基于暗通道的单幅图像雾天低能见度检测算法

针对传统能见度检测方法存在成本较高,需要人工标定等问题,提出了一种基于暗通道先验的单幅图像雾天低能见度检测算法.首先,基于暗通道先验得到图像透射率图,根据透射率图来初步判断图像是否处于低能见度范围;其次,计算图像三通道剩余能量比之间差异的加权平均值;最后,计算出图像能见度检测值.实验表明所提出的单幅图像雾天能见度检测算法能有效反映图像能见度.     

基于暗原色先验的快速视频去雾优化算法

对目前高分辨率视频图像去雾算法实时性差,天空及大量明亮区域处理不理想等问题,提出一种基于暗原色先验的快速视频去雾优化算法。针对视频图像,采用导向滤波和帧差法,实现快速视频去雾。根据经典大气散射物理模型,首先,利用暗原色先验估计大气光值和透射率图;然后,下采样透射率图并用导向滤波得到优化的透射率图后,上采样并改善透射率图;最终,得到去雾视频帧。与带颜色恢复的多尺度Retinex算法(MSRCR)和He算法进行对比,实验结果表明,所提优化算法能有效提高视频去雾速度,改善去雾效果。     

基于透射率归一化的弱光图像增强

针对阴天或夜晚等弱光条件下拍摄的图像具有低信噪比、低对比度、强噪声等问题,在暗原色先验理论去雾框架下,提出了一种基于透射率归一化的弱光图像增强方法.首先,针对弱光图像的特点,简化弱光图像增强模型;然后,用点暗原色取代块暗原色求取透射率,并利用局部维纳滤波进行细化,以保留更多图像的细节;最后,由弱光图像直接对透射率进行归一化即可得到增强图像.实验结果表明,该方法运算简单,可有效增强弱光图像,且能保留更多的图像细节.     

改进的Otsu递归分割单幅图像去雾算法研究

针对暗原色先验去雾算法对天空区域的透射率估计值偏小问题,提出一种改进的Otsu递归分割图像去雾方法。该方法基于图像分割的思想,利用改进的Otsu递归分割算法准确分离出天空区域,结合暗原色图像灰度归一化值对天空区域透射率估计值进行修正,优化后的透射率更加接近实际值,最后通过大气散射模型得到复原图像。实验结果表明:去雾后的图像保持真实色彩,区域交叉边界处复原自然。文中算法有效解决了天空区域出现色偏和光晕问题,拓宽了暗原色先验算法的适用范围,对户外雾天图像的去雾具有良好的应用前景。     

基于自适应透射率修复的去雾算法研究

雾气环境下获取的图像往往对比度低、色彩弱化,严重影响了其后续应用。已有的去雾算法存在运算速度慢、色彩失真等问题。该文对基于暗原色先验的图像去雾算法进行了改进。(1)通过边缘检测得到图像边缘和非边缘区域,并分别采用不同大小的窗口计算透射率,提高透射率计算速度;(2)通过采用自适应调节的透射率下限值解决不满足暗原色条件的区域的色彩失真问题。实验结果表明,该文方法可以有效的解决图像局部色彩失真问题,大大减少运算时间,使复原图像整体视觉效果增强。     

基于暗原色先验模型的混合滤波图像去雾算法

基于暗原色先验模型去雾方法,提出混合滤波快速图像去雾算法.该算法在暗原色先验模型的基础上,对雾图的暗原色图像进行最大值滤波,继而求出透射率矩阵;利用最小值滤波估算透射率矩阵的下限值作为透射率的补偿值,再使用指导滤波修复透射率矩阵;利用小波变换方法对去雾后的图像进行滤波和平滑处理,有效改善了去雾图像的视觉效果.本算法有效解决了由于图像边缘估值失真导致的重建后去雾图像存在景深边缘处白色晕块和斑状奇异点的问题,以及带雾图像不同景深、景深边缘透射率的误差修复问题.     

