極端天氣條件下低質(zhì)圖像增強系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】一種極端天氣條件下低質(zhì)圖像增強系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括多路轉(zhuǎn)換開關(guān)、微處理器、視頻處理單元、ＨＤＭＩ輸出端塊以及8路DVI端塊、8路HDMI端塊、8路BNC端塊；其采用插接塊的形式將各個部件變成可任意拆卸和安裝的結(jié)構(gòu)，這樣就可以根據(jù)自己的需求進行選擇插接部件，很好的避免了不要的部件占用資源和空間的問題，并且在運輸?shù)倪^程中可以拆卸成塊運輸，便于收納和運輸。
【專利說明】極端天氣條件下低質(zhì)圖像増強系統(tǒng)
[0001]
技術(shù)領(lǐng)域:本實用新型提供一種極端天氣條件下低質(zhì)圖像增強系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 霧靈、沙塵、雨雪等極端天氣給人們?nèi)粘Ｉ顜砹艘欢ǔ潭鹊挠绊?。在極端天氣 下獲取的圖像，對比度降低、細節(jié)模糊，圖像降質(zhì)嚴重，運樣的圖像大大限制了機器視覺的 應(yīng)用，尤其是在戶外，交通監(jiān)控，目標識別，遙感，導(dǎo)航等方面。
[0003] 如何提高單一降質(zhì)圖像的清晰度，國內(nèi)外學(xué)者做了大量研究。Tan通過最大化局部 對比度來實現(xiàn)去霧，增強后的圖像常常過飽和;He等提出基于暗原色先驗的單一圖像去霧 方法，該方法處理后的圖像景象自然，去霧效果較好，也是目前最實用有效的去霧方法。在 優(yōu)化透射率時所使用的樞圖方法，具有較高的空間和時間復(fù)雜度，耗時較長，為了提高計算 速度，He等又采用了導(dǎo)向濾波來修正透射圖，恢復(fù)的圖像較暗，質(zhì)量降低。雨雪方面:Xu等使 用去霧的方法實現(xiàn)了雨滴去除工作。同時他又使用該方法實現(xiàn)了圖像中雪花的去除，他認 為雨滴和雪花都屬于動態(tài)天氣，對圖像的影響都表現(xiàn)為快速運動的物體對背景像素的遮 擋。但是運些方法均不理想且所依托的裝置均為焊接固定的設(shè)置在某一位置，各個部件之 間無法實現(xiàn)靈活的移動位置，運樣就會造成有些需要的部件需要現(xiàn)焊接，而有些閑置的部 件卻無法拆除占用資源，而且，在運輸?shù)倪^程中占用運輸空間，運些因素嚴重影響到裝置的 使用靈活性。 【實用新型內(nèi)容】：
[0004] 實用新型目的：本實用新型提供一種極端天氣條件下低質(zhì)圖像增強系統(tǒng)，其目的 是解決W往所存在的問題。
[0005] 技術(shù)方案：
[0006] -種極端天氣條件下低質(zhì)圖像增強系統(tǒng)，其特征在于:該系統(tǒng)包括多路轉(zhuǎn)換開關(guān)、 微處理器、視頻處理單元、HDMI輸出端塊W及8路DVI端塊、8路HDMI端塊、8路BNC端塊；
[0007] 多路轉(zhuǎn)換開關(guān)、微處理器、視頻處理單元、HDMI輸出端塊W及8路DVI端塊、8路HDMI 端塊、8路BNC端塊均為插接塊的形式插接連接；
[000引8路DVI端塊和8路HDMI端塊插接在多路轉(zhuǎn)換開關(guān)上，多路轉(zhuǎn)換開關(guān)插接在微處理 器上，視頻處理單元插接在微處理器上，HDMI輸出端塊插接在視頻處理單元上，8路BNC端塊 插接在編碼塊上，編碼塊插接在多路轉(zhuǎn)換開關(guān)上。
[0009] 每個插接塊上設(shè)置有插接槽和插接柱，插接槽包括槽身和與槽身連通的槽頭，槽 頭為圓形，其直徑大于槽身的寬度，在槽身內(nèi)設(shè)置有拱形壓黃；
[0010] 插接柱為能由槽頭插接進槽身內(nèi)的結(jié)構(gòu)，插接柱包括柱體W及設(shè)置在柱體上卡 槽，卡槽為弧度與拱形壓黃的弧度相適應(yīng)的弧形槽。
