發(fā)布時(shí)間：2022-09-17 17:43

　　為了提高智能船舶視覺系統(tǒng)對(duì)海霧圖像的可視性,針對(duì)現(xiàn)有去霧算法對(duì)海霧場景處理時(shí)易造成天空區(qū)域嚴(yán)重失真,過飽和以及復(fù)原圖偏暗等現(xiàn)象,提出一種改進(jìn)先驗(yàn)的海霧去霧算法。由顏色衰減得到深度圖,結(jié)合中值濾波補(bǔ)償暗通道得到暗通道圖,根據(jù)景深圖和暗通道圖設(shè)定閾值,分割出天空區(qū)域,分析天空區(qū)域的景深圖獲取大氣光估計(jì)值;然后將暗通道與顏色衰減的介質(zhì)傳輸圖通過小波融合得到合成的介質(zhì)傳輸圖;為了優(yōu)化去霧效果,對(duì)介質(zhì)傳輸圖設(shè)定上閾值與下閾值進(jìn)行校正,再通過求解大氣散射物理模型實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像清晰化處理;最后通過伽馬校正優(yōu)化色調(diào)偏暗的問題。通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法應(yīng)用在海霧場景下能夠獲得質(zhì)量和視覺效果更好的去霧圖像。 

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 模型與先驗(yàn)
    1.1 大氣物理散射模型
    1.2 暗通道先驗(yàn)?zāi)Ｐ?br>    1.3 顏色衰減先驗(yàn)?zāi)Ｐ?br>2 本文算法
    2.1 補(bǔ)償暗通道
    2.2 改進(jìn)大氣光值獲取
        2.2.1 天空區(qū)域分割
        2.2.2 大氣光值獲取
    2.3 融合介質(zhì)傳輸圖
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    3.3 結(jié)果與分析
4 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于圖像融合的快速單幅圖像去霧算法[J]. 周杰,楊燕,張寶山,陳高科.  傳感器與微系統(tǒng). 2018(07)
[2]基于顏色衰減先驗(yàn)的小波融合圖像去霧[J]. 張敏,張一凡,王園宇.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(12)
[3]結(jié)合直方圖均衡化和暗通道先驗(yàn)的去霧算法[J]. 張寶山,楊燕,陳高科,周杰.  傳感器與微系統(tǒng). 2018(03)
[4]導(dǎo)向?yàn)V波優(yōu)化的單幅去霧算法[J]. 胡晨輝,呂偉杰,張飛.  傳感器與微系統(tǒng). 2017(10)
[5]一種改進(jìn)的全景海霧圖像去霧算法[J]. 蘇麗,吳俊杰,尹義松.  計(jì)算機(jī)仿真. 2016(11)
[6]海面艦船場景的視頻圖像海霧去除算法[J]. 馬忠麗,文杰,郝亮亮.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2014(09)
[7]大氣光估計(jì)對(duì)單幅圖像去霧復(fù)原的影響[J]. 徐晶,劉鵬,唐降龍.  智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用. 2012(03)



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