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2.
章飞 《数字社区&智能家居》2012,(5X):3659-3661
通过对车牌图像的研究与分析,提出了一种针对雾天车牌识别系统图像增强预处理的方法。该方法是在车牌图像的预处理过程中,采用了先进的暗原色先验去雾算法,对采集到的雾天车牌图像有很好的增强效果。实验结果验证该算法对雾天的车牌图像的识别率有很大的提高。 相似文献
3.
为恢复雾天图像对比度和颜色,更好地提取图像中的信息,根据海上开阔海域的特点,利用3维到2维透视投影模型,推导了海上图像任意像素点景深的计算公式,并结合暗原色先验知识,有效解决基准景深点的选取和天空亮度的选取问题,最后基于相对景深模型和大气散射模型,对单幅雾天图像进行清晰化处理。通过大量雾天降质图像的实验验证,该算法的去雾效果优于基于暗原色先验统计方法的效果。 相似文献
4.
5.
6.
针对暗原色先验算法在处理含有大面积明亮区域的有雾图像时,复原图像会产生严重色彩偏移的不足,提出了一种基于像素点的透射率修正方案.在分析暗原色先验去雾原理以及复原图像色彩偏移成因的基础上,对去雾模型进行推导,使用暗通道亮度与大气光数值接近度及像素通道间数值接近度作为明亮区域判定机制,得出更具普适性的透射率求取方法.明亮区域采用容差机制纠正错误估计的透射率,非明亮区域仍采用原透射率求取方式,并首次将改进算法应用到雪天模糊图像清晰化中.实验结果表明,改进算法使去雾图像清晰自然,可有效修正色彩失真. 相似文献
7.
针对暗原色去雾算法在高亮背景图像中出现光晕(Halo)效应的问题,提出一种基于B-样条曲线加gamma(γ)修正透射率去除Halo效应的算法。通过分析暗原色透射率图像的统计直方图,得出Halo效应的产生是由于HE算法透射率直方图中低灰度值占比较大,因此需要对直方图低灰度包络进行修正。寻找直方图中第1个低灰度波峰,在2个波谷间进行子区间分割,并以区间边界点作为样条区间节点计算三次样条曲线,以拟合低灰度包络。基于透射率图中修正位置对修正结果的关键性作用,采用改进的大津法从横向和纵向两个维度对透射率图进行分割,以确定修正区域,实现精准补偿,提高抗噪性能。根据不同雾图选择合适的γ修正系数修正拟合的灰度包络并对图像进行还原,验证不同修正系数对结果的影响。实验结果表明,当修正系数γ>1.5时,Halo效应能被有效减缓或消除,与HE算法相比,该算法的对比度、信息熵最大可分别提高10.1%和9.9%,算法并行度可达到M或N级。 相似文献
8.
为了改善雾天环境下退化图像的视觉效果,结合雾天成像模型和暗原色先验的规律,提出了一种快速的单一图像去雾算法。利用暗原色先验对大气参数进行估计,选取图像中满足条件的像素点进行透射率的估计,在此基础之上利用多元线性回归分析得到回归方程,并据此计算图像中其它像素点的透射率,从而大大减小了图像透射率估计运算量,最后根据大气参数和透射率计算得到清晰化的图像。实验结果表明,该算法相对于传统的单一图像去雾方法具有处理速度快和效果好的特点。 相似文献
9.
暗原色先验方法可以较好地处理单幅图像去雾,但对理图像中的灰白区域处理效果不好。通过分析暗原色先验原理,得出了暗通道图像和雾的透射分布率以及雾的浓度系数的关系,提出了一种结合峰值信噪比和暗原色优先法则的去雾方法。由实验结果分析,该方法能够更清晰的表现去雾后图像的细节,并且一定程度上克服了原方法在处理图像中灰白区域效果不佳的弱点。 相似文献
10.
为了提高雾天降质图像的清晰度,基于暗原色先验提出了一种改进的图像去雾方法。针对原算法对明亮区域敏感和运算量过大问题,首先提出天空区域自适应选择算法求取大气光强度,然后利用快速双边滤波算法修复透射率图,在保证去雾效果前提下大幅度降低了计算复杂度。针对去雾后的图像颜色较真实场景偏灰暗的问题,提出了一种简单有效的亮度调节方法。实验结果表明,该算法可以有效的消除灰白和明亮区域对大气光和透射率计算的影响,真实地复原场景的色彩和清晰度,同时,本文算法的时间复杂度与图像大小成线性关系,可以明显提升运算速度。 相似文献