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图像去雾算法研究及其在交通监控视频中的应用-控制科学与工程专业论文
AbstractIn foggyconditions,theimagescollectedby theoutdoorcomputervisionsystemwillbegreatlydegraded,suchascontrastdecline,colordistortion.Inrecentyears,thefogweatherfrequentlyappears,thisresultinasignificantnegativeimpactontheuseofoutdoorcomputervisionsystem,SOitsofgreatvaluetohaveastudyonimagedefogging.Basedonfogimageenhancementandfogimagerestoration,paperhasastudyonimagedefoggingtechnology,establishestheguidelinesthat‘‘ensurethedefoggingeffectandenhancethespeedasfaraspossible”,makessomeimprovementsfortherelatedalgorithms.Applyingtheimagedefoggingalgorithminpracticalapplicationtoverifiesit’Seffectiveness.Themainworkofthepaperisasfollows:(1)Intermsofimageenhancement,paperanalyzesthedefoggingeffectofhistogramequalizationalgorithmandRetinexalgorithm.Enhanced byRetinexalgorithm,thefoggyimagewillappearcolordistortion,aimingatthisdefect,paperusemulti.scaleRetinexwhichbasedonHSVcolorspacebutnotRGBcolorspacetoenhancethefoggyimage.InHSVcolorspace,lightnesscomponentVandhuecomponentHareuncorrelated,basedonthischaracteristics,whenenhancingthecomponentVcomponentHremainsunchanged.Experimentalresultsshowthattheproposedalgorithmhaveabetterenhanceresukoncolorfulimage,atthesametime,asonlytoenhancecomponent钐theproposedalgorithmisfaster.(2)Inrespectofimagerestoration,thepaperisfocusingonthestudyingoftheimagedefoggingalgorithmbasedondarkchannelprior.Inordertoeliminatethehaloeffect,originalalgorithmusethesoftmattingmethodtorepairthetransmittancemap,thisleadtothecomplexityofthealgorithmhighly,andcomputingspeedslow.Inthispaper,smoothingthetransmittancemapisprocessedbyadaptivebilateralfilteringalgorithmwhichreplacetheoriginalsoftmatting,andusethedown-samplingmethodtomakethespeedfaster.SimulationresultsvalidatethattheproposedalgorithmCaneffectivelyeliminatethehaloeffectandthespeedofthealgorithmhasbeengreatlyimproved.Ⅱ万方数据(3)Basedonthetheoreticresearch,thedefoggingalgorithmisappliedto thesituationofroadtrafficmonitoring.Basedonthefeaturesoftrafficvideomonitoring,usingasuitabledefogalgorithmi
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