【摘要】：針對因大氣顆粒吸收及散射因素帶來視頻圖像質(zhì)量下降的問題,分析并結(jié)合傳統(tǒng)的基于暗通道先驗的規(guī)律圖像去霧算法的基礎(chǔ)上,提出一種基于通道暗元素信息的快速單幅圖像去霧方法。該方法通過計算出單像素最小分量矩陣,然后復(fù)用該單像素最小分量矩陣計算出其余滑窗模板下圖像對應(yīng)的最小分量矩陣,最后結(jié)合圖像的邊緣信息選擇不同滑窗模板對應(yīng)的場景透射系數(shù)完成對圖像的去霧。實驗與傳統(tǒng)圖像去霧算法作比較表明,該方法恢復(fù)出的圖像質(zhì)量較高,解決了圖像去霧處理時物體邊緣附近易產(chǎn)生光暈的問題;避免了原始算法的軟摳圖處理,計算量小,能夠達(dá)到實時處理的目的,便于實際應(yīng)用。
[Abstract]:Aiming at the degradation of video image quality caused by atmospheric particle absorption and scattering, this paper analyzes and combines the traditional image de-fogging algorithm based on dark channel priori. A fast single image de-fogging method based on channel dark element information is proposed. By calculating the single pixel minimum component matrix, the method uses the single pixel minimum component matrix to calculate the minimum component matrix corresponding to the image under the sliding window template. Finally, combined with the edge information of the image, the scene transmission coefficients corresponding to different sliding window templates are selected to complete the image de-fogging. Compared with the traditional image de-fogging algorithm, the experimental results show that the proposed method has high image quality and solves the problem that halo is easily produced near the edge of the object when the image is de-fogged. The soft matting processing of the original algorithm is avoided, the calculation is small, the real-time processing can be achieved, and it is convenient for practical application.
【作者單位】： 中國民用航空總局第二研究所;電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61139003,61179060,U1433112) 國家級科研院所技術(shù)開發(fā)研究專項資金資助項目(2013EG125056)
【分類號】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉建忠;;圖像邊緣的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)分析[J];軟件;2011年05期

2 陳文兵;張小磊;;基于圖像邊緣的能見度計算方法[J];微型電腦應(yīng)用;2009年04期

3 曾友州;胡瑩;曾偉一;鄭曉霞;;提取數(shù)字圖像邊緣的算法比較[J];成都航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報;2009年04期

4 潘衛(wèi)國;鮑泓;何寧;;一種傳統(tǒng)中國書畫圖像的二分類方法[J];計算機(jī)科學(xué);2012年03期

5 周濤;陸惠玲;拓守恒;馬競先;楊德仁;;基于非凸區(qū)域下近似的圖像邊緣修補(bǔ)算法[J];寧夏大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年01期

6 唐亮;唐娉;閻福禮;鄭柯;;HJ-1 CCD圖像自動幾何精糾正系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J];計算機(jī)應(yīng)用;2012年S2期

7 宋建中;;噴霧圖像的自動分析[J];光學(xué)機(jī)械;1988年04期

8 張錦華;孫挺;;引入像點融合度修補(bǔ)的圖像邊緣化參差拼接實現(xiàn)[J];微電子學(xué)與計算機(jī);2014年08期

9 張曉清;;摳圖另一法[J];數(shù)字世界;2002年11期

10 潘泓;夏良正;;一種基于圖像邊緣的矩計算方法[J];模式識別與人工智能;2003年03期

相關(guān)會議論文 前10條

1 陸成剛;陳剛;張但;閔春燕;;圖像邊緣的優(yōu)化模型[A];'2002系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)論文集（第四卷）[C];2002年

2 王偉凝;余英林;張劍超;;圖像的動感特征分析[A];第一屆中國情感計算及智能交互學(xué)術(shù)會議論文集[C];2003年

3 韓焱;王明泉;宋樹爭;;工業(yè)射線圖像的退化與恢復(fù)方法[A];新世紀(jì) 新機(jī)遇 新挑戰(zhàn)——知識創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展（下冊）[C];2001年

4 王強(qiáng);王風(fēng);;一種保持圖像幾何特征的去噪模型[A];中國通信學(xué)會第五屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2008年