基于四阶PDE模型的暗原色理论雾天图像增强算法

针对经典的暗原色理论算法在处理雾天图像时色调和亮度失真的问题,该文提出一种基于四阶偏微分方程(PDE)模型的暗原色理论雾天图像增强算法。该方法通过容差机制对图像区域进行分割,根据阈值判断明亮和非明亮区;并引入四阶PDE模型对透射率图像进行平滑处理;再通过容差机制,实现对透射率图像的精确修正;最后采用暗原色理论数学模型求取增强后的图像。主观观察和客观评价证明,在整体和细节方面该算法比经典的暗原色算法有更好的处理效果。     

一种雾天彩色图像复原快速方法研究

暗通道优先法则在处理自然雾天图像方面取得了非常好的效果,但是该方法需要消耗大量的存储和计算时间。提出了一种改进的雾天彩色图像增强快速方法。首先,根据雾天图像模型和先验知识,计算雾天图像的暗通道先验值;并估算初始透射率图像和大气光。然后利用数学形态学方法对初始透射率图像进行处理得到优化的透射率图;并根据这个优化透射率图、大气光和原始雾天图像计算去雾图像。最后利用gama校正获得最终的彩色增强图像。仿真实验结果表明本文提出的方法能较好地对雾天彩色图像进行去雾处理,且计算速度较快。相比于基于暗原色先验的单一图像去雾方法,图像尺寸越大,该方法的计算效率越高,计算时间优势越明显。     

差分分层暗原色先验去雾法

针对烟尘和雾霾等恶劣户外环境下视频图像严重退化的问题,结合大气散射模型和暗原色先验去雾的原理,针对原始算法中暗区域扩张的缺点,提出一种区分图像景深边界的方法。此方法通过对像素求差分能够将不同景深的像素点区分,进而分别求出不同景深图像的透射率,从而达到快速、准确地恢复图像的目的。实验结果表明,这种方法能够具有更高的处理速度和图像细节,更接近实时去雾的要求。     

基于暗原色融合和维纳滤波的单幅图像去雾

针对在雾霾等恶劣天气下捕获的户外场景图像对比度降低、颜色失真等问题,对基于暗原色先验的去雾方法进行改进,应用小波变换将块暗原色和点暗原色进行融合后,得到新的透射率估计,并利用自适应维纳滤波细化透射率.同时提出了四分加权法重新估计大气光,使得大气光更具鲁棒性.实验结果表明,本文方法不仅能有效恢复清晰的无雾图像,而且能够大幅提升运行速度,便于实时应用.     

基于数字摄像的双目标法测量夜间能见度

利用数码相机拍摄图像,模拟人眼对能见度进行测量是最理想的道路能见度探测方法,它具有极强的实用价值。本文介描述了基于数字摄像的双目标法测量夜间能见度。所谓双目标法就是利用数码相机拍摄地平线附近的两个距离不同的目标物(这里采用的是两个路灯),并将这两个目标物呈现在同一张图像上。这样保证了拍摄的两个目标不会存在时间的差异。该方法消除了大气消光系数、亮度阈值的测量,从而使得夜间能见度的测量变得简单可行。并且将测量的结果与气象局发布的能见度值进行了比较。     

一种改进的结合边缘检测的去雾新方法

暗原色去雾算法复原的图像会出现边缘效应,为此提出了一种改进的基于暗原色理论的去雾算法.首先计算出图像的暗色图,并使用小波分解算法将暗色图像向下采样一次;然后在小波分解的平滑部分计算大气光和图像的暗原色,提取出平滑部分的边缘信息,并使用形态学对其进行膨胀获得相应的二值边缘图像;接着对二值边缘图像所在区域的暗原色及非边缘处的暗原色分别进行优化;最后,将优化后的暗原色使用小波重构算法向上采样,并据此计算出图像透射率,结合去雾模型复原到清晰的无雾图像.实验证明,该方法在很好地去除边缘效应的同时,极大地减少了算法时间复杂度,满足实时要求.     

多次反射法透射式能见度测量系统研究

针对透射式能见度测量系统占地面积大、长距离光路上不能有遮挡的不足,提出一种多次反射法透射式能见度测量系统。利用反射镜组构成开放式采样气室,使光线多次反射达到测量所需的光程,具备透射法能见度检测高精度优点的同时,大大缩小系统占地面积;采用位移调节器实现差分大气消光系数测量,具有抗环境污染能力强和测量灵敏度可调等独特优点,有效提高系统的适应性和可靠性。对设计的系统进行精度估算,证明了方法的可行性,为能见度测量提供了新方法。     

