视频中雪花的检测和去除
视频质量诊断系统
高准确度 针对视频监控系统的视频信号进行深入分析，设计先进的故障诊断检测模块，并经过大量实际系统测试，检测准确率高 独特的球机运动失配解决方法 球机的PTZ运动过程会造成质量诊断误报。故障检测模块在检测过程中首先进行摄像头运动分析，一旦发现摄像头处于 PTZ运动过程中，则仅对摄像头运动不敏感的项目进行诊断分析，避免因运动原因造成误报 出色的环境适应能力 算法模块对于场景内由于车流、人流、季节、气候产生的光线、阴影变化不敏感，适用于多种不同的室内外环境 机器学习 加入基于学习的图像处理方法，将算法性能进一步提高 自定义诊断流程 根据位置、时间、巡检次数、巡检项目、设备优先级等要素设置预案，系统依据预案自动巡检摄像头
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蛙视通信
诊断内容
系统利用先进的图像处理技术，提取图像时空特征，并从人眼感知的角度来进行定性，实现视频故障/异常诊断、故障/异 常严重性评判
聚焦异常 检测由于对焦不当、摄像头故障等原因造成的图像对焦异常现象
增益异常 检测由于外部干扰、摄像头故障造成的增益过高或过低现象
偏色 检测由于线路接触不良、外部干扰或摄像头故障等原因造成的视频画面偏色
扰等现象
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折叠带滚屏干扰 检测由于干扰造成的图像滚屏、折叠等现象
画面抖动 检测由于干扰造成的图像上下抖动等现象
视频信号缺失 检测因前端摄像机工作异常、损坏、人为恶意破坏或视频传输环节故障而引起的间发性
或持续性的视频缺失现象
遮挡 检测由于镜头损坏、异物遮挡或人为蒙蔽引起的视野主体部分图像遮挡
PTZ失控 检测部分PTZ 控制功能是否有效
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视频丢失
视频流状况 检测系统打开、申请、传输的视频流数据状况
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蛙视通信
DVR录像诊断 检测DVR 的录像结果是否正常
图像去雨雪算法分析
图像去雨雪算法分析在自然环境下，雨水和雪花是影响图像质量的常见因素。
这些天气因素会降低图像的清晰度和对比度，使图像变得模糊、不清晰，甚至无法识别图像中的目标。
图像去雨雪算法的研究和应用对于提高图像质量和增强图像信息具有重要意义。
本文将对图像去雨雪算法进行深入分析，探讨其原理和方法。
一、图像去雨算法的原理图像去雨算法是指对受雨水和雪花影响的图像进行处理，去除雨雪痕迹，恢复原始图像的清晰度和对比度。
其基本原理是利用图像处理技术对受雨雪干扰的图像进行分析和处理，消除雨雪痕迹，恢复图像的原始信息。
根据处理的方式和处理的效果，图像去雨算法可以分为基于传统图像处理技术和基于深度学习技术的方法。
基于传统图像处理技术的图像去雨算法通常包括以下步骤：首先利用图像分割技术将雨滴或雪花区域从图像中分离出来；然后利用滤波技术对分离出的雨滴或雪花进行处理，包括模糊处理、边缘增强等；最后将处理后的雨滴或雪花区域与原始图像进行合成，恢复原始图像的质量。
图像去雨算法的方法多种多样，可以根据不同的需求和实际应用选择合适的方法进行处理。
下面将介绍几种常见的图像去雨算法方法：1. 基于滤波技术的图像去雨算法：该方法通过运用滤波器对受雨水和雪花影响的图像进行滤波处理，消除雨雪痕迹，提高图像质量。
常用的滤波技术包括中值滤波、高斯滤波、均值滤波等，通过选择合适的滤波器和参数，可以有效去除雨雪痕迹，提高图像质量。
2. 基于边缘增强技术的图像去雨算法：该方法通过增强图像的边缘信息，突出目标和背景的对比度，提高图像的清晰度和辨识度。
常用的边缘增强技术包括Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等，通过对图像进行边缘检测和增强处理，可以有效改善受雨雪干扰的图像质量。
3. 基于深度学习技术的图像去雨算法：该方法通过构建深度神经网络模型对受雨雪干扰的图像进行学习和处理，实现自动化的雨雪痕迹检测和去除。
常用的深度学习技术包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，通过训练和优化深度神经网络模型，可以实现对雨雪痕迹的精准处理，提高图像去雨的效果。
视频监控中噪声的检测分析
视频监控中噪声的检测分析作者：唐喆来源：《科技资讯》2017年第08期摘要：在视频监控中，不仅仅需要注重图像，对视频中的声音处理也尤为重要，将视频中的噪声进行处理的目的是为了防止对最后的监控结果造成不利的影响。
噪声的种类有很多，这对进行噪声的检测带来了严峻的挑战，因为监控是布置在各种环境下的，该文就是针对在视频监控中出现不同类型的噪声检测进行的分析，探讨检测方法的应用。
关键词：视频监控噪声检测检测方法中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）03（b）-0044-02监控使用的视频类器材很多都是安置在室外环境下的，自然因素会导致其受到雨水等各种侵蚀，当室外下雨时，雨水极容易进入到机器中，烧损机器内部的零件，造成监控视频中出现模糊的现象，或者器材在运输中会受到各种磁场的影响而出现或多或少的噪声，噪声会导致图像中丢失重要信息，所以对噪声的检测极其重要。
以下是针对噪点、雪花和条纹这三种类型的噪声检测进行的分析研究。
1 噪点类噪声的检测分析目前比较传统的对噪声进行检测的方法有三种：基于信噪比来实现的噪声检测、椒盐噪声检测以及均方误差值检测法。
虽然方式方法比较多，但是受到噪声种类不同的影响，并不能达到很好的效果。