[0011] 槽身的底部設(shè)置有寬度與槽頭直徑相當(dāng)?shù)膶捒?，寬口與槽身形成T形結(jié)構(gòu)。
[0012] 柱體的前端設(shè)置有與寬口能容納進寬口內(nèi)的寬卡。
[0013] 該系統(tǒng)還包括串口插接塊、網(wǎng)口插接塊和通道選擇塊，串口插接塊、網(wǎng)口插接塊和 通道選擇塊，插接在微處理器上。
[0014] 優(yōu)點效果:本實用新型提供一種極端天氣條件下低質(zhì)圖像增強系統(tǒng)，其采用插接 塊的形式將各個部件變成可任意拆卸和安裝的結(jié)構(gòu)，運樣就可W根據(jù)自己的需求進行選擇 插接部件，很好的避免了不要的部件占用資源和空間的問題，并且在運輸?shù)倪^程中可W拆 卸成塊運輸，便于收納和運輸。
【附圖說明】：
[0015] 圖1為本實用新型的結(jié)構(gòu)示意框圖；
[0016] 圖2為顯示插槽的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0017] 圖3為插槽的側(cè)視圖；
[0018] 圖4為顯示插接柱結(jié)構(gòu)的側(cè)視圖；
[0019] 圖5為柱體結(jié)構(gòu)的正視圖。
【具體實施方式】 [0020] :下面結(jié)合附圖對本實用新型做進一步的說明：如圖1所示，本實用 新型提供一種極端天氣條件下低質(zhì)圖像增強系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括多路轉(zhuǎn)換開關(guān)、微處理器、視 頻處理單元、HDMI輸出端塊W及8路DVI端塊、8路HDMI端塊、8路BNC端塊；
[0021] 多路轉(zhuǎn)換開關(guān)、微處理器、視頻處理單元、HDMI輸出端塊W及8路DVI端塊、8路HDMI 端塊、8路BNC端塊均為插接塊的形式插接連接；
[0022] 8路DVI端塊和8路HDMI端塊插接在多路轉(zhuǎn)換開關(guān)上，多路轉(zhuǎn)換開關(guān)插接在微處理 器上，視頻處理單元插接在微處理器上，HDMI輸出端塊插接在視頻處理單元上，8路BNC端塊 插接在編碼塊上，編碼塊插接在多路轉(zhuǎn)換開關(guān)上。
[0023] 每個插接塊上設(shè)置有插接槽和插接柱，插接槽包括槽身1和與槽身1連通的槽頭2， 槽頭2為圓形，其直徑大于槽身1的寬度，在槽身1內(nèi)設(shè)置有拱形壓黃3;
[0024] 插接柱為能由槽頭2插接進槽身1內(nèi)的結(jié)構(gòu)，插接柱包括柱體4W及設(shè)置在柱體4上 卡槽5,卡槽5為弧度與拱形壓黃的弧度相適應(yīng)的弧形槽。
[0025] 槽身1的底部設(shè)置有寬度與槽頭直徑相當(dāng)?shù)膶捒?6,寬口 6與槽身1形成T形結(jié)構(gòu)。
[0026] 柱體4的前端設(shè)置有與寬口 6能容納進寬口 6內(nèi)的寬卡7。
[0027] 該系統(tǒng)還包括串口插接塊、網(wǎng)口插接塊和通道選擇塊，串口插接塊、網(wǎng)口插接塊和 通道選擇塊，插接在微處理器上。
[0028] 該實用新型在使用時將需要的塊插接在一起，具體插接方法為將柱體4伸進槽頭2 內(nèi)，然后向槽身1方向移動，使寬卡7進入寬口6內(nèi)，使得寬卡7在寬日6內(nèi)卡住防止柱體4向外 移動，當(dāng)柱體4上的卡槽5被拱形壓黃3壓住為止，在每個插接塊上還設(shè)置有數(shù)據(jù)線及網(wǎng)線插 口，在塊與塊之間連接后之后，利用數(shù)據(jù)線或網(wǎng)線將各個插口連接即可。
[0029] 該系統(tǒng)的使用原理如下：
[0030] 暗原色先驗算法實現(xiàn)圖像增強：
[0031] 在計算機視覺中，W下模型廣泛用于描述霧靈圖像的形成過程：
[0032] I(x) =J(x)t(x)+A(l-t(x)) (1)
