基于导向图优化的单幅图像深度去雾算法

发布时间：2018-08-09 11:31

【摘要】：针对雾霾等天气条件下获取的图像出现对比度下降、颜色失真等降质现象,提出一种基于导向图优化的单幅图像深度去雾算法。该算法在对大气散耗函数特性进行分析的基础上,引入图像局部均值和标准差优化导向图;再进一步对导向图进行分区域滤波,得到平滑且边缘清晰的导向图;然后采用快速引导滤波估计大气散耗图;最后根据大气散射物理模型恢复清晰图像。实验结果表明,恢复的图像清晰自然,细节丰富,近景去雾彻底,远景去雾有很大提升,在景深突变处的边缘取得较好的效果,提高了户外视觉系统的视见度和鲁棒性。
[Abstract]:In order to reduce the contrast and color distortion of the images obtained under the weather conditions such as haze, a depth de-fog algorithm based on the guidance map optimization is proposed. On the basis of analyzing the characteristics of atmospheric dissipation function, the algorithm introduces the local mean value and standard deviation of the image to optimize the guidance map, and further filters the guide map into different regions to obtain a smooth and clear guide map. Then the fast guided filter is used to estimate the atmospheric dissipation map and the clear image is restored according to the physical model of atmospheric scattering. The experimental results show that the restored images are clear and natural, rich in details, complete in close-range de-fog, and greatly improved in the prospect of de-fogging. Good results are obtained at the edge of the depth of field mutation, and the visibility and robustness of the outdoor visual system are improved.
【作者单位】： 兰州交通大学电子与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61561030) 甘肃省财政厅基本科研业务费资助项目(214138) 兰州交通大学教改项目(160012)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2173939