针对噪声检测最早的方式之一就是边缘检测法，进行检测的原理就是由于处在图像边缘处的像素会发生比较剧烈的变化，通过对变化的程度实现对噪点的检测，噪点的存在会使相对平稳的像素产生剧烈的变化，这种检测的方式通过此前的研究已经相对比较完善了，算法总结起来也有无数种，还有更多的新算法正处在研究的过程中。
边缘检测法顾名思义，是作用于图像边缘的，边缘是图像中不同区域的划分线，想要对监控图像进行分析的首要内容就是将不同区域的边缘线进行区分，才可以有效将目标区域进行分析，一个图像中被边界处划分出来的就象征着一个区域的完成，同时也代表着开始。
选定的监控视频区域的不同决定着它的构架也是不同的，每个区域都有每个区域的特点，但是无论如何边界的标记一定代表着一个目标区域。
基于张量低秩分解和非下采样剪切波变换的视频图像去雪方法
基于张量低秩分解和非下采样剪切波变换的视频图像去雪方法基于张量低秩分解和非下采样剪切波变换的视频图像去雪方法摘要：随着现代科技的发展，视频图像在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，由于天气等自然因素的限制，视频图像中常常会存在大量的雪花噪声。
为了提高视频图像的质量，本文基于张量低秩分解和非下采样剪切波变换，提出了一种视频图像去雪方法。
实验结果表明，该方法在去除雪花噪声的同时能够保留视频图像的细节信息，具有良好的去雪效果。
关键词：视频图像，雪花噪声，张量低秩分解，非下采样剪切波变换1 引言随着数字媒体技术的迅猛发展，视频图像已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，由于天气因素的限制，如雪天等恶劣环境，视频图像中往往存在着大量的雪花噪声。
这些噪声严重影响了视频图像的质量，给人们的观看体验带来了困扰。
因此，研究视频图像去雪方法具有重要理论意义和实际应用价值。
2 相关工作在视频图像去雪方面，已经有许多研究成果。
例如，一些方法基于频域滤波技术进行去雪处理，通过去除频域上的高频噪声来减少雪花的影响。
然而，这种方法往往会导致图像细节的丢失，降低图像的清晰度。
另一些方法基于时空域的运动估计技术来去除雪花噪声，通过分析图像序列中的像素变化来判断雪花噪声的位置并进行处理。
但是，这种方法要求序列图像中存在明显的运动信息，并且对运动信息的准确度有很高的要求。
因此，这些方法存在一定的局限性。
3 方法介绍3.1 张量低秩分解张量低秩分解是一种有效的图像处理方法，可以在去除噪声的同时保留图像的细节信息。
在本文中，我们将视频图像表示为一个三维张量，通过对该张量进行低秩分解来去除雪花噪声。
具体地，我们将视频图像张量分解为一个低秩张量和一个稀疏张量，其中低秩张量表示图像的结构信息，稀疏张量表示图像中的噪声。
3.2 非下采样剪切波变换非下采样剪切波变换是一种多尺度分析方法，可以对图像进行多尺度分解和重构。
在本文中，我们利用非下采样剪切波变换对图像进行多尺度分解，并通过分析各个尺度上的图像系数来判断雪花噪声的位置和幅度。
视频质量诊断系统
视频质量诊断系统概述视频质量诊断系统是一种智能化视频故障分析与预警系统，对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡、云台失控、视频信号丢失等常见摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。
诊断内容视频冻结清晰度异常检测由于视频传输、摄像头故障引起的画面冻结检测由于镜头损坏、异物遮挡或人为蒙蔽引起的视野主体部分图像模糊/遮挡亮度过亮亮度过暗检测由于摄像头故障、增益控制紊乱、照明条件异常等原因引起的画面过亮等检测由于摄像头故障、增益控制紊乱、照明条件异常或人为恶意遮挡等原因引起的画面过暗等对比度异常偏色检测视频对比度异常检测由于线路接触不良、外部干扰或摄像头故障等原因造成的视频画面偏色噪声干扰条纹干扰检测由于线路老化、传输故障、接触不良、电磁干扰等因素造成的视频图像叠加噪声检测由于线路老化、传输故障、接触不良、电磁干扰等因素造成的视频图像出现条状、带状条纹干扰等现象视频信号缺失PTZ 失控检测因前端摄像机工作异常、损坏、人为恶意破坏或视频传输环节故障而引起的间发性或持续性的视频缺失现象检测部分PTZ 控制功能是否有效◆ 高准确度针对视频监控系统的视频信号进行深入分析，设计先进的故障诊断检测模块，并经过大量实际系统测试，检测准确率高。
◆ 出色的环境适应能力算法模块对于场景内由于车流、人流、季节、气候产生的光线、阴影变化不敏感，适用于多种不同的室内外环境。
◆ 自定义诊断流程根据位置、时间、巡检次数、巡检项目、设备优先级等要素设置预案，系统依据预案自动巡检摄像头。
◆ 简便的使用方式三分钟快速配置，即配即用；调整诊断任务和诊断标准，即时生效；一键导入站点和摄像机，无需人工配置；修改平台、摄像机、用户配置后，一键远程重启服务即可生效；系统集成数据库，无需单独安装。
◆ 更多特色独有支持任务优先级管理。
独特的摄像机设置特定的阈值参数。
截图。
视频画面噪点 去除视频噪点和杂质
视频画面噪点：去除视频噪点和杂质在后期剪辑视频时，我们常常会遇到画面上的噪点和杂质问题。
这些噪点和杂质可能是由于摄像机的噪声、低光照条件、视频传输或存储中的干扰等原因引起的。
本文将介绍使用Adobe Premiere Pro软件去除视频噪点和杂质的一些技巧和方法。
1. 利用降噪滤镜Adobe Premiere Pro软件提供了多种降噪滤镜，可以有效减少视频中的噪点。
在软件的效果面板中，找到"降噪"滤镜，将其拖放到视频剪辑上。
调整滤镜的参数，以便最大限度地减少画面上的噪点。
通常情况下，降噪滤镜会增加图像的模糊度，因此需要适当平衡降噪效果和图像锐度。
2. 使用色度和亮度调整有时，视频中的噪点和杂质可能与色度和亮度有关。
可以在 Adobe Premiere Pro软件的效果面板中找到对应的调整选项。
