基于多光源模型的夜晚雾天图像去雾算法

发布时间：2018-04-09 16:19

  本文选题：夜晚　切入点：图像　出处：《电子学报》2017年09期

【摘要】：依据夜间多光源导致强光处能见度低的现象,在传统大气散射模型中定义发光因子项,构建了一个专门针对夜晚雾天图像的去雾模型,在此基础上提出了一种夜晚雾天图像去雾算法.该算法将原输入图像分解为新雾天图像层和发光图像层,然后对此分解得到的新雾天图像层进行色偏纠正和引导滤波操作以得到最终的去雾结果.与暗原色原理方法、快速中值滤波方法、图像颜色迁移方法、夜晚成像模型方法等已有方法的对比实验证实了本文算法的有效性.该算法可应用于汽车防碰撞系统、道路监控系统,以及其他识别系统.
[Abstract]:According to the phenomenon of low visibility in strong light caused by multiple light sources at night, the luminous factor term is defined in the traditional atmospheric scattering model, and a defogging model is constructed for fog images at night.On this basis, a defog algorithm for night fog images is proposed.The original input image is decomposed into a new fog image layer and a luminous image layer. Then the new fog image layer is corrected by color deviation correction and the filtering operation is guided to obtain the final result of fog removal.Compared with the methods of dark primary color principle, fast median filter, image color migration, night imaging model and so on, the effectiveness of the proposed algorithm is verified.The algorithm can be applied to vehicle anti-collision system, road monitoring system, and other recognition systems.
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61502537,No.61573380) 湖南省科技计划重点研发项目(No.2015WK3006) 中南大学博士后基金资助项目(No.126648)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1727197