【摘 要】
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雾霾天气常常会使户外拍摄的图像严重退化,致使智能交通、视频监控和目标识别等视觉系统的性能受到影响。因此,如何从降质图像中去除雾气的影响,恢复出清晰图像,对于提高图像
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雾霾天气常常会使户外拍摄的图像严重退化,致使智能交通、视频监控和目标识别等视觉系统的性能受到影响。因此,如何从降质图像中去除雾气的影响,恢复出清晰图像,对于提高图像质量和视觉系统的鲁棒性具有重要的价值。本文介绍了基于大气散射模型和暗原色先验规律的去雾算法的基本理论,并在VC++6.0的软件平台上实现了基于该算法的单幅有雾图像的图像复原。针对该算法因局部运算造成的块效应问题,采用了一种引导滤波器的滤波算法。同时为了降低计算复杂度,采用了求局部最小的快速运算。实验结果表明改进后的算法使去雾后的图像更加平滑自然。与对比度拉伸和直方图均等化两种经典算法相比,实验结果表明基于暗原色先验的去雾算法无颜色失真及信息损失,在浓雾情况下的去雾效果更好。另外,本文将基于暗原色先验的去雾算法应用于车牌检测系统,完成了雾天情况下的车牌检测,从而完善了车牌检测系统的鲁棒性。
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