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行車記錄儀特征匹配品質(zhì)的提高

汽車上使用的行車記錄儀主要依靠攝像機(jī)自動(dòng)白平衡功能實(shí)現(xiàn)視頻色調(diào)的自動(dòng)調(diào)整。然而，這種自動(dòng)白平衡功能不能滿足計(jì)算機(jī)視覺算法的要求，如進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別時(shí)，色調(diào)的不斷變化影響目標(biāo)特征的匹配，因而行車記錄儀記錄的視頻品質(zhì)需要提高。目前，常用的改進(jìn)視頻圖像幀品質(zhì)（圖像顏色傳遞和對(duì)比度增強(qiáng)）的算法只適用于單一圖像，即使其進(jìn)行逐幀處理，視頻的幀與幀之間仍然不連貫。通過考慮光度和幾何方面的影響，將攝像機(jī)標(biāo)定應(yīng)用在每一幅圖像幀中，以消除由相機(jī)鏡頭產(chǎn)生的幾何失真。同時(shí)，自動(dòng)調(diào)整各圖像幀之間的色調(diào)差，產(chǎn)生連貫一致的視頻。

所提出的處理方法分為幾何校準(zhǔn)、錨幀提取、顏色平衡、色調(diào)穩(wěn)定4個(gè)步驟。①幾何校準(zhǔn)：行車記錄儀所記錄的視頻常被作為法律訴訟的證據(jù)，并試圖在特定場(chǎng)景中捕捉更多的信息，因而使用了廣角鏡頭，但是廣角特性使視頻產(chǎn)生徑向畸變，需要利用雙附加失真系數(shù)對(duì)畸變后的視頻進(jìn)行幾何校準(zhǔn)。②錨幀提?。簩⒁曨l中的圖像幀進(jìn)行排序形成圖像幀集合，將平均顏色矢量作為每一幅圖像幀的特征向量，使用K-均值聚類法從中選擇錨幀。③顏色平衡：行駛環(huán)境的快速變化或自動(dòng)白平衡使錨幀色調(diào)發(fā)生變化，若能維持錨幀中紅、綠、藍(lán)3種顏色的平衡，便可以實(shí)現(xiàn)錨幀之間色調(diào)的一致性。利用灰度世界算法對(duì)每一個(gè)錨幀進(jìn)行白平衡處理。④色調(diào)穩(wěn)定：利用了Farbman（法布曼）和Lischinski（里奇斯）所開發(fā)的色調(diào)穩(wěn)定算法對(duì)錨幀色調(diào)進(jìn)行平滑處理。試驗(yàn)時(shí)，使用Itronics ITB-100HD行車記錄儀，利用進(jìn)出隧道和改變行駛方向使照明條件變化產(chǎn)生光度波動(dòng)。利用尺度不變特征變換方法進(jìn)行視頻初始特征定位，之后利用局部灰度序模式、KLT算法、尺度不變特征轉(zhuǎn)換、BRIEF方法分別對(duì)改進(jìn)后的視頻進(jìn)行特征描述和匹配。4種特征描述方法的試驗(yàn)結(jié)果顯示：與原始視頻相比，改進(jìn)后視頻的色調(diào)穩(wěn)定平均提高了3.6%。

Christian Simon et al. 2014 Annual Summit and Conference Asia- Pacific Signal and Information Processing Association, Siem Reap Dec. 09-12, 2014.

編譯：王維