發(fā)布時間：2019-03-14 13:12

【摘要】：夜間有霧圖像會出現(xiàn)嚴重退化,而且人工光源的存在也使得環(huán)境光呈現(xiàn)不均勻性。針對上述問題,本文提出了一種適用于夜間有霧圖像的光照模型,并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了夜間圖像去霧。模型中主要包含了環(huán)境光和透射率兩個參數(shù),這兩個參數(shù)都會隨著圖像局部內(nèi)容的變化而產(chǎn)生空間變化。首先基于信息損耗約束理論對上述參數(shù)進行初始估計,隨后利用快速導(dǎo)向濾波對其進行細化,以抑制塊效應(yīng)和光暈效應(yīng),最后將細化后的參數(shù)代入光照模型中,通過求解模型即可獲得最終待還原目標圖像。實驗結(jié)果表明,本文提出的算法能夠有效實現(xiàn)夜間有霧圖像的去霧處理,在抑制亮區(qū)發(fā)散的同時能重現(xiàn)暗區(qū)的細節(jié),恢復(fù)的場景具有較好的亮度和對比度,恢復(fù)的圖像顏色自然,總體性能優(yōu)于同類型的其它算法。
[Abstract]:Fog images at night will be seriously degraded, and the presence of artificial light source also makes the ambient light appear non-uniform. In order to solve the above problems, this paper proposes an illumination model suitable for night fog images, and realizes the de-fog of night images on the basis of this model. Two parameters, ambient light and transmittance, are included in the model, both of which will change spatially with the local content of the image. Firstly, the parameters are initially estimated based on the information loss constraint theory, and then refined by fast guidance filtering to suppress block effect and halo effect. Finally, the refined parameters are replaced into the illumination model. The final target image to be restored can be obtained by solving the model. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively remove fog at night, suppress the divergence of the bright area and reproduce the details of the dark area, and the recovered scene has better brightness and contrast. The restored image color is natural and the overall performance is better than other algorithms of the same type.
【作者單位】： 西安理工大學自動化與信息工程學院;安康學院電子與信息工程學院;陜西省復(fù)雜系統(tǒng)控制與智能信息處理重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61673318) 高層次人才科研啟動項目(No.2016AYQDZR06)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2440012