[0033] 其中，I (X)表示反射的光線經(jīng)過衰減后到達成像設(shè)備的光線強度，即觀察到的帶 霧靈圖像，t(x)表示介質(zhì)透射率，反映了光線穿透靈的能力，其值越大，表明穿透霧靈到達 觀測點的光線越多，J(x)表示要復(fù)原的清晰圖像，A為大氣光，通常設(shè)為全局常量。去霧靈的 目的就是從I中恢復(fù)J。
[0034]由方程(1)可W得到：
[003引
（2J
[0036] I(x)為已知的帶霧圖像，而J(x)，t(x)，A都未知，因此直接通過方程（1)來求解得 到J是比較困難的。
[0037] 暗原色先驗是化通過對大量戶外無霧圖像的觀察統(tǒng)計得出的，即在絕大多數(shù)非天 空的局部區(qū)域里，某一些像素總會有至少一個顏色通道具有很低的值接近于0。對于一幅圖 像J，用公式表示為：
[00 測
（3)
[0039] r為J的某一顏色通道，C為R，G，BS通道某一通道，Ω (X)為Wx為中屯、的局部區(qū) 域，Jdatk為J的暗原色。將(3)式代入（1)中，并假設(shè)某一局部區(qū)域內(nèi)的透射率是恒定的，假定 大氣光A是給定的，簡單估算出透射率：
[0040]
(斗）
[0041] 因為空間透視現(xiàn)象的存在，如果將霧徹底地移除，會使圖像看起來不真實，同時會 丟失深度感，于是引進一個霧氣保留因子w = 0.95,保留一部分覆蓋遙遠景物的霧。
[0042]
(日）
[0043] 最終得到去霧后的恢復(fù)圖像J:
[0044]
(6)
[0045] 式中，大氣光A的估計方法為:選取暗原色中亮度最大的0.1%的像素，并在W上像 素中選取強度最大像素點的值作為A的值。當(dāng)t(x)接近0的時候，J(x)t(x)也會接近0,運會 使得到的圖像包含噪聲，因此設(shè)定一個下限值，to = 0.1。
[0046] 具體改進方法如下：
[0047] 對于輸入的單幅圖像，首先將圖像轉(zhuǎn)換到CIE-Lab顏色空間，設(shè)定一個偏色因子D， 根據(jù)經(jīng)驗，若D < 1.4，則圖像為清晰圖像，無須進行處理，若D > 1.4，則是降質(zhì)圖像，根據(jù)色 度分量值區(qū)分圖像是沙塵圖像還是霧靈、雨雪圖像。若是霧靈、雨雪圖像，則采用改進的暗 原色先驗算法處理圖像;若是沙塵圖像，則采用伽馬校正的限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡 化算法。本文的算法流程如圖1所示。
[004引圖像分類器的設(shè)計
[0049] RGB顏色空間表示的兩種顏色間的差異無法反映人類視覺感受，而CIE-Lab顏色空 間計算出的顏色差異與人類實際感知差別基本一致，因此本文在CIE-Lab顏色空間下檢測 圖像偏色與否。
[0050] 研究發(fā)現(xiàn)，在圖像的ab色度坐標平面的直方圖中，若色度分布呈現(xiàn)為集中的單峰 值，或分布較為集中且色度均值較大時一般存在色偏;分布呈現(xiàn)明顯的分散的多峰值時，認 為沒有色偏。本文引入偏色因子D來計算圖像的色偏程度。在Lab空間下，引入等效圓的概 念，采用圖像平均色度κ與色度中屯、距Z的比值D作為偏色因子。
[0055] 其中，M、N為圖像的長和寬，在ab色度平面，等效圓中屯、坐標為化曰，化），半徑為Z。 圓屯、到ab色度平面中屯、軸原點(a = 0，b = 0)的距離為K。根據(jù)等效圓在ab色度平面的具體位 置來判斷圖像整體偏色與否。經(jīng)驗取值D含1.4時，則認為圖像沒有偏色，是清晰圖像，無需 處理。否則，則是偏色圖像。在Lab模型中，a的正數(shù)表示紅色，負端表示綠色;b的正數(shù)表示黃 色，負端表示藍色。kb表示ab色度平面上的b分量，用于判斷圖像是否偏黃或偏藍。當(dāng)kb大于0 時，圖像偏黃，認為是沙塵圖像，采用伽馬校正的限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法;kb 小于加寸，輸入圖像為霧靈、雨雪圖像，采用改進的暗原色先驗算法。
[0化6]霧靈圖像增強算法：
