The invention discloses a method for fog penetration recognition of intelligent traffic monitoring images. It mainly includes: A. Obtaining traffic surveillance image, constructing wavelet coefficients of video signal, denoising image according to threshold setting of coefficients; B. Constructing fog image degradation model, preliminarily estimating image transmittance according to dark channel priori idea, adopting fast steering filtering method to obtain clearer defogging image; C. Based on phase distribution and related random modes. According to the approximation of the filter, a new type of filter is constructed to enhance the response of the filter to the image signal. D. According to the uniform approximation of the new type filter, the optimal criterion of edge detection is selected for image edge detection and segmentation. Finally, the image is recognized and the image recognition of traffic monitoring is completed. This method has good real-time and implantability, and can process monitoring images according to image denoising, dark channel defogging and edge detection methods, thus effectively completing the task of fog-piercing recognition of traffic monitoring images.
【技术实现步骤摘要】
一种智能交通监控图像的穿雾识别方法
本专利技术涉及一种智能交通监控系统的图像处理方法,属于计算机和模式识别领域。
技术介绍
智能交通监控系统就是通过监控系统将监视区域内的现场图像传回指挥中心,使交通管理人员直接掌握车辆排队、堵塞、信号灯等交通情况。在大雾天气下,已存在的监控系统的监控设施、手段和功能都相对落后,一些肇事逃逸的交通事故中,无法通过监控视频中的图像准确地辨别车辆的颜色、号码、类型等信息。针对上述问题,本专利技术采用图像去噪处理、去雾处理及边缘检测的方法,实现智能交通监控系统图像的穿雾识别任务。
技术实现思路
为解决上述问题,本专利技术的目的在于提供一种有效完成交通监控图像的穿雾识别任务的方法。本专利技术解决其问题所采用的的技术方案,包括以下步骤:A.获取交通监控图像,构造视频图像信号小波系数,根据系数阈值的设定,对图像进行去噪处理;B.构造雾天图像退化模型,根据暗通道先验思想初步估计图像的透射率,采用快速导向滤波方法,获得更清晰的去雾图像;C.基于位相型分布及其相关随机模型的特点构造一种新型滤波器,根据滤波器的逼近性,构造一致逼近方法,增强滤波器对图像信号的响应;D.根据新型滤波器的一致逼近,选择边缘检测最优准则进行图像的边缘检测及分割,最终识别图像,完成交通监控的图像识别。本专利技术的有益效果是:该方法具有较好的实时性和植入性,并可根据图像去噪处理、暗通道去雾处理以及边缘检测方法处理监控图像,有效完成交通监控图像的穿雾识别任务。附图说明图1一种智能交通监控图像的穿雾识别方法的整体流程图。图2交通监控视频图像边缘检测流程。具体实施方式参照图1与图2 ...
【技术保护点】
1.一种智能交通监控图像的穿雾识别方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:A.获取交通监控图像,构造视频图像信号小波系数,根据系数阈值的设定,对图像进行去噪处理;B.构造雾天图像退化模型,根据暗通道先验思想初步估计图像的透射率,采用快速导向滤波方法,获得更清晰的去雾图像;C.基于位相型分布及其相关随机模型的特点构造一种新型滤波器,根据滤波器的逼近性,构造一致逼近方法,增强滤波器对图像信号的响应;D.根据新型滤波器的一致逼近,选择边缘检测最优准则进行图像的边缘检测及分割,最终识别图像,完成交通监控的图像识别。
【技术特征摘要】
1.一种智能交通监控图像的穿雾识别方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:A.获取交通监控图像,构造视频图像信号小波系数,根据系数阈值的设定,对图像进行去噪处理;B.构造雾天图像退化模型,根据暗通道先验思想初步估计图像的透射率,采用快速导向滤波方法,获得更清晰的去雾图像;C.基于位相型分布及其相关随机模型的特点构造一种新型滤波器,根据滤波器的逼近性,构造一致逼近方法,增强滤波器对图像信号的响应;D.根据新型滤波器的一致逼近,选择边缘检测最优准则进行图像的边缘检测...
【专利技术属性】
技术研发人员:宋玉玺,
申请(专利权)人:烟台市奥境数字科技有限公司,
类型:发明
国别省市:山东,37
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