通过调整色度和亮度参数，我们可以尝试减少噪点并改善图像质量。
3. 利用去失真滤镜在处理视频噪点问题时，有时候我们还需要考虑画面的失真情况。
如果视频中存在失真，可以尝试使用去失真滤镜。
在 Adobe Premiere Pro软件的效果面板中，找到对应的去失真滤镜，将其应用到视频剪辑上。
调整滤镜的参数，以消除画面中的失真问题。
4. 使用蒙版和键控技术在一些特定情况下，视频噪点和杂质可能只存在于画面的一部分区域。
这时候可以利用蒙版和键控技术来限制滤镜仅作用于特定区域。
在 Adobe Premiere Pro软件中，我们可以通过创建蒙版和应用键控效果来实现这一目标。
通过精确控制滤镜的作用范围，我们可以更精准地去除画面上的噪点。
5. 使用降低噪点的工具除了 Adobe Premiere Pro软件自带的滤镜，还可以考虑使用其他专门用于降低视频噪点的工具。
例如，可以使用Neat Video、Denoiser、Red Giant Denoiser等插件工具来提高视频的质量和清晰度。
这些工具通常提供更高级的降噪功能，可以根据具体需求调整参数，更好地去除噪点和杂质。
视频质量诊断技术
视频质量诊断技术视频质量诊断是一套智能化视频故障分析与预警系统，主要由管理中心的诊断分析仪客户端管理软件组成，其采用视频质量诊断技术，应用计算机视觉算法通过对前端设备传回的码流进行解码以及图像质量评估，对视频图像中存在的质量问题进行智能分析、判断和预警，系统采用轮巡的方式，在短时间内对大量的前端设备进行检测。
判断的状态主要包括信号丢失、图像模糊、亮度异常、图像偏色、视频雪花、条纹干扰、画面冻结，故障定义如下：➢信号丢失由于前端设备损坏或者传输环节故障引起的信号丢失现象，包括单色画面，叠加OSD画面等人造画面，图像情况如下图所示：信号丢失➢图像模糊由于聚焦不当、镜头灰尘、镜头涂抹、异物遮挡导致的图像画面不清晰，图像情况如下图所示：图像模糊➢亮度异常由于摄像机增益异常、曝光不当、光照条件异常等各种原因引起画面过亮、过暗、闪烁等故障，图像情况如下图所示：亮度异常➢图像偏色由于视频线路接触不良、信号干扰等原因造成的视频画面发生色偏，甚至某种颜色缺失，图像情况如下图所示：图像偏色➢视频雪花由于视频信号干扰、线路接触不良引起的点状、尖刺等图像质量故障，图像情况如下图所示：视频雪花➢条纹干扰由于线路老化、接触不良、线路干扰导致的横条、滚屏、波纹等带状、网状等噪声故障，图像情况如下图所示：条纹干扰➢画面冻结由于传输系统故障导致的画面冻结的故障，一般表现为画面静止不动，包括时标OSD部分不动。
上述视频故障用户可通过客户端软件或WEB浏览器登录客户端管理平台软件，根据实际情况，实现设备信息管理，检测计划管理，检测结果管理等。
客户端管理平台根据协议，将设备、监控点信息，计划信息等发送至诊断服务器，诊断服务器按照检测计划进行巡检，同时用户可以通过客户端管理平台对结果进行查询以及结果导出。
视频修复技巧 Final Cut Pro去除视频噪点的窍门
视频修复技巧：Final Cut Pro去除视频噪点的窍门在视频制作过程中，很多时候我们会遇到视频中出现的噪点问题。
这些噪点会影响视频的质量和观赏体验。
为了解决这个问题，Final Cut Pro软件提供了一些强大的修复工具，可以帮助我们轻松去除视频中的噪点。
噪点可以是各种形式，比如视频中的雪花暗斑、水平线性噪点、色彩杂乱等等。
下面是一些使用Final Cut Pro软件去除视频噪点的窍门。
1. 使用Neat Video插件Neat Video是一款专业的视频降噪插件，提供了高质量的降噪效果。
在Final Cut Pro软件中，我们可以通过将Neat Video插件导入到工程中，然后在效果面板中找到它，进行降噪操作。
通过调整插件的参数，可以根据视频中的噪点类型和强度来达到理想的效果。
2. 使用Final Cut Pro自带的降噪工具Final Cut Pro软件中自带了一些降噪工具，如降噪滤镜和增强滤镜。
通过在视频剪辑工程中应用这些工具，可以有效地降低视频中的噪点，并提高视频的质量。
但需要注意的是，这些工具可能会对视频的细节造成损失，所以要谨慎使用，并根据实际情况进行调整。
3. 使用修复画面功能Final Cut Pro软件还提供了修复画面功能，可以用于修复视频中的噪点。
通过选择一个画面中的噪点区域，然后使用修复画面工具进行修复操作，可以将噪点部分恢复成画面原本的内容。
这个功能非常适用于修复视频中的暗斑和水平线性噪点等问题。
4. 使用音频降噪工具有时候，视频中的噪点问题还可能是由于原音频的问题引起的。
在Final Cut Pro软件中，我们可以使用音频降噪工具来处理音频问题，进而减少或去除视频中的噪点。
通过对音频进行降噪操作，可以有效地提高视频的整体质量。
在进行视频修复时，需要根据实际情况选择合适的修复工具和参数。
另外，注意在使用以上工具进行修复之前，最好先备份原始视频文件，以防修复失败或出现无法恢复的错误。
视频素材的去噪和去雪花处理方法
视频素材的去噪和去雪花处理方法在视频编辑过程中，我们常常会面临着一些噪点或雪花的问题。
这些问题会影响视频的观赏体验，降低画面的质量。
因此，了解如何有效地去除噪点和雪花是非常重要的。
本文将介绍一些常用的方法和技巧，帮助你处理视频素材中的噪点和雪花问题。
一、去噪方法1.使用滤镜：许多视频编辑软件都提供了去噪的滤镜工具，比如Final Cut Pro软件中的“降噪”滤镜。
通过调整滤镜的参数，可以有效地减少视频中的噪点。
一般情况下，适当增加降噪强度可以获得更好的效果。
2.利用图像处理软件：如果视频编辑软件中的滤镜效果不够理想，你还可以借助其他专业的图像处理软件来进行处理。
比如，使用Adobe Photoshop对视频素材进行降噪处理。
你需要将视频素材导入到Photoshop中，然后使用降噪工具进行处理。
最后再将处理后的素材重新导入到视频编辑软件中进行后续编辑。
