【摘 要】
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户外计算机视觉系统借助于优越的实时性和存储性能,在交通、公安、识别检测等领域具备较高应用价值。但受户外降雨等环境因素影响,其采集的视频图像存在遮挡或缺失问题,不利于后级系统的处理与应用。为此,本文对视频图像去雨算法开展了研究,主要工作如下:（1）针对有雨视频雨线遮挡问题,提出一种基于全变分正则与L2,1范数的视频去雨张量模型。该方法首先对雨线与视频背景先验信息进行预处理,获取相应正则化条件的构建依
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户外计算机视觉系统借助于优越的实时性和存储性能,在交通、公安、识别检测等领域具备较高应用价值。但受户外降雨等环境因素影响,其采集的视频图像存在遮挡或缺失问题,不利于后级系统的处理与应用。为此,本文对视频图像去雨算法开展了研究,主要工作如下:（1）针对有雨视频雨线遮挡问题,提出一种基于全变分正则与L2,1范数的视频去雨张量模型。该方法首先对雨线与视频背景先验信息进行预处理,获取相应正则化条件的构建依据,便于雨线分离。其次,在此基础上考虑到视频图像存在不规则动态对象,引入全变分正则项来抑制背景强度变化,缓解雨线误判。采用交替方向乘子法（ADMM）对所提出的张量模型进行求解。实验结果表明该方法在存在动态背景情况下可以有效去除雨线的同时,保留更多背景细节信息,并在峰值信噪比、结构相似性和残差三种综合性能量化指标上结果较优。（2）为了更好的解决含有动态对象有雨视频的修复问题,提出一种基于全变分正则低秩分解的视频去雨张量模型。考虑到视频图像中运动物体对视频背景低秩结构的影响,将有雨视频进一步分解,在对有雨视频先验信息预处理的基础上,首先对静态背景进行提取。其次利用模板匹配法对动态对象进行对齐变换获取低秩性,通过低秩分解模型对其进行提取,进而完成视频去雨。采用交替方向乘子法（ADMM）完成模型的求解工作。该方法可以在保留更多视频细节信息的同时,有效的去除雨线,并能取得较优的综合性能量化指标。
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