夜间路面识别

[baidut]

暂放该问题

夜间道路的颜色信息几乎丢失，由于夜间拍摄亮度不足，噪点很多，HSV中的HS分量都非常不稳定，显示出噪声

[baidut]

夜间，各分量都有明显噪声，只是有的人眼看不出来，直方图均衡化可以看出

[baidut]

imadjust

[R,G,B] = getChannel(night);
imadjust_R = imadjust(R);
imadjust_G = imadjust(G);
imadjust_B = imadjust(B);

implot(night,imadjust_R,imadjust_G,imadjust_B);

G分量明显清晰些 猜测是https://en.wikipedia.org/wiki/Bayer_filter 相机滤镜所致，如图，绿色的分辨率比红蓝高一倍！

[baidut]

图像源头就有很多噪声，采集滤镜引入的噪声，压缩算法引入的噪声。。。 检验是否为bayer滤镜的算法

普通图片看不出来，但是噪声大的图片可以看出分辨率差异，因为自然光是连续的，插值弥补误差很小，而噪声是独立随机的，所以插值后误差大

[baidut]

按照滤镜去除高斯白噪声对比不按照滤镜

不按照滤镜，直接进行维纳滤波，没有去噪效果

解决办法：相邻帧的噪声不同，可以通过相邻帧滤波

[baidut]

I = imread('%datasets/dusk.jpg');
M = uint8(vvEnhance.SMQT(double(I),1,8));
I2 = imread('%datasets/night.jpg');
M2 = uint8(vvEnhance.SMQT(double(I2),1,8));
implot(I,M,I2,M2)

颜色变化可能是由于图像左上角的时间标识的干扰所致（离群点的抗干扰能力较差）。 去掉图像上边部分

J = I2(ceil(end/3):end,:,:);
MJ = uint8(vvEnhance.SMQT(double(J),1,8));
I3 = I(ceil(end/3):end,:,:);
M3 = uint8(vvEnhance.SMQT(double(I3),1,8));
implot(J,MJ,I3,M3)

[baidut]

连拍去噪测试 2帧/s 前后景色变化比较大，建议取30fps中相邻2帧平均

%% 取前几帧做测试
file = 'F:\Documents\pku-road-dataset\AW_20160209_175649A.avi';
vidObj = VideoReader(file);
idx = 0;
I = cell([1 30]);
while idx < 30%hasFrame(vidObj)
    vidFrame = readFrame(vidObj);
    idx = 1 + idx;
    %imwrite(vidFrame, num2str(idx,'%%datasets/denoise/dusk-%02d.bmp'));
    I{idx} = im2double(vidFrame);
end
%% 直接均值
% J = im2double(I{1}+I{2}+I{3}+I{4}+I{5})/5.0; % I{1}+I{2}
J = (I{1}+I{2}+I{3}+I{4}+I{5})/5; % I{1}+I{2}
%implot(I{1}, J);
imwrite(J,'%datasets/denoise3.jpg');

[baidut]

参考师兄论文 http://ieeexplore.ieee.org/xpls/icp.jsp?arnumber=7351501

[baidut]

简单的增强，调整V分量 see vvEnhance.brighter