【摘 要】
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带雾图像能见度检测与去雾是计算机视觉与交通视频图像处理的热点方向,能见度检测算法能够有效避免事故发生,图像去雾算法可扩大最远能见度距离,进一步将事故率控制在最小范围内。传统检测方法检测范围小、误差较大,传统去雾方法得到的去雾图像失真、色彩过饱和。针对上述问题,本文分别设计利用透射率和场景深度的带雾图像能见度检测算法以及结合Stacked Hourglass网络模型的图像去雾算法。1、利用透射率和场
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带雾图像能见度检测与去雾是计算机视觉与交通视频图像处理的热点方向,能见度检测算法能够有效避免事故发生,图像去雾算法可扩大最远能见度距离,进一步将事故率控制在最小范围内。传统检测方法检测范围小、误差较大,传统去雾方法得到的去雾图像失真、色彩过饱和。针对上述问题,本文分别设计利用透射率和场景深度的带雾图像能见度检测算法以及结合Stacked Hourglass网络模型的图像去雾算法。1、利用透射率和场景深度的带雾图像能见度检测算法设计。首先,根据Koschmieder定律和ICAO推荐的对比阈值推导出能见度检测公式。然后,根据大气衰减模型得到消光系数,利用暗通道先验理论获取透射率值,使用双边滤波进行优化,结合SFS(从阴影恢复形状)和双目模型获取场景深度值。最后,通过求解消光系数反演图像的能见度。本文通过自制数据集,有效评价算法的准确性,精确度和检测效率有较大提高。2、结合Stacked Hourglass网络模型的图像去雾算法设计。利用能见度检测算法中的SFS+双目模型的场景深度模型进行图像去雾,去雾效果不理想,还原的图像缺少边缘信息。因此,本文采用Stacked Hourglass网络模型对图像场景深度进行优化,实现去雾。首先,通过Stacked Hourglass网络模型,估计每个像素的场景深度值。然后,通过直方图加权法获取图像大气光最大亮度值,再获取图像颜色值。最后,将场景深度值、图像大气光亮度值、图像颜色值以及大气散射系数代入图像复原模型中,获取去雾图像。利用合成数据集验证本文方法的有效性,同时与同类算法进行对比分析。本文方法在去雾过程中,解决了去雾图像失真、过饱和等问题,提高了图像的清晰度。
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