5 王培珍;楊維翰;陳維南;;圖像邊緣信息的融合方案研究[A];中國圖象圖形學(xué)會第十屆全國圖像圖形學(xué)術(shù)會議（CIG’2001）和第一屆全國虛擬現(xiàn)實技術(shù)研討會（CVR’2001）論文集[C];2001年

6 李大鵬;禹晶;肖創(chuàng)柏;;圖像去霧的無參考客觀質(zhì)量評測方法[A];第十五屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

7 孟晉麗;張毅;金林;;圖像中混合噪聲的小波域濾除方法[A];2007'儀表，，自動化及先進(jìn)集成技術(shù)大會論文集（一）[C];2007年

8 漆琳智;張超;吳向陽;;引導(dǎo)濾波的單幅圖像前景精確提取[A];浙江省電子學(xué)會2013學(xué)術(shù)年會論文集[C];2013年

9 張明慧;;基于模糊蒙片算法的CR圖像邊緣增強(qiáng)[A];第六屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集（1）[C];2008年

10 王亮亮;李明;高昕;;強(qiáng)模糊空間目標(biāo)圖像邊緣獲取方法研究[A];第九屆全國光電技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文集（下冊）[C];2010年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 吳飛;無邊距照片打印三部曲[N];中國電腦教育報;2003年

2 艾思平翻譯;視頻編碼軟件CCE SP2操作指南(9)[N];電子報;2009年

3 ;B超術(shù)語解釋[N];農(nóng)村醫(yī)藥報（漢）;2008年

4 ;圖像質(zhì)量調(diào)整秘技[N];電腦報;2001年

5 馬駿睿 皓月;制作版畫效果圖片[N];中國攝影報;2007年

6 艾思平翻譯;視頻編碼軟件CCE SP2操作指南(14)[N];電子報;2009年

7 西安 張正倉;I~（2）C總線控制的HG-2220AV液晶屏視頻信號驅(qū)動板[N];電子報;2003年

8 ;令挑剔的人也刮目相看[N];中國電子報;2001年

9 侯杰;國產(chǎn)芯片進(jìn)軍移動多媒體市場[N];人民郵電;2003年

10 于亮、阿鯤;技術(shù)“掃”天下[N];中國計算機(jī)報;2002年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 梁福來;低空無人機(jī)載UWB SAR增強(qiáng)成像技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

2 周靜;基于憶阻器的圖像處理技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

3 賈茜;基于時—空域插值的圖像及視頻上采樣技術(shù)研究[D];武漢大學(xué);2014年

4 李照奎;人臉圖像的魯棒特征表示方法研究[D];武漢大學(xué);2014年

5 郝紅星;基于干涉相位圖像構(gòu)建數(shù)字高程模型的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

6 楊小義;圖像特征識別算法及其在聾人視覺識別中的應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2015年

7 王玉明;SAR圖像地雷場檢測技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

8 溫景陽;圖像大容量、低失真可逆信息隱藏技術(shù)研究[D];蘭州大學(xué);2015年

9 李林;基于概率圖模型的圖像整體場景理解方法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

10 馮景;基于SAR圖像的海面溢油檢測研究[D];北京理工大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 李鵬遠(yuǎn);圖像檢索算法研究及其在互聯(lián)網(wǎng)教育中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

2 萬燕英;微聚焦X-ray圖像自適應(yīng)正則化去噪方法[D];華南理工大學(xué);2015年

3 毛雙艷;基于梯度域的圖像風(fēng)格化渲染方法的研究及其應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

4 向訓(xùn)文;RGB-D圖像顯著性檢測研究[D];華南理工大學(xué);2015年

5 曾旭;基于聚類和加權(quán)非局部的圖像稀疏去噪方法研究[D];天津理工大學(xué);2015年

6 熊楊超;圖像美學(xué)評價及美學(xué)優(yōu)化研究[D];華南理工大學(xué);2015年

7 王艷;圖像視覺顯著性檢測方法及應(yīng)用的研究[D];華南理工大學(xué);2015年

8 鄭露萍;圖像二階微分特征提取及人臉識別應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

9 王思武;基于太陽圖像的特征提取和檢索[D];昆明理工大學(xué);2015年

10 曹靜;基于暗通道先驗算法的圖像去霧處理[D];海南大學(xué);2015年

本文編號：2361828