3.调整色彩和对比度：有时候，噪点问题可能与素材的亮度和对比度有关。
通过调整色彩和对比度可以稍微减少噪点。
在Final Cut Pro软件中，你可以使用“色彩校正”工具来调整素材的亮度和对比度。
通过增加素材的亮度和对比度，可以一定程度上减轻噪点问题。
二、去雪花方法1.使用去雪花滤镜：许多视频编辑软件都提供去雪花的滤镜工具。
通过调整滤镜的参数，可以有效地去除视频素材中的雪花。
在Final Cut Pro软件中，你可以使用“去雪花”滤镜进行处理。
调整滤镜的阈值和强度可以获得更好的效果。
2.使用修复工具：一些高级视频编辑软件具备精确修复工具，可以帮助你快速准确地去除雪花。
这些工具允许你选择雪花区域，并应用修复算法进行处理。
例如，Adobe After Effects软件中的“修复笔刷”工具可以帮助你去除视频素材中的雪花。
3.手动修复：如果视频素材中的雪花问题不是很严重，你也可以选择手动修复。
这需要一定的时间和技巧，但在某些情况下可能是最适合的方法。
你可以使用像素级编辑工具，如Photoshop中的修复画笔工具，选择雪花区域并进行修复。
视频剪辑中的特效技巧与应用
视频剪辑中的特效技巧与应用视频剪辑是影视制作过程中不可或缺的一部分，特效技巧的应用可以增强视频的视觉冲击力和观赏性。
本文将介绍一些常见的视频剪辑特效技巧以及它们的应用场景。
一、过渡效果1. 淡入淡出效果：淡入淡出是最常用的过渡效果之一，它可以使画面的转换显得平滑和自然。
在两个镜头之间，通过逐渐增加或减小画面的亮度，实现平滑过渡的效果。
2. 剪辑效果：剪辑效果通常用于快速剪辑多个镜头，展现紧张激烈的画面。
可以使用快速剪辑和快速镜头切换来表现动感或紧迫感。
3. 平移效果：平移效果可以使画面在水平或垂直方向上移动，产生画面的流动感和动态感。
它可以用于过渡镜头或突出特定画面元素。
二、滤镜效果1. 色彩调整：通过调整视频的色彩饱和度、亮度和对比度等参数，可以改变画面的整体色调，营造出不同的氛围和效果。
比如可以使用黑白滤镜来创造怀旧的氛围，或使用鲜艳色彩来增加画面的活力。
2. 虚化效果：虚化效果可以使画面中的某些区域变得模糊不清，从而突出焦点。
这种效果常用于表现回忆、梦幻或者集中注意力等情感表达。
3. 镜像效果：通过将原始画面进行水平或垂直翻转，可以创造出对称的效果。
这种效果常用于呈现画面中的对比或镜像关系。
三、动画效果1. 缩放效果：缩放效果可以通过改变画面的尺寸大小来产生放大或缩小的效果。
这种效果常用于突出画面中的细节或者画面的变迁。
2. 跟踪效果：跟踪效果可以让文字、图标或者其他元素在视频画面中移动，并保持与画面的运动轨迹同步。
这种效果常用于添加标注或者说明文字等元素。
3. 分割屏效果：分割屏效果可以将画面划分为多个部分，并同时展示不同的画面内容。
这种效果常用于比较不同角度或不同时间的画面，并进行对比或展示变化。
四、特殊效果1. 慢动作效果：慢动作效果可以将快速拍摄的画面放慢播放，使镜头细节更加突出，或强调动作的轻慢或雄壮。
这种效果常用于运动场景或者重要时刻的表现。
2. 粒子效果：通过添加粒子动画效果，可以创造出炫目的粒子效果，比如雪花、火焰或者闪光等。
如何在Adobe Premiere Pro中添加雪花效果
如何在Adobe Premiere Pro中添加雪花效果Adobe Premiere Pro是一款功能强大的视频编辑软件，它提供了丰富的特效和过渡效果，使你能够创作出令人惊艳的视频作品。
本篇文章将教你如何在Adobe Premiere Pro中添加雪花效果，让你的视频更加冬日气息。
步骤一：导入素材首先，打开Adobe Premiere Pro软件。
在界面上方的菜单栏找到“文件”选项，在下拉菜单中选择“导入”，然后选择你想要添加雪花效果的视频素材导入到软件中。
步骤二：创建新的调整图层在“项目”面板中，选择你导入的视频素材，然后右键点击，选择“新建调整图层”。
这将创建一个新的图层，用于添加特效效果。
步骤三：添加“粒子发射”效果在“效果控制”面板中，找到“粒子发射”效果。
你可以在搜索框中输入“粒子发射”两个关键词来快速定位。
将“粒子发射”效果拖拽到新建的调整图层上。
接下来，你将在“效果控制”面板中看到所有的参数。
步骤四：调整“粒子发射”参数在“效果控制”面板中，你可以调整“粒子发射”效果的各种参数来实现你想要的雪花效果。
首先，调整“发射速率”参数，这将控制雪花的密度和数量。
增加数值会使雪花更密集，减少数值会使雪花稀疏。
接下来，调整“速度”参数来控制雪花下落的速度。
增加数值会使雪花下落得更快，减少数值会使雪花下落得更慢。
然后，你可以调整“大小”参数来控制雪花的大小。
增加数值会使雪花变大，减少数值会使雪花变小。
同时，你还可以通过调整“发射器半径”、“方向偏移”和“速度偏移”等参数来进一步定制你的雪花效果。
步骤五：调整位置和持续时间在“效果控制”面板中，你可以通过调整“位置”参数来改变雪花的位置。
你可以直接拖动“位置”参数的数值，或者使用视觉预览界面来调整位置。
此外，你还可以通过调整“持续时间”参数来控制雪花效果的持续时间。
增加数值会延长雪花效果的持续时间，减少数值会缩短雪花效果的持续时间。
步骤六：渲染和导出当你完成所有的调整后，点击界面上方的“导出”按钮，选择你想要导出的视频格式，并设置导出参数。
剪映雪花特效的制作方法
剪映雪花特效的制作方法
剪映是一款功能强大的视频剪辑软件，它提供了丰富的特效和滤镜，让用户可以轻松制作出令人印象深刻的视频作品。
其中，雪花特效是一种常用的特效之一，可以为视频增添冬日的氛围和浪漫的感觉。
下面就让我们来看看剪映中如何制作雪花特效。
第一步，导入素材。
首先，打开剪映软件，新建一个项目，然后导入你想要添加雪花特效的视频素材。
第二步，添加雪花特效。
在剪映的特效库中，可以找到“雪花”特效。
