【摘 要】
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计算视觉系统在视频监控、辅助驾驶、军事技术、地形勘测等诸多领域发挥着重要作用。然而,在光照强度不足、雾霾天气等情况下,场景能见度降低,计算机视觉系统采集到的图像降
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计算视觉系统在视频监控、辅助驾驶、军事技术、地形勘测等诸多领域发挥着重要作用。然而,在光照强度不足、雾霾天气等情况下,场景能见度降低,计算机视觉系统采集到的图像降质严重,这限制了依赖图像信息工作的计算机视觉系统的性能,所以对低能见度降质图像进行清晰化处理极其关键。目前,低能见度图像清晰化技术受到学术界的广泛关注。本文对低能见度图像清晰化算法进行研究,针对主流算法存在的问题,提出性能更优的图像清晰化算法,将其实现于TI公司的ARM+DSP双核架构SOCTMS320DM6446,并以其为核心搭建了一套视频图像清晰化演示系统。本文研究内容如下：(1)针对经典的光照不足图像增强算法存在过增强、运算耗时等问题,基于光照-反射成像模型,提出一种通过对亮通道图像联合双边滤波来估计模型参数进而求解模型反射分量的新算法。与经典方法的实验对比表明,本文算法在主观和客观评价两方面均获得了较好效果。(2)现有典型的雾霾图像清晰化算法实时性差、存在人工痕迹,本文分析了其产生原因,从雾霾降质图像的物理成因入手,基于大气散射物理模型复原出清晰图像。通过实验,本文验证了算法的性能,与典型方法比较,本文算法在消除了图像人工痕迹的同时减少了运算复杂度。(3)搭建一套基于DM6446的视频处理系统,将本文提出的雾霾图像清晰化算法实现于DM6446,并对代码进行了相应优化,获得了较好的处理效果与实时性。
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