色彩还原系统.doc

色彩还原系统 色彩还原系统，主要是利用图像处理的方法，实现视频图像的色彩还原，提高目标的分辨识别能力。 在远距离视频侦察领域中，彩色照片比黑白照片对景物的表现力更强。因为人眼对颜色的敏感度高，可以较容易地识别出不同颜色的目标，而对灰度等级差别，人眼的敏感度要差很多。在图像处理方面，以每个像素用8比特编码为例：黑白图像为28即256种灰阶，而彩色图像（红、绿、蓝三基色各为8比特）则有224即1。6*106种色彩信息，因此表现景物的细微程度方面，彩色图像比黑色图像要强的多。 军用彩色视频侦察设备通常观察的距离较远，当观测距离大于10公里（严格说是5公里）时，由于大气吸收和反射的影响，使景物的颜色发生了裉色变化，即五颜六色的景物变成了近于黑白图像，极大地影响了目标的侦察识别效果，进而影响探测距离和目标分辨能力。 色彩还原子系统主要完成裉色视频图像的彩色还原，以提高目标的发现与识别能力。 该子系统由视频帧提取、傅立叶正反变换、频谱滤波、色彩还原、图像合成、视频流形成等六个部分组成，其信息流程如图1所示。 图1色彩还原功能组成图 视频帧提取 从视频图像数据流中通过行场同步码按帧读取数据，并存入缓存区中。 傅立叶正反变换 傅立叶正变换主要是对该图像进行二维傅立叶变换，将时域变换到空间域，行到零级频谱和红、绿、蓝的一级频谱的空间分布。傅立叶反变换是对能过频谱滤波运算后分别得到的红、绿、蓝的一级频谱和零级频谱的空间域进行到时域的变换。 频谱滤波 根据频谱的空间的分布，通过滤波的方法滤出需要的频谱信息。 色彩还原 依据实际获取图像的色彩残留数据，按当地当时景物的自然颜色进行定标，实现色彩还原。 图像合成 对得到的各个谱段的图像数据，进行彩色合成以及与零级谱的融合，这样就可以得到还原后的彩色图像。 视频流形成 将色彩还原后的图像数据帧，按标准PAL格式读出，并插入行、场同步码形成可视的视频图像数据流输出。 色彩还原处理前后效果图如下。 视频监控主要是靠太阳光（或月光星光等）照到物体上的反射光线成像，射线的传播路程是大气，大气作为一种传达室播介质，其组成除含有氧、氮、二氧化碳等外，主要还含有水气（微小液滴），临近岸边或岸上空尚有灰尘和烟雾等固体微粒。世界公认的事实是，海洋大气中水气含量较多，高达到2%，水蒸气的密度随着高度的增加而迅速减少。由于地球的各部分光照（温度）、密度（压强）、湿度和地形的不同，造成了垂直方向和水平方向空气的大量流动。当潮湿的暧空气经过冷的海面，或由于日出日落的海面与下层空气之间的温差，就会产生不同程度的饱和水滴。这种常见的大气状态就叫做霾和雾。按能见度标准，能见度小1km为浓雾，能见度5km为中雾，能见度8km为轻雾，能见度15km为晴朗，能见度23。5km为标准晴朗，能见度60km为特别晴朗。雾是影响监控效果的最大因素，如何减少雾天对监视效果的影响成了边防监控的一道难题。 2）充分利用CCD摄像机在近红外波段的透雾能力 人眼能够感觉到可见光波长为380-780纳米。通常将比780纳米长的电磁波，称为红外线。大气、烟云等吸收可见光和近红外线，但是对3-5微米和8-14微米的红外线却是透明的。因此，这两个波段被称为红外线的“大气窗口”。我们利用这两个窗口，可以在完全无光的夜晚，或是烟云密布的恶劣环境，能够清晰地观察到前方的情况。正是由于这个特点，红外热成像技术可用在安全防范的夜间监视和森林防火监控系统中。 虽然远在红外热成像监控设备具有以上优点，但其设备昂贵使得大规模应用受到影响。此外远红外热成像采用特殊的光学系统，价格昂贵不宜做成长焦距的变焦镜头，其目标识别距离受到限制。 我们的方案采用了对800纳米以上近红外线敏感的CCD摄像机及相应的近红外滤光片。在有雾的情况下能接受800纳米至1.2微米的近红外。由于近红外波长较可见光长其透雾能力明显提高。 滤雾处理系统 滤雾处理，主要是利用光学镜头和CCD摄像头的频谱响应设计、滤雾图像处理方法的设计，以提高雾天视频图像的清晰度和目标识别能力，处长雾天侦察的可视距离。 滤雾能力：观察距离，在可见光条件下是能见度距离的1.7倍，在红外条件下是能见度距离的2。5倍。 滤雾处理系统，由前端视频采集设备的滤雾功能和后端图像滤雾处理两部分组成。这里仅介绍后端图像滤雾处理部分。 它由图像分析、处理模型选择、滤雾处理、视频图像显示等四个模块组成。如图1所示。 视频信 视频信 息输入 息输出 图1滤雾处理系统功能组成图 图像分析 主要作用是对雾天获取的视频图像数据进行灰度、色度分析、于埋于伪噪数据中的目标图像信息和景物作精确提取。由于浓雾、中雾、薄雾存大着较大差异，因此，在一天始通常需要与传感器进行联动，进行交互式综合平衡选择，甚至进行图像变换，使图像的特征更加突出，为选择合适的处