基于物理模型的图像去雾算法研究-中国图象图形学报.doc

基于物理模型的图像去雾算法研究-中国图象图形学报.doc

  1. 1、本文档共13页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
基于物理模型的图像去雾算法研究-中国图象图形学报

中图法分类号:TP391.41 文献标识符:A 文章编号:1006-8961(200 ) 论文引用格式: 变差函数和形态学滤波的 图像去雾算法 刘万军1 ,赵庆国1 ,曲海成1,2 1.辽宁工程技术大学,软件学院,葫芦岛 125105 ;2.哈尔滨工业大学,电子与信息工程学院,哈尔滨 150006 摘要:目的 为解决户外视觉系统在恶劣环境下捕捉图像存在细节模糊、对比度较低等问题,提出一种基于变差函数和形态学滤波的图像去雾算法(简称IDA_VAM)。方法 该算法首先利用变差函数获取较准确的全局环境光值,然后对最小通道图采用多结构元形态学开闭滤波器获取粗略的大气散射图,进而估计大气透射率并进行修正,接着采用双边滤波对其进行平滑操作,最后通过物理模型得到复原图像并进行色调调整,获取明亮、清晰无雾的图像。结果 本文算法与多种图像去雾算法进行对比,在含有雾气的近景图像、远景图像以及有明亮区域的图像均能很好地去除雾气,图像的信息熵值相对提高了38.0%,对比度值相对提高了34.1%,清晰度值相对提高了134.5%,得到较好的复原效果,获取一幅自然明亮的无雾图像。结论 大量仿真实验结果证实,IDA_VAM能够很好地恢复非复杂场景下的近景图像、远景图像以及含有明亮区域图像的色彩和清晰度,获得清晰明亮的无雾图像,细节可见度较高,且算法的时间复杂度与图像像素点个数呈线性关系,具有较好的实时性。 关键词:图像去雾;变差函数;多结构元形态学开闭滤波器;双边滤波;色调调整 Image defog algorithm based on variogram and morphological filter Liu WanJun1 ,Zhao QingGuo1 ,Qu HaiCheng1,2 1. School of Software, Liaoning Technical University, Huludao 125105; 2. School of Electronics & Information Engineering, Harbin Institute of Technology,Harbin 150006,China Abstract:Objective To solve blurring and low contrast of images captured by outdoor visual systems under bad weather conditions, a new fast image defogging algorithm called IDA_VAM is presented; this algorithm is based on variogram and multiple structure element morphological open-and-close filter. Method The algorithm initially uses a variogram to obtain an accurate atmospheric optical value, and then exploits a multiple structure element morphological open-and-close filter toward the minimum channel map to obtain a rough scattering map. The transmittance map is estimated and corrected, and a bilateral filter is used for smooth operation. Recovery images are obtained by the physical model, and color adjustments are made to obtain bright, clear, and non-foggy images. Result Compared with other image defogging algorithms, the proposed method utilized for foggy images containing close range image, image perspective, and image with bright areas can be effective in removing the fog. The information entropy is relatively increased by 38.0%, and the contrast value

文档评论(0)

170****0571 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档