将其拖拽到视频素材上，就可以在视频中看到飘落的雪花效果了。
第三步，调整特效参数。
剪映提供了丰富的参数调节功能，你可以根据自己的需求来调整雪花特效的大小、密度、速度等参数，使其更符合视频的整体氛
围。
第四步，预览和导出。
在添加完雪花特效后，可以通过预览功能来查看效果，确保特效和视频内容完美结合。
最后，导出视频，即可分享给朋友或发布到社交平台上。
通过以上几个简单的步骤，你就可以在剪映中制作出令人惊艳的雪花特效视频了。
希望这篇文章对你有所帮助，期待看到你的精彩作品！。
小白点去除消除照片中的尘点与瑕疵
小白点去除消除照片中的尘点与瑕疵在现代社交媒体时代，照片已成为我们记录生活和分享经历的重要媒介。
但是，有时候我们会发现照片中有一些不该有的东西，如尘点、瑕疵等，这些小问题可能会破坏照片的视觉效果，甚至影响到我们所要传达的信息。
在这篇文章里，我们将介绍小白点去除工具，帮助您轻松、快速地去除照片中的尘点与瑕疵。
小白点去除是一款常用的照片修图工具之一。
它能够将照片中的杂质、雪花和仿制品等缺陷快速、准确地去除，使照片变得更加通透、清晰，凸显焦点，提升整体品质。
本文将对小白点去除的具体使用方法进行详细介绍，让您轻松get到删点技巧，使照片更加完美。
首先，打开小白点去除软件，导入需要修图的照片。
接着，从软件界面上选择“去除杂点”工具。
在此之后，软件将自动检测照片中的尘点与瑕疵，并用红框圈出，用户可手动调节红框大小、位置以确保准确去除。
其次，调整相关参数，包括“清晰度”、“容错”、“减少”等选项。
不同的照片，需要不同的参数设置，比如对于明亮照片，需要将“容错度”设置为低，否则可能会误删照片中细微的线条等元素。
最后，点击“去除”按钮，等待片刻，小白点去除就能自动将匹配得到的所有点删除，照片就恢复了干净整洁的视觉效果。
最后，保存修改后的照片，即可分享到社交媒体平台、发送给朋友或保存到自己的相册中。
需要注意的是，在使用小白点去除软件时，我们需要注意一些小细节。
首先，更新版本。
软件的新版本通常会修复一些卡顿、崩溃及其他问题，所以我们需要实时关注并更新版本。
其次，使用单一工具。
如文章所述，小白点去除是一种专业的修图工具，不能把他当成万能解决工具。
我们应该根据具体的图像情况，选择最合适的修图工具。
最后，备份原始文件。
如果您需要对照片做更多的修饰，最好先利用软件备份原始文件，这样可以避免不必要的数据损失。
总结起来，小白点去除是一种非常有效的照片修图工具，能够帮助快速、准确地去除尘点、瑕疵等影响照片视觉效果的元素。
在使用小白点去除时，我们需要注意更新版本、使用单一工具、备份原始文件这些小细节，以保证照片的修图效果。
图像去雨雪算法分析
图像去雨雪算法分析图像去雨雪算法是一种用于去除图像中降雨或降雪引起的噪声的图像处理算法。
在雨雪天气条件下拍摄的图像往往会受到雨滴或雪花的干扰，导致图像质量下降。
研究如何去除这种噪声对于提高图像质量和视觉效果非常重要。
以下将对常用的图像去雨雪算法进行详细分析。
一、传统的图像去雨雪算法1.1. 基于规律性的方法在一定的假设条件下，雨滴和雪花的运动轨迹、形状和大小都具有一定的规律性。
基于这个假设，可以通过检测图像中的运动物体来去除雨雪噪声。
常用的方法有基于相关滤波器和基于形态学运算的方法。
1.2. 基于颜色空间的方法雨雪噪声往往会改变图像的颜色信息，因此可以通过对图像的颜色分布进行建模来去除噪声。
常用的方法有基于颜色空间变换和基于统计模型的方法。
二、深度学习的图像去雨雪算法近年来，深度学习在图像处理领域取得了显著的进展，也被应用于图像去雨雪算法中。
深度学习算法通过学习大量的图像数据，可以自动提取图像的特征，从而实现更精确的去雨雪效果。
常用的深度学习算法有卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。
2.1. 基于卷积神经网络的方法卷积神经网络可以通过多层卷积和池化操作来提取图像的特征。
在图像去雨雪算法中，可以使用卷积神经网络来学习图像的特征表示，并通过反卷积操作来重建去雨雪图像。
常用的网络结构有U-Net和ResNet等。
2.2. 基于生成对抗网络的方法生成对抗网络是一种通过竞争学习的方式来生成逼真图像的方法。
在图像去雨雪算法中，可以使用生成对抗网络来学习图像的分布，并生成去雨雪的图像。
常用的网络结构有Pix2Pix和CycleGAN等。
三、总结及展望图像去雨雪算法是一项重要的图像处理任务，旨在提高图像质量和视觉效果。
目前，基于传统方法的图像去雨雪算法已经取得了一定的效果，但仍存在一些问题，如对于复杂的雨雪噪声难以处理，去雨雪效果不理想等。
深度学习的发展为图像去雨雪算法提供了新的思路和方法，通过学习大量的图像数据，可以实现更精确的去雨雪效果。
电视制作中如何监测视频的质量
电视制作中如何监测视频的质量（转摘）现在的视频设备包括相当多的音视频电平自动控制电路，这些自动控制电路都是按预先设定的技术参数工作的，只支持基本的常见的技术参数。
由于摄像机拍摄视频的环境条件不同，拍摄的视频可能和期望的结果不一致。
在电视制作中，检测和控制视频的质量尤为重要，如果视频质量不好，轻则图像出现“雪花”干扰，重则出现不同步，图像翻滚或扭曲，颜色畸变。
监视和控制视频制作质量，有两种仪器是必需的：一是波形监视器，它用图形方式显示和测量视频的亮度或亮度等级；二是矢量示波器，它测量视频的颜色（色度）信息。
这两种仪器通常是独立的设备，但有时候两个可用在一个电视监视器或基于计算机的编辑系统的屏幕上显示被检测视频的一些参数。
以下讨论波形监视器和矢量示波器在检测电视视频信号中的一些最基本的使用，这些都是专业视频图像工作者应该掌握的。
1 用波形监视器监测视频信号的幅度波形监视器是用于监测电视视频质量的示波器，它用来测量信号的幅度（电压），以及检测在单位时间内信号的所有脉冲扫描图形。
