本文選題：無(wú)人機(jī) + 圖像去霧�。� 參考：《電視技術(shù)》2017年01期

【摘要】：無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)因其諸多優(yōu)勢(shì),已被應(yīng)用在越來(lái)越多的場(chǎng)景中。但因空氣污染或氣候原因使得某些地區(qū)霧霾較多,導(dǎo)致拍攝的圖像降質(zhì)明顯。針對(duì)該問(wèn)題,同時(shí)對(duì)于無(wú)人機(jī)遙感圖像較高的去霧速度要求,提出了一種基于改進(jìn)暗通道先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臒o(wú)人機(jī)遙感圖像去霧算法。首先使用下采樣法和插值算法改進(jìn)暗原色先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷耐干渎视?jì)算,大幅降低了計(jì)算復(fù)雜度;然后針對(duì)圖像偏白色區(qū)域的去霧處理,采用結(jié)合容差機(jī)制恢復(fù)無(wú)霧圖像的方法,減少了偏色現(xiàn)象;最后對(duì)去霧圖像采用自動(dòng)色階算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理,提升了去霧后圖像的亮度。實(shí)驗(yàn)表明,該算法在圖像去霧的精確性和效率上均優(yōu)于原算法。
[Abstract]:UAV aerial photography technology has been used in more and more scenes because of its many advantages. However, due to air pollution or climate factors, smog is more in some areas, which results in obvious degradation of the images. In order to solve this problem, a new de-fogging algorithm for UAV remote sensing images based on improved dark channel priori model is proposed for the higher de-fogging speed of UAV remote sensing images. Firstly, the downsampling method and interpolation algorithm are used to improve the transmissivity calculation of the dark priori model, which greatly reduces the computational complexity. Finally, the automatic chromatic scale algorithm is used to enhance the image, which improves the brightness of the image after de-fogging. Experiments show that the proposed algorithm is superior to the original algorithm in the accuracy and efficiency of image de-fogging.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)通信新技術(shù)應(yīng)用研究中心;重慶重郵信科集團(tuán)股份有限公司;
【基金】：2015年重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CYS15166)
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 褚宏莉;李元祥;周則明;沈霽;;基于黑色通道的圖像快速去霧優(yōu)化算法[J];電子學(xué)報(bào);2013年04期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李佳童;章毓晉;;圖像去霧算法的改進(jìn)和主客觀性能評(píng)價(jià)[J];光學(xué)精密工程;2017年03期

2 肖劍峰;王敬東;許鶯;孫震;;基于暗元先驗(yàn)圖像去霧速度優(yōu)化技術(shù)[J];機(jī)械制造與自動(dòng)化;2017年01期

3 李校林;王屈橋;燕歷科;;基于改進(jìn)暗通道先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷倪b感圖像去霧算法[J];電視技術(shù);2017年01期

4 孫銳;方蔚;高雋;;暗通道和測(cè)度學(xué)習(xí)的霧天行人再識(shí)別[J];光電工程;2016年12期

5 ZENG Liang;DAI Yongzhen;;Single Image Dehazing Based on Combining Dark Channel Prior and Scene Radiance Constraint[J];Chinese Journal of Electronics;2016年06期

6 龔昌來(lái);申志強(qiáng);羅聰;;基于暗原色先驗(yàn)圖像去霧中透射率的修正研究[J];嘉應(yīng)學(xué)院學(xué)報(bào);2016年08期

7 范新南;陳偉;史朋飛;李敏;汪耕任;;基于模糊集分類(lèi)的單幅圖像去霧算法[J];光電子·激光;2016年08期

8 秦緒佳;葛春霞;范穎琳;鄭紅波;陳勝男;;鄰域自適應(yīng)暗原色先驗(yàn)的單幅圖像快速去霧算法[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2016年08期

9 王凱;王延杰;樊博;;基于暗通道先驗(yàn)的圖像去霧算法改進(jìn)[J];液晶與顯示;2016年08期

10 劉光飛;胡遼林;;暗通道先驗(yàn)去霧算法的改進(jìn)及FPGA實(shí)現(xiàn)[J];西安理工大學(xué)學(xué)報(bào);2016年01期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 張煒,段曉君;評(píng)估制導(dǎo)工具誤差的Bayes估計(jì)的多層先驗(yàn)?zāi)Ｐ脱芯縖J];導(dǎo)彈與航天運(yùn)載技術(shù);2005年01期

2 ;[J];;年期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前6條

1 李鐳;基于先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷男〔ㄩ撝等ピ胨惴ǖ膽?yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2014年

2 畢述s，

本文編號(hào)：2054150