《惡劣天氣下中高空無人機可見光圖像退化及補償研究》是依託北京航空航天大學，由李紅光擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：惡劣天氣下中高空無人機可見光圖像退化及補償研究
- 依託單位：北京航空航天大學
- 項目負責人：李紅光
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
中高空無人機是空天地一體化對地觀測網路中重要的信息獲取平台。在霧霾、浮塵、煙霧等惡劣天氣下，中高空無人機可見光圖像退化嚴重，高質量圖像獲取成為亟待解決的難點問題。國內外大氣影響下光學圖像退化及補償研究大多集中在低空戶外圖像和衛星圖像領域，由於大氣環境和成像條件不同，不能較好地解決無人機圖像問題。針對惡劣天氣下中高空無人機可見光圖像退化及補償這一新問題，本項目從三方面開展研究：（1）分析惡劣天氣下中高空無人機光學圖像退化機理，建立圖像退化模型；（2）提出“全局圖像復原+局部圖像增強”的補償方法，突破圖像復原模型病態問題求解、視頻補償等關鍵技術；（3）基於無人機圖像/視頻去霧霾的工程需求，利用實飛數據和已有套用系統，完成退化模型及補償方法的驗證。預期成果可提高可見光圖像質量，滿足中高空無人機常態對地觀測、災害監測與應急救援、戰場探測等迫切套用需求；推進中高空光學圖像退化及補償理論和方法的發展。
結題摘要
本項目針對霧霾、浮塵、煙霧等惡劣天氣下中高空無人機可見光圖像降質問題，開展光學圖像退化模型及可見光圖像/視頻去霧霾套用研究，包括惡劣天氣下中高空無人機光學圖像退化機理、 中高空無人機可見光圖像/視頻補償方法和中高空無人機可見光圖像/視頻去霧霾套用驗證。取得成果包括：（1）在機理層，①針對低能見度大氣分層條件，建立了中高空無人機光學圖像分層退化模型，並提出復原圖像求解方法；②針對非均勻多散射問題，提出了兩種散射模型，分析得到了不同環境約束條件下模型的有效性以及模型之間的關係；（2）在方法層，①從圖像增強角度出發，提出了基於圖像融合的去霧算法，通過設定全局融合權重和自動色階得到增強圖像，大大提高處理效率。②針對視頻處理，提出了一種基於時空一致性最佳化的無人機視頻去霧方法，解決了當幀間場景變化較大時，復原視頻出現幀間閃爍的現象，③提出了一種大氣能見度估計方法，建立了能見度與圖像復原模型的關係，通過有霧圖像估計得到能見度定量數值。④提出了一種基於亮色區域填充的無人機圖像去霧方法，改進了暗通道先驗算法在亮色區域復原圖像失真的現象。（3）在套用層，①以中高空無人機數百小時實飛圖像數據和遙測數據為數據源，建立不同能見度和高度的可見光圖像數據集。②建立了用於去霧前後圖像質量評價的綜合評價指標。③實現4種圖像去霧方法與本項目提出方法對比。④完成圖像復原、圖像增強2類算法和軟體的設計編碼和實驗驗證。本項目研究，對惡劣天氣下中高空無人機光學圖像退化機理進行了深入探索，解決一系列光學圖像退化物理建模問題，提出了可見光圖像補償新方法，有助於推動中高空光學圖像退化及補償理論和方法的發展。研究成果可用於霧霾、浮塵、煙霧等惡劣天氣下高質量可見光圖像/視頻的獲取，為無人機可見光對地觀測套用提供關鍵技術支撐，使可見光載荷套用在一定程度上突破惡劣天氣限制，提升無人機全天候執行常態觀測、災情監控和戰場探測的能力。
