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针对现有去雾算法未充分考虑图像雾气信息、复原图像细节模糊等问题,提出一种新颖的反映图像雾信息分布的雾气特征图,并采用不等关系约束方法提高图像质量。首先,提取退化图像的极值通道以实现雾气信息的粗略估计,并通过L-1正则化对其进行优化从而得到雾气特征图。其次,提出一种基于雾气特征的初级大气光幕函数,通过对颜色通道和大气光幕作深入分析,利用均值不等式获得约束后的退化场景大气光幕。最后,利用雾气特征图对局部大气光进行改进,并基于大气散射模型实现图像去雾。将所提算法在真实雾图和合成数据集雾图上与其他经典方法进行比较分析,可以发现,所提算法在单幅图像去雾中展现了较好的性能,且在夜间雾图复原中更具优势。 相似文献
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此装置可以利用高频声波高度雾化水,属于声波振荡器,由压缩空气提供驱动力.之后运行期间雾化的水爆炸为成千上万个1μm~10μm大小的水雾颗粒.通过喷头共振室,水雾颗粒可以及时喷射至粉尘发生处,聚集粉尘,以保证抑尘效果. 相似文献
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秋冬时节雾霾天气频发,严重影响了监控系统里的车牌识别精度,迫切需要能够进行实时处理的小型化的嵌入式车牌识别系统。图像去雾目前主要是在PC端进行,实时性低。本文提出一种基于Zynq雾霾天气下的实时车牌识别系统。通过改进去雾算法对颜色空间(HSV)中的亮度分量进行处理,然后通过中值滤波进行去噪,最后将处理后的图像利用车牌识别相关算法进行处理。该系统采用ARM+FPGA异构的方式,PS(ARM)端负责简单算法运算、IP核控制与驱动等,PL(FPGA)端负责需要大量并行运算的算法。通过实验结果对比,该系统能够达到预期的效果,具有实时性、可移植、可嵌入和功耗低等特点,能够满足在雾霾天气下的车牌识别的性能要求。 相似文献
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雾霾天气下,航拍设备无法准确获取图像信息,为解决此问题,提出一种改进暗通道窗口与透射率修正的图像去雾算法。首先,用超像素分割有雾图像得到景深一致的局部窗口,在每个窗口内计算暗通道,同时根据大气光特性结合超像素进行大气光估计;然后,通过引导滤波细化透射率,并建立自适应容差机制来修正图像明亮区域的透射率;最后,反演大气散射模型还原清晰图像。实验结果证明,该算法所得结果图像细节清晰、颜色自然,且能处理多类雾天图像,鲁棒性更好,与经典算法相比具有显著优势。 相似文献
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针对雾天遥感图像目标检测困难的问题,提出了一种基于Mask R-CNN的改进方法。在Mask R-CNN的基础上加入去雾算法,使雾天情形下检测精度提升18.71%,有效改善雾天场景下目标检测的效果。为进一步提高遥感图像中多尺度目标的检测精度,采用基于最优的特征组合的循环神经网络代替特征金字塔结构,减少了特征信息在传递过程中的流失;重新设计区域建议网络生成候选框的尺寸,并采用Soft-NMS筛选候选框,减小候选框的回归误差。经过实验分析,改进后算法的检测精度和召回率分别提升5.37%和6.37%。 相似文献
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为了解决传统暗通道先验算法易产生图像偏暗、大气光值选取不准确等问题,提出了一种融合暗通道先验和带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,MSRCR)的图像去雾方法。首先建立大气散射模型,引入四叉树分解方法估计大气光值,并利用导向滤波算法细化透射率,利用优化的暗通道先验算法对图像进行清晰化处理得到复原图像;其次利用MSRCR算法对雾天图像进行色彩增强处理得到增强图像;然后根据复原图像和增强图像的特点对两者进行融合,最终得到去雾图像。实验表明,该算法在主观感知和客观指标上均优于现阶段的去雾算法。 相似文献
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