[0057]化的暗原色先驗去霧靈算法是建立在暗原色假設(shè)之上，當(dāng)景物在本質(zhì)上同空氣層 接近并且沒有陰影覆蓋其上時，暗原色理論就無效。對此，本節(jié)針對暗原色先驗失效的區(qū) 域，通過改善透射率及大氣光A的獲取方式修正該算法。
[005引對于霧靈圖像，在天空等不滿足暗原色先驗的明亮區(qū)域，實際的透射率要比用化 方法估計得到的透射率大得多，透射率的過小估計使得天空等明亮區(qū)域色彩恢復(fù)錯誤，導(dǎo) 致恢復(fù)的J(x)偏小，使得景物邊緣出現(xiàn)黑斑效應(yīng)。在對大氣光A的估計中，化的算法是選取 亮度最大的0.1%的像素中的最大值作為大氣光A的強度，然而如果取一個點，則各通道的A 值很有可能全部接近255,運樣會造成處理后的圖像偏色，出現(xiàn)大量色斑。結(jié)合W上考慮，本 文改進了透射率及大氣光A的算法。
[0059] 明亮區(qū)域透射率的估計：
[0060] 由于天空、水面、白色的物體、雨雪等大面積明亮區(qū)域存在時，暗原色統(tǒng)計先驗規(guī) 律是不成立的，則式（5)估計的透射率是不準確的，會導(dǎo)致天空等部分出現(xiàn)明顯的色彩失 真。本文首先設(shè)定一個闊值S，判定圖像中的明亮區(qū)域，當(dāng)大氣光值與暗通道差值小于S時， 即判定為明亮區(qū)域，否則，使用化方法計算。經(jīng)過實驗驗證，S = 45。對于lAC-I(x) <S的區(qū) 域，判定為明亮區(qū)域，重新計算透射率。
[0061] 明亮區(qū)域的圖像不再滿足暗原色先驗規(guī)律，透射率表達式為：
[0062]
[0063]本文采用逐像素的方式來估計明亮區(qū)域的透射率。首先計算出透射率的表達式如 式（11)，然后我們求取圖像的最小通道值，該最小通道值包含了豐富的細節(jié)和邊界信息。綜 上我們得到透射率表達式為：
[0066] 在天空等明亮區(qū)域，局部窗口的RGB通道值相較于其他區(qū)域更大，而且像素亮度波 動平緩。因此，0值趨于1.對于滿足暗原色先驗的區(qū)域，暗通道值趨于0,按式(5)計算。
[0067] 根據(jù)W上描述，我們得到透射率的表達式為：
[006引
[0069] 因為在局部窗口中屯、的透射率啦)是分塊連續(xù)的，直接通過啦)恢復(fù)出的圖像容易 出現(xiàn)塊效應(yīng)等馬賽克效果。為了移除運種塊效應(yīng)，本文采用引導(dǎo)濾波進一步得到精細化的 透射率。
[0070] 修正大氣光A的獲取方式：
[0071] 大氣光A的值通常在霧靈最濃區(qū)域估計得到，即最大像素值的區(qū)域選取。但是最大 像素值可能取自天空、白色物體、雨雪等，運樣得到的A值接近于255,會導(dǎo)致恢復(fù)的圖像發(fā) 生色偏。
[0072] 對于一幅圖像而言，霧最濃區(qū)域通常位于圖像的上方，所W本文選取位于圖像上 方1/4的區(qū)域，暗原色中亮度最大的10%的像素的均值作為大氣光A。若一幅圖像中天空區(qū) 域幾近全無，我們認為它的霧靈最濃區(qū)域在場景深度最遠處，也就是圖像的最上方，因此可 W用上述方法獲得大氣光A的值。
[0073] 圖像恢復(fù)：
[0074] 通過修正后的大氣光常量和精細化的透射率圖，就可W進行無霧靈圖像的恢復(fù)。 將式(14)代入式(6)中，可W得到恢復(fù)的清晰圖像J(x):
[00巧]
(巧)
[0076] 雨雪圖像增強算法：
[0077] 雨雪天獲得的降質(zhì)圖像一般會覆蓋有大量的雨線或雪斑。雨雪圖像中，受雨雪影 響的像素可W看做雨滴或雪花和背景共同作用的線性疊加效果。物理模型描述如下：
[007引 H=(l-e)Hb+eHr (16)
[0079]其中，Η為輸入的降質(zhì)圖像，化表示背景部分，Hr表示理想的雨雪亮度，即雨雪在空 中靜止時該點像素的亮度。ε為比例參數(shù)，其中，0<ε<1。觀察雨雪和霧靈成像模型，比較式 (1)及式（16)可W得出，將I與Η相對應(yīng)，化與J(x)相對應(yīng)，Hr與大氣光A相對應(yīng)，（1-ε)與t(x) 相對應(yīng)。于是，與霧靈去除過程類似，雨雪的去除過程為，從已知的降質(zhì)圖像Η中恢復(fù)出背景 圖像化，其中（1-ε)為未知量，即只要求出Hr的值即可通過霧靈去除方法實現(xiàn)雨雪的去除。