电视制作中视频信号幅度保持很重要，系统中有足够的视频幅度可以保证在处理视频信号时能用适量的量化电平还原满意的图像。
将最小和最大幅度偏移维持在限定范围内可确保视频电压幅度不会超出量化器的工作范围。
除了保持正确的彩色平衡、对比度和亮度外，还必须将视频幅度控制在传输允许并能有效地转换到其他视频格式的极限内。
在非常苛刻的专业视频拍摄中，波形监视器用作测量场景视频质量；在编辑期间，它们用来监测和保证视频质量以及场景到场景的视频质量的一致性。
用波形监视器监测摄像机的视频信号质量时，摄像机输出的视频信号以电子图形的方式显示在波形监视器上。
电视视频电平在波形监视器上不能超过电平的100%，也不能低于电平的7.5%。
过高的电平信号会被滤波电路削去，图像看起来为白色，有点模糊。
太低电平信号的图像看起来几乎是黑色的。
通常，肤色在70%范围内，有细节并具有轻微白色的视频将是在90%~100%内，并且阴影区比例低于30%。
视频质量检测系统简介
视频质量检测系统目前我国各行业各种规模大小的视频监控系统已非常普遍，除了治安、金融、银行、交通、军队和口岸等特殊领域外，社区、写字楼、酒店、公共场所、工厂、商场、小区，甚至家庭，都已安装了视频监控系统。
视频监控领域在最近几年更是加速发展，但随着监控摄像机数量的不断增加，监控的时间不断延长，也给视频监控系统维护工作带来了新的挑战。
1 系统简介视频质量诊断系统是一套智能化视频故障分析与预警系统，可以对前端传回的视频图像进行质量分析判断，能对视频故障做出准确判断并发出报警信息。
视频诊断系统采用先进的科学的视频质量诊断技术，应用计算机视觉算法，对视频图像出现的模糊、雪花、偏色、噪声、增益失衡和云台失控等常见摄像机故障，做出准确判断并发出报警信息。
该系统还可以检测异物遮挡和亮度异常等情况，有效地预防因图像质量问题所带来的不必要的损失，并及时检测破坏监控设备的不法行为。
视频质量诊断技术为后继的视频分析、处理提供了保障。
视频质量诊断系统作为视频分析技术在安防领域的革新，是应用相对普遍的一种产品。
在视频监控设备日益增多的今天，其在监控系统中的应用，必然更加有利于帮助用户快速掌控前端设备运行情况，轻松维护大型的安防系统。
2 系统特点1. 支持多种视频故障检测功能：亮度、清晰度、雪花、偏色、噪声、信号缺失等；2. 视频诊断灵敏度强，正确率高，诊断结果详实可靠；3 总体性能指标指标类型具体指标检测率90%误报率平均误报率小于 10 %环境适应性已部分测试可靠性已测试响应时间1、操作响应时间小于 1秒。
2、故障响应时间小于 2秒。
4 系统功能4.1清晰度诊断视频中由于虚焦、聚焦错误、镜头损坏引起的图像模糊故障。
该功能对实时视频的画面清晰程度做出评价，从而及时发现这种“图像骤变”的故障。
正常情况不清晰情况4.2亮度诊断视频中由于摄像机故障、增益控制紊乱、照明条件异常或人为恶意遮挡等各种原因引起的画面过亮、过暗等故障。
正常情况过暗过亮该功能将对视频的明暗程度进行诊断，由于在不同时段可改变诊断计划和监测灵敏度的阈值，亮度异常检测在昼夜都能发挥作用。
视频烟雾特效 Adobe Premiere Pro的视频去噪和模糊处理技巧
视频烟雾特效：Adobe Premiere Pro的视频去噪和模糊处理技巧在视频制作中，我们经常会遇到一些噪点或模糊的问题，而这对于最终的视觉效果来说是非常不理想的。
幸运的是，Adobe Premiere Pro 软件提供了强大的工具和功能，帮助我们去除噪点和模糊，提升视频的质量。
在本文中，我们将介绍一些在Adobe Premiere Pro中使用的视频去噪和模糊处理技巧。
视频去噪：1. 导入你的视频素材到Adobe Premiere Pro软件中，并将其拖放到时间轴上的视频轨道上。
2. 在“效果”面板中，搜索“去噪”效果。
3. 将“去噪”效果应用到视频素材上。
4. 调整“去噪”效果的参数，以达到去除噪点的效果。
你可以尝试不同的数值，直到满意为止。
视频模糊处理：1. 在“效果”面板中，搜索“高斯模糊”效果。
2. 将“高斯模糊”效果应用到视频素材上。
3. 调整“高斯模糊”效果的参数，以达到你想要的模糊程度。
你可以根据实际情况进行调整，使视频看起来更加柔和和自然。
此外，还有一些其他有用的技巧可以帮助你进一步改善视频的质量：1. 使用色彩校正工具来调整视频的色彩和对比度。
在“效果”面板中，你可以找到很多色彩校正效果，例如“亮度/对比度”和“色彩校正”等。
这些工具可以帮助你使视频看起来更饱满和生动。
2. 如果你需要将视频变得更加清晰，可以尝试使用“锐化”效果。
在“效果”面板中，搜索“锐化”效果并将其应用到视频素材上。
然后，调整参数以增强视频的细节。
3. 在“效果”面板中，还有其他一些有用的视频处理效果，例如“降噪”和“减少震动”等。
你可以根据实际需要尝试使用它们来改善你的视频质量。
总结：Adobe Premiere Pro软件提供了丰富的视频处理工具和效果，可以帮助我们去除噪点和模糊，改善视频的质量。
通过使用“去噪”和“高斯模糊”效果，我们可以轻松地修复视频中的噪点和模糊。
此外，通过使用其他色彩校正工具和视频处理效果，我们还可以进一步改善视频的质量。
如何利用Adobe Premiere Pro进行视频修复
如何利用Adobe Premiere Pro进行视频修复视频修复是指通过一些技术手段对损坏、破损或其他质量问题的视频进行修复和恢复。
Adobe Premiere Pro是一款功能强大的视频编辑软件，提供了一些有用的工具和效果，可以帮助我们修复视频的各种问题。
本文将介绍使用Adobe Premiere Pro进行视频修复的几种常用技巧。
1. 去除视频噪点有时候，在视频中可能会存在一些噪点，如雪花、颗粒状图像或其它噪声。
使用Adobe Premiere Pro的噪点去除工具可以帮助我们消除这些噪点，使视频画面更清晰。
打开Premiere Pro，在效果面板中搜索“噪点去除”效果，并将其应用到视频片段上。
