杨柯 李强 张长江 周军华

（1.海装武汉局驻郑州地区军事代表室 河南省郑州市 450000 2.北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院 北京市 100083）（3.中国电子科技集团公司第二十七研究所 河南省郑州市 450047）

1 概述

在多种军民用场景中，基于视觉的成像、监视跟踪效果与视频质量密切相关，然而外场视频往往面临了诸多由复杂气象变化造成的视觉干扰问题，如雨雪、风沙、雾霾等。在监控视频处理中，受到的视觉干扰根据颗粒的类型和大小进行划分主要分为：

（1）静态天气：雾、雾霾等；

（2）动态天气：雨、雪、冰雹等。

在进行监控视频处理前进行图像增强，去除雨雪等气象变化造成的视觉干扰，能够有效提高后续目标检测、跟踪、识别的准确度，本文主要对不良天气条件下图像去雨雪方法进行研究，并给出算法测试试验效果。

2 图像去雨雪原理

2.1 基于时空频率分析的图像去雨雪方法

Barnum 等（2007）提出基于时空频率分析的图像去雨雪，引入雨雪的全局特性，分析雨雪在频率域的特征以及物理模型，通过改进高斯模糊建立雨雪在频率域的模型，并通过抑制原始数据中雨雪的频率，实现雨雪的去除。

雨线、雪线与高斯模糊形成的线状模糊进行对比，发现高斯模糊对雨雪形成的线状模糊具有较好的拟合效果。如图1所示。1(a)～(b)分别表示相同直径雨滴、雪花下落形的线状模糊，1(c)表示高斯模糊形成的线状模糊。

图1：雨线、雪线与高斯模糊形成的线状模糊对比图

基于高斯模糊结合雨雪的物理模型对雨线、雪线进行建模，同时考虑雨雪在降落时存在一定方向，所建模型如式（1）、（2）、（3）所示。……