基于无参考图像获取能见度的车载视频自适应去雾算法

论文摘要

为解决雾天环境下车辆环境感知困难的问题,针对车行视程去雾算法无法自动获取能见度、复原图像色彩过饱和、细节丢失严重等情况,克服传统器测法和目测法对能见度获取的非实时性及主观性,提出了一种改进的非线性二分求根算法,利用无参考图像空域质量评价指标(BRISQUE)对能见度进行实时修正,最终实现了能见度的自动估值。作者改进了大气能见度与车行可视距离的关系函数,由改进后的车行可视距离求出的透射率值与实际透射率相比误差减小,降低Halo效应的产生、增加了图像细节信息。实验表明,利用能见度求出的透射率估值在大气光散射模型下能够自适应的处理雾霾视频,复原出的视频图像画质清晰,色彩鲜艳亮丽不失真且能保留大量的图像信息,处理过程视频流畅无卡顿,对于在雾天环境中交通场景不断变化的车载视频也有良好的去雾效果。

论文目录

• 1 简化大气衰减模型
• 2 改进车行视程的透射率估值
•   2.1 透射率估值
•   2.2 改进透射率估值
•   2.3 引导滤波的大气光估值
• 3 二分法自动估值能见度
•   3.1 无参考图像空域质量评价 （BRISQUE）
•   3.2 二分法筛选能见度值的过程
• 4 结果讨论
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李炎炎,杜玉龙,龙伟,赵瑞朋,陈金戈

关键词: 车行视程,二分法,能见度,视频去雾

来源: 工程科学与技术 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用

单位: 四川大学制造科学与工程学院

基金: 中国博士后科学基金项目(198606),四川大学博士后中央财政专项研究基金项目(2018SCU12065)

分类号: U463.6;TP391.41

DOI: 10.15961/j.jsuese.201800563

页码: 192-197

总页数: 6

文件大小: 1837K

下载量: 275