秋冬季節(jié)戶外監(jiān)控圖像去霧技術研究立項申報書(編輯修改稿)
2025-02-04 10:02 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 表現(xiàn)不自然的問題，文獻 [12]提出了一種基于移動模板的霧天景物的清晰化算法，該算法首先分析處理圖像中出現(xiàn)的天空區(qū)域，然后充分利用圖像中不同深度的景物特征，通過局部自適應增強的處理手段來對霧天條件下的景物影像進行去霧處理。文獻 [3]采用拋物線直方圖均衡算法 POSHE 為基礎，最終解決了圖像處理后整體偏暗、部分細節(jié)不夠清晰的問題。文獻 [45]采用基于圖像增強的方法，將圖像的退化影像與景物在不同天氣下的照度變化做對照，根據(jù)色彩恒常理論，采用FrankleMcCannRetinex(FMR)算法對圖像進行處理。 Yitzhaky 等人 ]6[ 借助于大氣調(diào)制傳遞方程進行霧天退化圖像的處理，但是該方法的前提條件需要事先知道霧氣濃度和場景深度，這些先決條件在實際的應用中很難獲得。 圖像恢復（ Image Restoration）也成圖像復原，目的是改進輸入圖像的視覺質(zhì)量，它的原理是根據(jù)相應的退化模型和知識重建恢復原始的圖像。文獻 [7]建立了戶外圖像全局去霧和局部去霧的能量最優(yōu)化模型，并推導出了相應的偏微分方程，該模型是根據(jù)大氣散射物理模型和有霧圖像色彩與對比度下降 同場景點的景深成指數(shù)關系的先驗知識為基礎建立的，并利用用戶提供的附加信息，最終實現(xiàn)了恢復清晰圖像的去霧算法。文獻 [8]提出了圖像復原最優(yōu)化算法，該算法是基于大氣衰減機制和信息論中的最小失真理論，利用投影失真的性質(zhì)，求解得到滿足最小失真準則的理論最佳參數(shù)，同時獲得對原始信號的最優(yōu)估計，對退化圖像進行去霧恢復。 Tan ]10[ 通過最大化局部的差異度的方法來恢復圖像的色彩對比，在處理某些場景圖像上取得了較好的效果，但該方法并不符合真實的物理模型，主要思路依然是顏色對比度的處理。 Fattal 等人 ]11[ 提出了部分符合物理規(guī)律的簡單去霧模型，利用復雜的優(yōu)化計算得到去霧結(jié)果，但是該方法的物理模型有所局限，不能很好處理霧濃度大的圖像。 He等人 ]12[ 提出了暗通道優(yōu)先法則，并利用該法則得到了很好的去霧效果，并能得到相應的深度圖像，但算法的時間復雜度和空間復雜度都很大，主要用于基于圖像的三維重建等領域。 總之， 圖像 去霧的研究還 不成熟 ，現(xiàn)有方法 無論 是在效率、實用性還是處理的結(jié)果質(zhì)量上都無法 令 人滿意。 參考文獻： [1] 祝培、朱虹、錢學明等 .一種有霧天氣圖像景物影像的清晰化方法 [J].中國圖象圖形學報，2022 年 1 月，（ 1）： 124128. [2] 祝培 .惡劣天氣環(huán)境下圖像的清晰化 [D].西安：西安理工大學 ,2022. [3] 劉治群，汪榮貴，楊萬挺等 .一種改進的處理霧天降質(zhì)圖像的增強算法 [J],淮北煤炭師范學院學報 ,2022,29(4):5256. [4] 芮義斌、李鵬、孫錦濤 .基于色彩恒常理論的圖像去霧技術 [j]. 南京理工大學學報， 2022年 10 月，（ 5）： 622625. [5] 周樹道，邵嘯，朱濤等 .薄霧影 響下的退化彩色圖像處理方法 [J].解放軍理工大學學報，2022,9（ 2）： 142145. [6] Yitzhaky Y,Dror I,Kopeika N Of
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