调整参数以达到最佳去噪效果。
2. 修复视频抖动视频抖动可能是由于手持拍摄、相机共振或其他因素引起的。
Adobe Premiere Pro提供了显著减小视频抖动的功能。
在效果面板中搜索“抖动稳定器”效果，将其应用到需要修复的视频片段上。
根据需要修改参数以达到最佳稳定效果。
3. 恢复色彩和对比度有些老旧或破损的视频可能会出现色彩失真或对比度问题。
Adobe Premiere Pro的色彩校正和调整功能可以帮助我们修复这些问题。
在调整面板中找到色彩校正和对比度调整选项，通过调整亮度、对比度、色相和饱和度等参数来改进视频的色彩和对比度。
4. 修复视频破碎有些视频可能会因为硬盘损坏或其他原因而出现破碎的情况。
Adobe Premiere Pro的重建缓存功能可以尝试修复破碎的视频片段。
在“编辑”菜单中选择“重建缓存”，选择需要修复的视频片段。
PremierePro将尝试重建缓存以修复破碎的部分。
5. 消除镜头晃动镜头晃动是指由于运动、快速平移或其他因素引起的视频画面晃动。
Adobe Premiere Pro的“镜头晃动消除器”效果可以帮助我们稳定画面并消除晃动。
在效果面板中搜索“镜头晃动消除器”效果，并将其应用到需要修复的视频片段上。
短视频中的特效是如何制作的
短视频中的特效是如何制作的在这个短视频盛行的时代，各种各样炫酷、有趣的特效让人目不暇接。
从神奇的魔法效果到逼真的场景变换，从搞怪的面部变形到梦幻的光影效果，这些特效无疑为短视频增添了无限的魅力和趣味性。
那么，这些令人惊叹的特效究竟是如何制作出来的呢？要了解短视频特效的制作过程，首先得提到一些常用的工具和软件。
像 Adobe After Effects（简称 AE）、Premiere Pro 、Blender 等，都是特效制作人员的得力助手。
AE 以其强大的特效合成功能而闻名，能够实现各种复杂的视觉效果；Premiere Pro 则在视频剪辑和基础特效处理方面表现出色；Blender 则适用于三维建模和动画制作。
特效制作的第一步通常是创意构思。
制作人员需要根据短视频的主题和风格，设想出合适的特效效果。
比如，如果是一个科幻主题的短视频，可能会需要制作宇宙飞船的飞行轨迹、激光武器的发射等特效；如果是一个搞笑的短视频，可能会需要夸张的面部表情变化或者身体变形的特效。
有了创意之后，接下来就是素材的收集和准备。
这可能包括拍摄实际的视频素材、寻找合适的图片、下载相关的模型或者自己创建三维模型。
例如，要制作一个火焰特效，可能需要拍摄真实的火焰视频，或者在网上搜索高质量的火焰图片作为参考。
在素材准备好之后，就进入到实际的制作阶段。
以常见的绿幕抠像特效为例，假如要让一个人物出现在一个虚拟的场景中，首先需要在绿色背景前拍摄人物的动作。
然后，在软件中将绿色背景去除，只保留人物，并将人物与虚拟场景进行合成。
在这个过程中，需要精细地调整人物的边缘，使其与虚拟场景完美融合，看起来自然真实。
再来说说光影特效的制作。
光影效果可以极大地增强视频的氛围感和真实感。
要制作光影特效，需要了解光线的传播原理和物体的材质特性。
比如，金属材质会反射出强烈而清晰的光线，而布料材质则会产生柔和的漫反射。
通过在软件中设置光源的位置、强度、颜色和阴影的参数，可以模拟出各种不同的光影效果。
【安防百科】红外摄像机产生噪点（雪花点）原因及解决方法
【安防百科】红外摄像机产生噪点（雪花点）原因及解决方法红外摄像机因为其特殊性，在安装及选配过程中是相当严格的。
如果操作不当，红外摄像机除了常有的泛白，刺眼之外，另外还有很多噪点（雪花点），特别是晚上的时候。
原因1、红外摄像机电流不足原因导致噪点（雪花点）产生. 一些室外短距离用集中供电12V很方便，但如果是长距离则不宜采用开关电原来进行集中12V供电；因为一是长距离红外灯发热量大，12V供电的不稳定可能导致功率不够；而且全部没有内置散热装置在电流不稳定的情况下容易出现烧坏；二是电流衰减速度快,可能导致红外灯没能正常工作，在CCD照度比较高而得到不到红外灯辅光，于是，雪花飘飘；2、电路设计不合理；我们生产红外摄像机，不仅仅是将红外灯直接装到摄像机里面然后就行的，而是要在装上之前，对其摄像机电路重新设计并老化处理。
而市面上很多小型加工厂就是使用廉价的电子元件，买廉价的红外灯，直接用电烙铁焊接上去对于电路没有重新设计也没有老化处理；另外一些做低端产品的工厂，为了省钱，把控制电路板的控制板去掉或者跟灯板集成在一起，这很容易导到红外灯受电流不稳定而发热，使本来就劣质的红外灯更不能正常工作；3、红外摄像机红外灯质量差，红外灯的角度及红外距离跟镜头不匹配导致雪花飘很多公司为了方便自己的采购及安装，用多种角度不同的灯混合在一起使用，这样使用的好处是他们同一种灯可以勉强使用不同的毫米大小的镜头，坏处是总是让人感觉灯的角度与距离与镜头不合适，当角度不合适的时候，容易出现手电筒现象或者窄电现象；当距离不匹配时，比如你用12MM的镜头，却用十到二十米的灯，那么你就会出现灰蒙蒙的现象；远处一片摸糊，近处雪花飘飘；还有，劣质的红外灯，除了装饰外，灯越多，问题越多，灯越集中，发热量过大，越容易烧坏；4、手工艺问题：很多人手工的时候，红外灯不集中，散光了；分散的光线导致到处有光，但一片灰蒙蒙胧的现象；红外灯前端的棉花档光不严密，集中红外红散灯因此一片苍茫现象；5、内置的是低劣红外摄像机，照度极高,很多工厂为了在同样的红外灯辅光前提下获得更亮的图像,人为的调高CCD的灵敏度；因为很多生产商为了价格竞争，使用非常低劣的摄像机内置里面，这种摄像机在红外灯补光不足的情况下,为提到更亮,于是人为调高CCD的增益灵敏度,跟我们在硬盘录像机上调高亮度一样，是极易出现雪花现象的。
