梯度先验知识求解问题,使背景中类似于雨的纹理可以保留下来。为了提取 ...
【技术保护点】
一种基于动态先验知识估计的图像去雨算法,用Gabor滤波器生成一个图像栈,栈中图像应包含较多的背景信息及较少的雨滴,然后用基于独立成分分析的方法将它们与原图融合得到背景的梯度先验知识。
【技术特征摘要】
1.一种基于动态先验知识估计的图像去雨算法,用Gabor滤波器生成一个图像栈,栈中图像应包含较多的背景信息及较少的雨滴,然后用基于独立成分分析的方法将它们与原图融...
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