【摘要】：針對霧霾等天氣條件下獲取的圖像出現(xiàn)對比度下降、顏色失真等降質(zhì)現(xiàn)象,提出一種基于導(dǎo)向圖優(yōu)化的單幅圖像深度去霧算法。該算法在對大氣散耗函數(shù)特性進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,引入圖像局部均值和標(biāo)準(zhǔn)差優(yōu)化導(dǎo)向圖;再進(jìn)一步對導(dǎo)向圖進(jìn)行分區(qū)域?yàn)V波,得到平滑且邊緣清晰的導(dǎo)向圖;然后采用快速引導(dǎo)濾波估計(jì)大氣散耗圖;最后根據(jù)大氣散射物理模型恢復(fù)清晰圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,恢復(fù)的圖像清晰自然,細(xì)節(jié)豐富,近景去霧徹底,遠(yuǎn)景去霧有很大提升,在景深突變處的邊緣取得較好的效果,提高了戶外視覺系統(tǒng)的視見度和魯棒性。
[Abstract]:In order to reduce the contrast and color distortion of the images obtained under the weather conditions such as haze, a depth de-fog algorithm based on the guidance map optimization is proposed. On the basis of analyzing the characteristics of atmospheric dissipation function, the algorithm introduces the local mean value and standard deviation of the image to optimize the guidance map, and further filters the guide map into different regions to obtain a smooth and clear guide map. Then the fast guided filter is used to estimate the atmospheric dissipation map and the clear image is restored according to the physical model of atmospheric scattering. The experimental results show that the restored images are clear and natural, rich in details, complete in close-range de-fog, and greatly improved in the prospect of de-fogging. Good results are obtained at the edge of the depth of field mutation, and the visibility and robustness of the outdoor visual system are improved.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61561030) 甘肅省財(cái)政廳基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目(214138) 蘭州交通大學(xué)教改項(xiàng)目(160012)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2173939