Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях

Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях

Систематизация погодных критерий

Погодные условия различны по физическим свойствам и зрительным эффектам, которые они привносят на изображение. Основываясь на этих различиях, погодные условия можно условно поделить на статичные (дымка, туман, темнота) и оживленные (дождик, снег, град). В случае статичных критерий отдельные частички очень малы (1-10 мкм), чтоб быть видимыми для камеры Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях. Как следует, большие модели рассеивания, такие как модель затухания и модель поглощения света в воздухе частичками, могут употребляться для адекватного описания эффектов статичной погоды.

С другой стороны, частички, составляющие динамическую погоду, такую как дождик, снег и град, существенно больше (0.1-10 мм), и отдельные частички видны на изображении.

Систематизация способов угнетения погодных Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях эффектов

В реальности существует не настолько не мало способов, предложенных для улучшения свойства видеонаблюдения в критериях нехороший погоды. На рисунке 1 представлены главные категории таких способов. К иным отнесены всеохватывающие подходы решения задачи и математические способы, не подходящие ни к одной из главных категорий.

Набросок 1 – Систематизация способов угнетения погодных эффектов

Способы удаления погодных Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях эффектов, основанные на физических моделях

Narasimhan и Nayar’s в собственной работе [1] представили основанную на физических свойствах модель, описывающую проявления нехороших погодных критерий на видео. Более тщательно рассмотрена модель дождика.

Зрительные эффекты, добавляемые дождиком, очень сложные. Дождик состоит из огромного количества отдельных капель, падающих с большой скоростью. Любая Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях капля ведет себя как прозрачная сфера, отражающая и преломляющая свет от окружающих её предметов. Группа таких падающих капель составляет непростой, изменяющийся во времени сигнал на изображениях и видео. Итак, воздействие дождика – это композиция динамических черт самого дождика и фотометрии среды. Kshitiz Garg и Shree K. Nayar разработали корреляционную модель, которая Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях обхватывает динамику дождика, и физическую модель размытия, объясняющую фотометрию дождика. Основываясь на этих моделях, ими были разработаны действенные методы детектирования и удаления дождика с видео. Эффективность алгоритмов подтверждается тестами на видео со сложными сценами с двигающимися объектами и изменяющимися во времени текстурами.

Описание метода детектирования дождика на видео, приведено на Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях рисунке 2.

Набросок 2 – Метод детектирования дождика. (а) Внедрение фотометрической модели для определения пикселей, подверженных воздействию дождика, показаны белоснежным цветом. Следует направить внимание на несколько неверных детектирований пикселей дождика. (b) Применение линейного фотометрического ограничения для выделения полос интенсивностей. Это существенно уменьшает количество неверных детектирований и позволяет получить бинарную картину дождика Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях. (c) Вычисление пространственно-временной корреляции в бинарном поле. (d) Построение корреляционной карты, вычисленной при помощи 11*11 соседей более чем в 30 кадрах. Пиксели с огромным значением интенсивности являются пикселями дождика, в то время как недождевые пиксели имеют малые значения интенсивности. (e) Игловатая карта показывает сегментацию сцены на регионы с дождиком Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях и без него.

Результаты детектирования дождика на видео приведены на рисунке 3.

Набросок 3 – Детектирование и удаление дождика из отрывка кинофильма Магнолия. (a) Три кадра начального видео. Сцена содержит человека, двигающегося и говорящего по телефону, и дождик, видимый через оконное стекло. Камера сфокусирована на человеке. Резвое движение текстур (сгибы и складки рубахи на двигающейся Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях руке) делает задачку довольно сложной для проверки метода. (b) Отысканные участки с дождиком показываются игловатой картой. Направление иголки значит направление дождика, а длина иголки - силу дождика. (c) Приобретенные кадры без дождика. (d) Разность меж начальными и обработанными кадрами. Для наглядности увеличена контрастность.

Невзирая на то, что любая капля Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях либо снежинка оказывает влияние лишь на маленькое количество пикселей, их совокупа имеет прогнозируемые пространственно-временные свойства. Peter Barnum, Takeo Kanade и Srinivasa G Narasimhan в собственной работе [2] определили модель этих глобальных динамических погодных частот. Поначалу была получена физическая модель капель и снежинок, которая употребляется для определения обобщенной Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях формы и яркости единичной полосы. Эта модель полосы комбинируется со статистическими чертами дождика и снега для определения воздействия таких пространственно-временных характеристик на последовательность изображений. В малом масштабе почти все оказывается засчитанным за дождик и снег, но при переходе к глобальному рассмотрению, результаты получаются еще лучше, чем при просто локальном анализе.

На Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях рисунке 4 представлен пример удаления снега.

Набросок 4 – Пример удаления снега. Изображения начальные (a) и после внутрикадрового удаления (b). Снег найден, но есть ошибки в определении. С временной информацией достигается усовершенствованная оценка присутствия снега (c). Итог 3-х итераций удаления представлен на (d).

На рисунке 5 представлен очередной пример удаления снега Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях, это очень тяжелая последовательность кадров с огромным количеством высокочастотных текстур, очень сильным снегопадом и обилием передвигающихся объектов. Большая часть снега удалено, но края зонтика и ноги классифицированы неверно. В протяжении движения пешеходов в нижней части видео, могут быть верно отобраны снежинки только из высшей части.

Набросок 5 – Удаление снега на видео с Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях пешеходами

Таковой тип физических алгоритмов просит большой вычислительной мощности и не подходит для внедрения в режиме реального времени в системах технического зрения. Эти способы не подходят для видеосъемки в критериях очень густого тумана либо сильного дождика, с низким качеством изображения с шумом и реликвиями сжатия. В таких критериях очень Методы удаления погодных эффектов, основанные на физических моделях тяжело выстроить верную модель.


metodi-statisticheskoj-obrabotki.html
metodi-stimulirovaniya-povedeniya-i-deyatelnosti.html
metodi-stimulirovaniya-uchebno-poznavatelnoj-deyatelnosti.html