雾霾天气下基于二次滤波的交通图像去雾算法-科学技术与工程.PDF

第 卷第 期 年 月 科 学 技 术 与 工 程 雾霾天气下基于二次滤波的交通 图像去雾算法 黄鹤 宋京 王会峰 雷旭 张  长安大学电子与控制工程学院 陕西省道路交通智能检测与装备工程技术研究中心 西安 中交第二公路工程局有限公司 西安 摘要 雾霾天气下采集到的退化含噪图像模糊不清对比度较低而使用传统基于双边滤波的去雾方法得到的图像偏暗 效果有限 针对这些问题提出了一种新的基于二次滤波的算法实现雾霾天气下交通图像去雾处理利用双边滤波对含雾 图像的暗通道图像进行第一次滤波用引导滤波对图像的透射率粗估计进行二次滤波优化 根据降质模型对含雾图像进行 复原进而得到去雾后的图像 实验效果证明与传统方法相比得到的去雾图像与真实场景亮度更加相似色彩饱和度较 好图像质量较高 关键词 雾霾 交通 图像 去雾双边滤波 引导滤波 中图法分类号 文献标志码 雾霾天气下交通图像采集设备采集到的图像 效果 同时尽量保持图像的边缘等重要细节信 往往是受光照减弱和空气中的雾珠粉尘的折射和 息 因此雾霾天气下图像去噪方法的研究实际 散射影响后的降质图像含有较多噪声图像边缘不 是在去噪和保留有用高频信息之间进行的权衡 在 此基础上 和 提出了双边滤 突出 图像整体偏暗且对比度不高 灰白不清 这给 雾霾天气下交通情况的监测带来了难度同时也给 波策略 在图像变化平缓区域邻域内像素亮度 值相差不大 双边滤波转器转化为高斯低通滤波器 交通安全带来了隐患 雾霾天气下的图像检测 在图像变化剧烈的区域 利用边缘点附近亮度值相 算法成为目前的研究热点 现有去雾算法主要可以分为基于图像增强的去 近的像素点的亮度值平均替代原亮度值 含雾 雾和基于物理模型的场景复原方法 通过增 图像含有大量噪声影响特征信息的提取很难在滤 波和边缘保持中平衡 难以满足需要 强图像局部颜色对比度的方法 首次实现了基于单