[0080] 1)理想雨雪亮度Hr的求取
[0081] Hr表示雨雪在空中靜止時的亮度值。因為雨雪為白色，通常在圖像中尋找亮度最 大值的方法對Hr進行求解。根據(jù)其與霧靈圖像中求取大氣光的相似性，本文用求取大氣光A 的方法求取Hr的值。
[0082] 2)雨雪去除過程
[0083] 根據(jù)W上分析得到，雨雪去除過程可W用霧靈去除過程實現(xiàn)。于是，本文不單獨對 雨雪圖像處理，采用霧靈去除方法對雨雪圖像進行增強。
[0084] 沙塵圖像增強算法：
[0085] 沙塵條件下獲得的圖像通常偏±黃色，運是由于沙塵等顆粒對光的反射存在偏向 性，使得大氣光對RGBS通道的作用分布不均勻，而霧靈條件下大氣光均勻作用于各顏色通 道，因此，去霧靈方法不適用于圖像去沙塵。
[0086] 自適應(yīng)直方圖均衡化肥)算法通過計算圖像的局部直方圖，并重新分布亮 度來改變圖像的對比度。但是，A肥容易產(chǎn)生過度放大圖像中相同區(qū)域噪聲的問題。所謂伽 馬校正，就是將現(xiàn)有的灰度值通過一個由灰度值為底，伽馬次幕的映射得到新的灰度 值W-W。主要作用是通過選取不同的伽馬系數(shù)，使某些較亮的圖像，對比度變得適當(dāng)?；?W上兩點考慮，在A皿算法的基礎(chǔ)上，本文提出伽馬校正的限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化 算法來對沙塵圖像進行增強處理。
[0087] 規(guī)一化的伽馬校正：
[0088] 伽馬校正本質(zhì)上是一個用于調(diào)整圖像亮度的變換函數(shù)，數(shù)學(xué)定義如下：
[0089] S = R 丫 (17)
[0090] 式中，S為伽馬校正后的圖像，R為輸入圖像，丫為伽馬系數(shù)。伽馬校正的優(yōu)勢在于 可W通過改變丫的值來改變變換函數(shù)。但是，因為增加丫值會過度補償圖像，在增強對比度 的同時使圖像變黑。而低質(zhì)圖像通常動態(tài)范圍較窄，因此需要擴大動態(tài)范圍，動態(tài)范圍的調(diào) 整也稱為歸一化。因此，本文進一步歸一化伽馬校正函數(shù)，W彌補伽馬校正的不足，在擴展 動態(tài)范圍的同時，增強了對比度，減少了亮度。歸一化函數(shù)定義如下：
[0091]
(峨
[0092] N為歸一化后的圖像。將(17)、（18)結(jié)合，就得到了歸一化后的伽馬校正函數(shù)妒。
[OOW]
(巧）
[0094]經(jīng)過歸一化伽馬校正處理后的圖像，再用限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化算 法[153(化A肥），可進一步改善圖像對比度，同時增強圖像的亮度。運樣一來，既避免了亮度 的過增強，也減少了整幅圖像中對比度調(diào)整不平衡的不足。
[00巧]方法流程：
[0096] ①使用歸一化的伽馬校正函數(shù)調(diào)整圖像對比度；
[0097] ②將圖像分割為若干個大小為XXY的矩形塊，本文選擇大小為8X8。運樣就將圖 像劃分為Ξ個不同的區(qū)域:包含四個角的角區(qū)域;包含除了角區(qū)域W外所有邊界的邊界區(qū) 域;包含圖像剩下區(qū)域的內(nèi)部區(qū)域。
[0098] ③用累積分布函數(shù)(CDF)得到每一塊的直方圖。相應(yīng)的CDF表示式為：
[0099]
[0100] 式中，hi, j化)為塊(i，j)像素 k的直方圖。
[0101] ④計算裁剪闊值，裁剪直方圖W限制放大幅度。闊值α計算如下：
[0102]
[0103] Φ為裁剪因子，Imax為允許的最大斜率。運不僅限制了CDF的斜率，同時也限制了變 換函數(shù)的斜率。剪裁超過闊值的直方圖，將直方圖被裁剪掉的部分均勻地分布到直方圖的 其他部分，如圖2所示。重分布的過程中，可能會導(dǎo)致一些被剪裁的部分又超過了闊值，因此 需重復(fù)對直方圖裁剪和重分布的過程，直到不再超過闊值為止。