高速公路团雾视频监测预警研究

摘要：随着高速公路建设发展，运行车辆的增加，高速公路团雾天气常造成重大交通事故。高速公路团雾监测预警工作尚未开展，为推进团雾分级预警相关标准实施、减少交通事故，利用公路沿线发光目标物的视频图像分析、前散式能见度仪资料校验，基于大气衰减定律，探究水平能见度与发光目标物光亮度参数的关系。结果表明：（1）公路团雾天气水平能见度与发光目标物光亮度参数之间存在显著相关性。（2）水平能见度与发光目标物光亮度部分参数存在线性关系，并可建立线性回归模型。（3）结合“高速公路团雾预警等级”标准，可对高速公路团雾天气进行分级预警。（4）使用高速公路团雾视频监测预警平台可向交通运营、管理部门、交通参与人发布团雾分级预警信息。（5）发光目标物团雾视频图像监测预警方法具有科学性、创新性、可行性，可实现连续监测预警。发光目标物视频分析技术与GIS分析技术、GMS导航技术相结合，将形成及时、准确的高速公路团雾分级预警体系。视频图像团雾监测预警模型将会成为高速公路团雾监测预警的主要手段之一。     

基于5G通信和图像增强算法的交通监控系统设计

目前我国交通监控系统存在着传输速率低、低稳定性差,丢包率高,并且系统成像易受雾霾和低照度的外部因素影响使监控视频关键信息丢失,导致识别算法准确率下降的问题。针对上述的问题,设计一种结合5G无线通信技术和图像增强算法的交通监控系统。该系统在硬件方面利用5G通信设备传输视频数据,并在服务器端采用改进的单尺度Retinex算法对交通监控图像进行去雾。引入反转图像通过大气散射模型对图像亮度进行增强解决低照度对系统成像的影响。通过理论分析与实验仿真,该监控系统能够保证监控视频传输的稳定性,并且对受雾霾和低照度影响的交通监控图像具有一定的增强效果,有效的提高了识别算法的准确性。     

基于能量泛函的快速去雾算法

为了快速复原雾霾退化图像场景辐照图,提出一种基于能量泛函的模型求解算法。利用大气退化模型,首先估计降质图像的大气光;针对图像是否包含天空区域分开进行求解,较传统固定模式的求解算法更为准确有效;通过白平衡运算简化求解模型,建立新的环境光项表达式;尔后利用暗通道先验估计暗通道图像;根据假设和先验信息,构建暗通道图像与环境光项的能量泛函模型,引入L1和L2范数变换模型,通过切分Bregman迭代算法求解图像的环境光;最后将环境光项代入简化模型中反解出复原图像。通过实验验证,算法对于雾霾退化图像恢复效果较好,且较传统复原算法具有更高的运算效率。     

大容量高速视频图像传输技术研究

在采用数字相机的测试系统中,为解决图像数据大容量、远距离传输的瓶颈问题,在研究视频图像传输技术的基本原理基础上,提出了高速、远距离传输的具体实现方案。利用光电转换方法及FPGA(Field Programmable Gate Array)技术,完成了大容量高速视频图像光纤传输系统设计及仿真。仿真结果表明,该技术实现了数字视频长线传输。     

排水管道图像雾气及光斑干扰去除方法研究

近年来,管道内窥摄像检测是常用的排水管道缺陷检测技术,由于大部分管道内部具有一定污水充满度,管道图像往往存在白雾以及光斑等干扰,影响图像缺陷的识别和解译,为此,提出了一种排水管道图像雾气及光斑干扰去除方法,首先结合管道雾气特征,构建暗通道先验算法去雾,针对去雾后的色偏问题,使用一种多尺度Retinex色偏恢复算法,最后改进二维伽马函数,通过降低镜头污染,实现对图像光斑的压制。实验结果表明,该方法能有效去除排水管道内视频图像中的雾气和光斑的干扰问题,提高排水管道图像的可视度、对比度和清晰度,从而提高排水管道病害解译准确度。     

一种改进的暗原色单幅图像去雾方法

暗原色先验方法可以较好地处理单幅图像去雾,但对理图像中的灰白区域处理效果不好。通过分析暗原色先验原理,得出了暗通道图像和雾的透射分布率以及雾的浓度系数的关系,提出了一种结合峰值信噪比和暗原色优先法则的去雾方法。由实验结果分析,该方法能够更清晰的表现去雾后图像的细节,并且一定程度上克服了原方法在处理图像中灰白区域效果不佳的弱点。