，其原理如下:
[0038]将红外热像视频输入至视频处理单元，并将红外热像视频分解为红外图像，对红外图像进行去雾处理，再将处理后的红外图像合并为红外热像视频，即得到去雾处理后的红外热像视频。
[0039]对红外图像进行去雾处理，由于小波变换能较好地增强图像的细节，但是无法解决光照不均的情况，而局部Retinex算法不仅能对低对比度图像有良好的增强效果，而且能够很好地解决光照不均的情况，因此对红外图像先进行小波变换处理再进行局部Retinex算法处理，图像去雾处理方法的优选实施例流程示意图如图4所示，其步骤如下:
[0040]步骤一:对红外图像进行小波变换处理，增强图像的细节。
[0041]步骤二:对红外图像的灰度用函数进行表示，S代表红外图像，R代表反射光分量，L代表照射光分量。
[0042]S(x,y) = R(x,y).L(x,y)
[0043]步骤三:采用取对数方法，分离照射光分量和反射光分量:
[0044]S ' (x, y) = 1gS (x, y) = log(R(x, y).L(x, y)) = 1gR (x, y)+logL (x, y)
[0045]步骤四:用高斯模板对原图像做卷积，得到低通滤波后的图像D，F(x，y)表示高斯滤波函数:
[0046]D (X，y) = S (x, y).F (x, y)
[0047]步骤五:用原图像减去低通滤波后的图像，可以得到高频增强的图像G(x，y)。
[0048]G (X，y) =S' (x, y) -1ogD (x, y)
[0049]步骤六:对G(x，y)取反对数，得到增强后的图像R(x，y):
[0050]R(x, y) = exp(G(x, y))
[0051]步骤七:对R(X，y)进行对比度增强，得到最终去雾后的图像。
[0052]然后，对去雾处理后的红外热像视频采用背景差分法进行运动目标识别，背景差分法的优选实施例流程示意图如图5所示，其步骤如下:
[0053]步骤一:进行背景建模，根据前N帧红外图像，采用多帧平均法进行背景模型建立，得到红外图像的背景图像，优选的，此处N取为50。
[0054]步骤二:用背景模型和当前图像相同位置处的像素值做差分运算得到差分值，其中f(x，y)为当前红外图像位置(x，y)处像素值，B(x, y)为背景图像(x，y)处像素值，D(x, y)为图像位置(x，y)处像素差分值。
[0055]D (x, y) = f (x, y) - B (x, y)
[0056]步骤三:对差分值D(x，y)进行二值化处理，判断是否为运动目标像素，其中τ为阈值。
[0057]D (x, y)彡 τ
[0058]若差分值D(x，y)大于等于阈值τ，则判定为运动目标像素；若差分值D(x，y)小于阈值τ，则判定为背景像素。
[0059]步骤四:将得到的所有运动目标像素，组合形成运动目标，同时根据所有的背景像素，进行背景模型更新，得到新的背景模型。
[0060]对分离出来的运动目标，采用蓝色线包围运动目标轮廓的方式进行运动目标标识。
[0061]采用粒子滤波算法，对识别出的运动目标进行跟踪。
[0062]最后，在视频显示模块的显示器上，显示经过除雾处理、运动目标识别和跟踪处理后的红外热像视频，并将处理后的红外热像视频传输回上位机的视频存储模块进行存储，便于以后对红外热像视频的提取和查看。
[0063]本发明所举实施方式或实施例对本发明的目的、技术方案和优点进一步详细说明，所应理解的是，以上所举实施方式或者实施例仅为本发明的优选实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种针对雾天的红外热像监控系统，其特征在于，包括: 视频采集单元(10)，用于获取雾天环境的红外热像视频，进一步包括红外热像仪(11)和视频米集卡(12)； 上位机单元(20)，用于实现对红外热像视频的存储和显示，进一步包括视频存储模块(21)和视频显示模块(22); 视频处理单元(30)，用于实现对红外热像视频的除雾处理、运动目标的识别和跟踪，进一步包括视频去雾模块(31)、目标识别模块(32)、目标跟踪模块(33)。 所述上位机单元(20)的视频存储模块(21)与视频采集单元(10)的视频采集卡(12)相连接，上位机单元(20)的视频存储模块(21)与视频处理单元(30)的视频去雾模块(31)相连接，上位机单元(20)的视频显示模块(22)与视频处理单元(30)的目标跟踪模块(33)相连接。
2.如权利要求1所述系统，其特征在于，所述视频存储模块(21)用于存储红外热像仪(11)采集到的红外热像视频和经过视频处理单元(30)处理后的红外热像视频。
3.如权利要求1所述系统，其特征在于，所述视频显示模块(22)用于显示经过视频处理单元(30)处理后的红外热像视频。
4.如权利要求1所述系统，其特征在于，所述视频去雾模块(31)包括小波变换处理和局部Retinex算法处理两个部分。
5.如权利要求1所述系统，其特征在于，所述目标识别模块(32)能实现对红外热像视频中运动目标的识别，标识出运动目标。
6.如权利要求1所述系统，其特征在于，所述目标跟踪模块(33)能实现对红外热像视频中运动目标的跟踪。
7.—种针对雾天的红外热像监控方法，其特征在于，包括通过红外热像仪获取雾天环境的红外热像视频并存储至上位机；将红外热像视频分解为红外图像，对红外图像进行去雾处理，再把去雾后的红外图像合并成红外热像视频；对红外热像视频进行运动目标识别和跟踪处理，将处理后的红外热像视频在上位机显示并存储。
8.如权利要求7所述方法，其特征在于，对红外热像图像进行去雾处理的方法为，先对红外热像图像进行小波变换处理以增强图像细节，再对红外图像进行局部Retinex算法处理克服光照不均的影响。
【专利摘要】本发明涉及红外监控领域，特别涉及一种针对雾天的红外热像监控系统及方法，所述系统包括视频采集单元、上位机单元、视频处理单元；所述方法包括通过红外热像仪获取雾天环境的红外热像视频并存储至上位机；将红外热像视频分解为红外图像，对红外图像进行去雾处理，再把去雾后的红外图像合并成红外热像视频；对红外热像视频进行运动目标识别和跟踪处理，将处理后的红外热像视频在上位机显示并存储。本发明通过对雾天环境的红外热像视频进行去雾处理，能够有效提高红外热像视频的清晰度，提高后续运动目标识别和跟踪的准确度，有效地解决雾天视频监控模糊不清的问题，对于视频监控、交通调度、船舶驾驶等都具有重要意义，适合广泛推广应用。
【IPC分类】H04N5-232, H04N7-18, H04N5-33
【公开号】CN104822055
【申请号】CN201510255738
【发明人】张可, 柴毅, 张迅捷, 袁媛, 田甜
【申请人】重庆大学
【公开日】2015年8月5日
【申请日】2015年5月19日