[0104] ⑤用變換函數(shù)計算重新分布的直方圖像素值。上述分割的Ξ個不同區(qū)域?qū)?yīng)于不 同的變換函數(shù)。對于塊的非中屯、區(qū)域，采用雙線性插值來計算。對于內(nèi)部區(qū)域來說，如圖3中 所示。對于象限1中，中屯、像素為（i，j)的塊區(qū)域來說，該區(qū)域某點P值可W通過該點分別與 W(i J)、（i J-1)為中屯、區(qū)域的水平、垂直距離來確定。P的像素值可 按下式計算：
[0105]
[0106] h，v，b，c為圖4中的制定距離?！?為累積分布函數(shù)。其他Ξ個象限算法與象限 1 一項。邊界區(qū)域的象限1、3的鄰域與內(nèi)部區(qū)域類似。對于象限2、4,新的像素值按下式計算：
[0107]
(23)
[0108] 對于角區(qū)域來說，不同象限算法不同，于是有：
[0109] P' =fi,j(p) (24)
[0110] 經(jīng)過上述方法處理后，沙塵圖像復(fù)原效果較好，增強了對比度，同時亮度不會過增 強。
【主權(quán)項】
1. 一種極端天氣條件下低質(zhì)圖像增強系統(tǒng)，其特征在于:該系統(tǒng)包括多路轉(zhuǎn)換開關(guān)、微 處理器、視頻處理單元、H D MI輸出端塊以及8路DVI端塊、8路HDMI端塊、8路BNC端塊； 多路轉(zhuǎn)換開關(guān)、微處理器、視頻處理單元、H D MI輸出端塊以及8路DVI端塊、8路HDMI 端塊、8路BNC端塊均為插接塊的形式插接連接； 8路DVI端塊和8路HDMI端塊插接在多路轉(zhuǎn)換開關(guān)上，多路轉(zhuǎn)換開關(guān)插接在微處理器上， 視頻處理單元插接在微處理器上，H D MI輸出端塊插接在視頻處理單元上，8路BNC端塊插 接在編碼塊上，編碼塊插接在多路轉(zhuǎn)換開關(guān)上。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的極端天氣條件下低質(zhì)圖像增強系統(tǒng)，其特征在于:每個插接塊 上設(shè)置有插接槽和插接柱，插接槽包括槽身（1)和與槽身（1)連通的槽頭(2 )，槽頭(2 )為圓 形，其直徑大于槽身（1)的寬度，在槽身（1)內(nèi)設(shè)置有拱形壓簧(3 ); 插接柱為能由槽頭（2)插接進槽身（1)內(nèi)的結(jié)構(gòu)，插接柱包括柱體(4)以及設(shè)置在柱體 (4)上卡槽(5)，卡槽(5)為弧度與拱形壓簧的弧度相適應(yīng)的弧形槽。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的極端天氣條件下低質(zhì)圖像增強系統(tǒng)，其特征在于:槽身（1)的 底部設(shè)置有寬度與槽頭直徑相當(dāng)?shù)膶捒冢?)，寬口（6)與槽身（1)形成T形結(jié)構(gòu)。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的極端天氣條件下低質(zhì)圖像增強系統(tǒng)，其特征在于:柱體(4)的 前端設(shè)置有與寬口（6)能容納進寬口（6)內(nèi)的寬卡(7)。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的極端天氣條件下低質(zhì)圖像增強系統(tǒng)，其特征在于:該系統(tǒng)還包 括串口插接塊、網(wǎng)口插接塊和通道選擇塊，串口插接塊、網(wǎng)口插接塊和通道選擇塊，插接在 微處理器上。
【文檔編號】G06T5/00GK205486306SQ201620114380
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2016年2月4日
【發(fā)明人】劉振宇, 周曉楓, 李培榮
【申請人】遼寧柏高智能系統(tǒng)工程有限公司