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1.
基于双边滤波的实时图像去雾技术研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
为了消除尘雾对室外机器视觉系统的影响,提出了一种基于双边滤波器的实时图像去雾方法.根据暗原色先验统计原理估计大气光强度,使用快速双边滤波器估计大气光幕,通过求解带雾图像成像物理方程恢复理想光照条件下的大气辐射强度,实现图像去雾.实验结果表明,该方法对彩色图像和灰度图像均可实现理想的去雾效果,对于(320×240)像素的图像,可达到20帧/s以上的处理速度,满足视频图像实时处理要求.  相似文献
2.
基于引导滤波的单幅图像去雾算法研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
唐鉴波 《科学技术与工程》2013,13(11):3021-3025,3042
基于暗原色先验的单幅图像去雾算法较好地解决了估算雾天场景透射率的问题,算法复原的图像清晰颜色自然。但原始算法计算复杂度高、耗时长、无法满足实时性需求。介绍了引导图像滤波的原理,并将其与暗原色先验结合以改进原始算法;同时分析了滤波参数对去雾结果的影响。实验证明改进的算法在保证原算法去雾效果的同时能使算法复杂度大大降低。  相似文献
3.
基于暗原色先验的图像去雾算法能够较好地复原雾天图像,复原的结果清晰自然,但原始算法存在计算复杂度高?大气光估计不够准确?天空区域易出 现失真以及无法处理偏色雾霾等缺点?从以上4个问题出发,以大气散射模型为基础,提出了新的估计透射率与大气光的方法?利用线性对比度拉伸对原含雾图像进行预处理,以消除偏色雾霾的影响,利用设置反馈参数的均值滤波估算雾天图像的大气透射图,通过建立权重图划分天空区域并确定大气光,根据天空区域的面积自适应地修正该区域的透射率,将其代入复原模型得到去雾图像?实验证明,该算法能够较好地克服原始算法的缺点,在降低算法复杂度的同时起到良好的复原效果?  相似文献
4.
为提高车牌识别系统在雾霾环境下识别车牌的准确性,提出了一种新的图像预处理算法.首先,用主成分分析(PCA)和Fisher线性判别分析(LDA)方法对车牌图像进行雾霾检测;然后,用基于暗原色先验的方法对有雾图像进行去雾处理.仿真结果表明:该预处理算法不仅可以满足车牌识别系统实时性要求,而且可以提高系统在雾霾环境下识别车牌的准确性.  相似文献
5.
原始的基于暗通道先验理论的去雾霾算法对于一些户外场景图像去雾霾取得了一定的效果,但不能很好地处理交通图像中的一些白色区域,会导致该区域色彩失真;同时,在处理较高分辨率交通图像时,基于软抠图的透射率优化算法需要消耗大量的计算和存储资源。针对这两个问题,首先对交通图像的白色区域展开研究,分析了基于暗通道理论的去雾霾算法在白色区域产生色彩失真的原因,并基于此提出一种自适应参数大小的透射率求解模型;其次,在透射率优化过程中舍弃效率低下的软抠图算法,提出一种基于块的透射率优化算法。将所提算法用于实例验证,结果表明该算法不但可以保证交通图像的白色区域的色彩不失真,而且提高了去雾霾效率。  相似文献
6.
探讨了暗通道先验去雾算法的原理,针对暗通道先验去雾算法时间复杂度太大的缺点,提出用快速有效的巴特沃兹低通滤波器代替复杂的软抠图方法实现对透射率的平滑与细化;针对暗原色图像在景深交界处存在白边现象采用求区域最大值法加以修正;并给出了自适应的求解全局大气光算法。实验结果表明,改进的暗通道去雾算法在获得满意的图像去雾效果的同时能大大提高图像去雾算法的速度,能满足工程上的实时应用要求。  相似文献
7.
在远距离烟雾视频监控中,当烟雾区域小或运动缓慢时,烟雾检测变得非常困难,为了解决这一问题,提出了一种基于烟雾增强颜色变换和MSER(maximally stable extremal regions)检测的烟雾检测算法.首先提出了一种新型烟雾增强颜色变换,可使变换后图像中烟雾区域更加突出,便于后续的分割;其次在变换图像上检测MSER区域,分割出烟雾区域,避免了基于颜色信息或运动信息等传统方法难以准确分割烟雾的缺点;最后针对烟雾的特点,提出了烟雾的静态和动态判据,并以通过静态和动态判据的次数判定是否为烟雾,并进行报警.实验结果表明,该算法可在远距离烟雾视频监控中准确地检测出烟雾区域,具有较高的可靠性.  相似文献
8.
针对交通视频监控系统在雾霾天气下图像像质退化的问题,从天气对系统成像影响入手分析造成系统图像降质和模糊的机理。基于全局暗原色先验和图像对比度增强方法,提出了一种有效、快速的雾霾天气下降质图像清晰化处理方法。结合实际应用,以现场可编程门阵列FPGA为核心处理单元,设计了一种高速图像采集、增强、去雾霾和传输系统平台,并基于该平台实际验证了文中提出的算法。最后,经过实际测试表明,该系统平台能实时、有效地提高交通视频监控系统图像的对比度和色彩清晰度,从而提高了其工作的可靠性、稳定性以及应对恶劣天气的能力。  相似文献
9.
能见度是行车安全的重要影响因素,本文提出了一种数字图像处理和支持向量机相结合的道路能见度检测算法,针对白天和夜晚建立不同能见度检测模型。对于白天的能见度检测,通过暗通道先验原理提取出场景的全局透射率,进一步计算韦伯对比度特征值和图像能量梯度值等作为支持向量机的输入,训练得到白天能见度模型;对于夜晚的能见度检测,提取明度与对比度关系值(POLC),图像的功率谱和全局梯度值作为支持向量机的输入,训练夜晚能见度检测模型。检测结果表明,该算法较好地满足人眼视觉特性,准确度高,可应用于智能交通和辅助驾驶等领域。  相似文献
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