多尺度窗口的自适应透射率修复交通图像去雾方法

论文摘要

基于传统暗原色先验原理的图像去雾算法存在的"halo"效应,且图像中明亮区域存在颜色失真现象,针对此问题,本文提出了多尺度窗口的自适应透射率修复交通图像去雾方法。首先,利用新的8方向边缘检测算子求取图像中景深突变区域,根据暗通道先验理论和前一步求得的景深突变区域,在景深变化较大区域使用5×5的窗口,景深变化较小区域则使用15×15的窗口得到暗原色估计图。同时,针对暗通道先验原理对近景部分存在白色区域时透射率估计不准确的问题,引入了自适应透射率修复方法,通过引导滤波器得到边缘增强后的暗原色图像,并利用其与原暗原色图像的纹理差对近景区域的透射率进行修正,完成图像去雾。实验结果表明:双边滤波和梯度双边滤波两种算法均存在halo现象,并且在包含白色物体的明亮区域色彩失真严重,客观评价指标失去意义;相比于引导滤波,本文去雾算法的各项指标均有所提高,其中平均梯度平均提高了8. 305%,PSNR平均提高了12. 455%,边缘强度因子平均提高了7. 77%。本文算法有效解决了复原图像中"halo"效应现象和明亮区域颜色失真现象,去雾效果最优。

论文目录

• 1 引言
• 2 雾霾天气下图像降质模型
• 3 含雾图像的复原
• 4 多尺度自适应暗原色估计
•   4.1 传统暗原色估计
•   4.2 8方向边缘检测算子
•   4.3 基于多尺度窗口的自适应暗原色估计
• 5 自适应透射率修复的图像去雾算法
•   5.1 明亮区域算法的不适用性分析
•   5.2 自适应透射率修复的图像去雾算法
• 6 本文算法流程
• 7 实验结果与分析
• 8 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 黄鹤,李昕芮,宋京,王会峰,茹锋,盛广峰

关键词: 暗通道理论,去雾,交通图像,边缘检测算法

来源: 中国光学 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

单位: 长安大学电子与控制工程学院,陕西省道路交通智能检测与装备工程研究中心

基金: 国家重点研发计划项目(No.2018YFB1600600),“十三五”装备预研领域基金(No.61403120105),陕西省自然科学基础研究计划面上项目(No.2019JM-611),陕西省创新人才推进计划-青年科技新星项目(No.2019KJXX-028),陕西省交通运输厅科技项目(No.17-33T,No.17-16K),长安大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(No.300102328204,No.300102329401,No.300102329502)~~

分类号: TP391.41;U495

页码: 1311-1320

总页数: 10

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