基于改进暗通道先验的交通图像去雾新方法

摘要：

针对交通场景图像中由于雾霾导致的图像目标主体不清晰,影响监控效果的问题,提出一种基于导向滤波与自适应色阶调整的改进暗通道图像去雾新方法.首先,基于暗通道原理对原始图像进行映射处理,从而得到大气光成分与透射率的估计值,并利用多维导向滤波方法对大气透射率估计值进行优化处理;然后,根据图像降质过程的逆过程,求解雾霾图像清晰化处理初始结果;最后,利用多通道自适应色阶调整方法进一步优化初始结果,解决初始结果整体亮度较暗、不利于监控系统后期处理的问题.实验结果表明,清晰化处理后的图像具有较高的亮度和对比度值,较好地保留并增强了图像的边缘和细节信息,算法去雾霾效果显著,针对交通场景图像处理的自适应性较高.

关键词：智能交通、图像去雾、暗原色、自适应色阶调整、雾霾

所属期刊栏目：33

分类号：TP298.2(自动化技术及设备)

资助基金：国家863计划项目2009 AA11Z207;高等学校博士学科点专项科研基金项目20110009110011

在线出版日期：2018-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：486-490