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一种面向城市道路的视觉图像去雾方法
被引量：
2
1
作者
向巍
钟魁松
张振博
《贵州大学学报（自然科学版）》
2023年第4期66-72,共7页
针对雾天环境的城市道路下自动驾驶车辆视觉感知效果不佳的问题,提出一种基于大气光值的快速图像去雾改进算法,并验证了算法的有效性。首先,制定了大气光动态估算策略,并设计了大气光动态估算的自适应触发函数,通过大气散射模型进行了...
针对雾天环境的城市道路下自动驾驶车辆视觉感知效果不佳的问题,提出一种基于大气光值的快速图像去雾改进算法,并验证了算法的有效性。首先,制定了大气光动态估算策略,并设计了大气光动态估算的自适应触发函数,通过大气散射模型进行了大气光的估计;其次,利用最小滤波技术获取了雾天图像的暗通道图,并估算了对应的投射图像;再次,制定了大气光计算策略,并优化了去雾系数;最后,利用直方图均衡化算法抑制了残余噪声,进一步提升了无雾图像的对比度。实验结果表明,所提算法相比DCP、CAP等在NIQE和SSEQ性能指标上都有所提升,拥有更好的细节恢复能力和处理性能,更有利于交通信息的提取。
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关键词
自动驾驶
图像去雾
大气
散射模型
动态
大气
光
暗通道
直方图均衡
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职称材料
基于SLIC和SVR的单幅图像去雾算法
被引量：
3
2
作者
栾中
尚媛园
+2 位作者
舒华忠
周修庄
丁辉
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期25-29,共5页
为了提升图像去雾算法的效果和适应性,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割和支持向量回归(SVR)的单幅图像去雾算法.首先,将雾霾图像进行超像素分割,对于每个超像素块,取其最大通道内的最大值作为局部大气光的估计,并使用...
为了提升图像去雾算法的效果和适应性,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割和支持向量回归(SVR)的单幅图像去雾算法.首先,将雾霾图像进行超像素分割,对于每个超像素块,取其最大通道内的最大值作为局部大气光的估计,并使用引导滤波优化大气光图的边缘.然后,采集清晰户外图像并切割成块,利用大气散射模型为其加入不同程度的雾作为训练样本,提取对比度、饱和度、直方图均衡度和最小通道均值4种特征,利用支持向量回归算法训练传输参数估算模型.实验结果表明,所提算法有效地恢复了图像的对比度和颜色饱和度,同时无论是在主观视觉效果方面,还是在结构相似度和峰值信噪比等客观评价指标方面,所提算法均优于现有传统算法.
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关键词
图像恢复
图像去雾
动态
大气
光
支持向量机
超像素分割
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职称材料
题名
一种面向城市道路的视觉图像去雾方法
被引量：
2
1
作者
向巍
钟魁松
张振博
机构
贵州交通职业技术学院
贵州大学机械工程学院
出处
《贵州大学学报（自然科学版）》
2023年第4期66-72,共7页
基金
贵州省科技厅重大专项资助(黔科合重大专项字ZNWLQC[2019]3012号)。
文摘
针对雾天环境的城市道路下自动驾驶车辆视觉感知效果不佳的问题,提出一种基于大气光值的快速图像去雾改进算法,并验证了算法的有效性。首先,制定了大气光动态估算策略,并设计了大气光动态估算的自适应触发函数,通过大气散射模型进行了大气光的估计;其次,利用最小滤波技术获取了雾天图像的暗通道图,并估算了对应的投射图像;再次,制定了大气光计算策略,并优化了去雾系数;最后,利用直方图均衡化算法抑制了残余噪声,进一步提升了无雾图像的对比度。实验结果表明,所提算法相比DCP、CAP等在NIQE和SSEQ性能指标上都有所提升,拥有更好的细节恢复能力和处理性能,更有利于交通信息的提取。
关键词
自动驾驶
图像去雾
大气
散射模型
动态
大气
光
暗通道
直方图均衡
Keywords
autonomous driving
image defogging
atmospheric scattering model
dynamic atmospheric light
dark channel
histogram equalization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于SLIC和SVR的单幅图像去雾算法
被引量：
3
2
作者
栾中
尚媛园
舒华忠
周修庄
丁辉
机构
首都师范大学信息工程学院
首都师范大学成像技术北京市高精尖创新中心
东南大学影像科学与技术实验室
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期25-29,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(NSF61601311)
北京市优秀人才培养资助项目(2016000020124G088)
+2 种基金
北京市长城学者资助项目(CIT&TCD20170322)
北京市建设创新型团队和高校教师职业发展资助项目(IDHT20150507)
首都师范大学青年科研创新团队资助项目
文摘
为了提升图像去雾算法的效果和适应性,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割和支持向量回归(SVR)的单幅图像去雾算法.首先,将雾霾图像进行超像素分割,对于每个超像素块,取其最大通道内的最大值作为局部大气光的估计,并使用引导滤波优化大气光图的边缘.然后,采集清晰户外图像并切割成块,利用大气散射模型为其加入不同程度的雾作为训练样本,提取对比度、饱和度、直方图均衡度和最小通道均值4种特征,利用支持向量回归算法训练传输参数估算模型.实验结果表明,所提算法有效地恢复了图像的对比度和颜色饱和度,同时无论是在主观视觉效果方面,还是在结构相似度和峰值信噪比等客观评价指标方面,所提算法均优于现有传统算法.
关键词
图像恢复
图像去雾
动态
大气
光
支持向量机
超像素分割
Keywords
image restoration
image dehazing
dynamic atmospheric light
support vector regres-sion （SVR）
simple linea iterative clustering （SLIC）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种面向城市道路的视觉图像去雾方法
向巍
钟魁松
张振博
《贵州大学学报（自然科学版）》
2023
2
下载PDF
职称材料
2
基于SLIC和SVR的单幅图像去雾算法
栾中
尚媛园
舒华忠
周修庄
丁辉
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
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职称材料
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