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图２．１静态天气条件（雾）对视频图像的影响Ｆｉｇ．２．１Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆａｓｔｅａｄｙｗｅａｔｈｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎ（ｆｏｇ）ｕｐｏｎａｎｉｍａｇｅ在雾中拍摄的视频图像中，每个像素的亮度是这个像素的感光立体
角内的大量粒子累积作用的结果。
Ａｎｉｍａｇｅｏｆａｓｃｅｎｅｔａｋｅｎｕｎｄｅｒｆｏｇｇｙｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．·Ｔｈｅｉｎｔｅｎｓｉｔｙａｔ
ｅａｃｈｐｉｘｅｌｉｓｄｕｅｔｏｔｈｅａｇｇｒｅｇａｔｅｅｆｆｅｃｔｏｆａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓ
ｗｉｔｈｉｎｔｈｅｐｉｘｅｌ’Ｓｓｏｌｉｄａｎｇｌｅ．
在动态天气条件下，由于雪、雨、冰雹这些微粒都比较大（Ｏ．１～１５ｍｍ），因而图像中可以分辨每一个微粒。
在一帧图像的采样时间（如１／３０秒１内，微粒在图像上运动一段距离，因而在图像上可以看见亮条纹。
对这种动态天气条件下的分析，我们需要建立能够捕获以一定速度运动大量粒子的随机模型。
另一个难题是，图像中的目标和摄像机都有可能是移动的，这种移动会给图像带来类似动态天气条件微粒运动的频率，这就让我们对其检测更加困难。
后面的章节中我们以雪为例，通过
Ｒ
一种相关的动力学模型和基于物理学的光度测定模型建立了鲁棒的算法检测和去除视频图像中的雪花。
图２．２是电视剧“大长今”中的剧照，展示了动态天气条件雪对视频图像的影响
图２．２动态天气条件对视频图像的影响
Ｆｉｇ．２．２Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆａｄｙｎａｍｉｃｗｅａｔｈｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎ（ｓｎｏｗ）ｕｐｏｎａｌｌ
ｉｍａｇｅ
雪天拍摄的一幅视频图片，由于雪花的运动污染，在图像上出现了比背景亮度高的条纹。
一个鲁棒的算法【３１ｌ必须能够检测出受到污染的像素，并且在不退化未受污染信息的前提下去除雪的影响。
Ａｎｉｍａｇｅｏｆａｓｃｃｎｅｔａｋｅｎｏｎａｓｎｏｗｙｄａｙｓｈｏｗｉｎｇｓｔｒｅａｋｓｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｍｏｔｉｏｎｂｌｕｒｏｆｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓｎｏｗｆｌａｋｅｓ．Ａｒｏｂｕｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｍｕｓｔｂｅａｂｌｅｔｏｄｅｔｅｃｔｓｎｏｗａｎｄｒｅｍｏｖｅｔｈｅｍｗｉｔｈｏｕｔｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅ
ｕｎｐｏｌｌｕｔｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．
９
图４．４雪花污染的原始图像
Ｆｉｇ．４．４Ｆｒａｍｅｆｒｏｍｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｖｉｄｅｏ
图４．５去除雪花后的图像
Ｆｉｇ．４．５Ｄｅｓｎｏｗｅｄｆｒａｍｅ
图４．６图４．５与图４．ａｎ差别
Ｆｉｇ．４．６Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎ４．５ａｎｄ４．４
视频中雪花的检测和去除
图４．７雪花污染的原始图像
Ｆｉｇ．４．７Ｆｒａｍｅｆｒｏｍｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｖｉｄｅｏ
图４．８雪花污染的原始图像
Ｆｉｇ．４．８Ｆｒａｍｅｆｒｏｍｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｖｉｄｅｏ
图４．９雪花污染的原始图像
Ｆｉｇ．４．９Ｆｒａｍｅｆｒｏｍｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｖｉｄｅｏ
视频中雪花的检测和去除
图４．１０雪花污染的原始图像
Ｆｉｇ．４．１０Ｆｒａｍｅｆｒｏｍｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｖｉｄｅｏ
图４．１１雪花污染的原始图像
Ｆｉｇ．４．１ｌＦｒａｍｅｆｒｏｍｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｖｉｄｅｏ
图４．１２雪花污染的原始图像
Ｆｉｇ．４．１２Ｆｒａｍｅｆｒｏｍｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｖｉｄｅｏ
视频中雪花的检测和去除
作者：许亮
学位授予单位：新疆大学
1.期刊论文许亮.贾振红.覃锡忠.XU Liang.JIA Zhen-hong.QIN Xi-zhong视频图像中雪花的检测和去除-光电子
·激光2007,18(4)
以影响视频图像的自然界降雪雪花为研究对象.考虑到雪花在空间中随机分布和具有一定降落速度,并且目标或相机运动会给图像带来类似雪花运动的频率,用一种相关模型来捕获雪花的运动,用一种基于物理学的光度测定模型,从亮度角度描述雪花对图像的污染.基于这些模型,提出了一种检测和去除视频图像中雪花的DRS(detection and removal of snow)算法,并通过实验得到了验证.
本文链接：/Thesis_Y1098981.aspx
下载时间：2009年11月23日。