计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
9期
311-314
,共4页
雾化图像%时频分析%滤波%约束进化
霧化圖像%時頻分析%濾波%約束進化
무화도상%시빈분석%려파%약속진화
Fogging image%Time-frequency analysis%Filter%Constrained evolution
传统的基于物理纹理特征的去雾算法不能有效去除雾化图像的边缘雾点,特别在浓雾条件下处理效果不好.提出一种采用约束进化时频加权滤波的雾化图像去雾算法,首先采用分块处理方法,基于3×3模板求解雾化图像的暗原色.以图像暗原色为新的图像特征,设置约束进化条件,对图像雾点进行平滑重排伪魏格纳维尔霍夫变换(RSPWVD-Hough)时频分析,提取RSPWVD-Hough时频特征作为加权向量来指导雾化图像的盒子滤波,实现去雾处理,并通过约束进化算法对图像去雾的结果不断进行循环优化.RSPWVD-Hough时频特征能有效反映图像的边缘雾化特征点,故对雾化图像的边缘雾点去雾效果甚好.仿真测试表明,改进的图像去雾算法能在提高处理速度的同时优化图像输出结果,透过率提高明显,在浓雾条件下对图像目标识别等领域有较好的应用价值.
傳統的基于物理紋理特徵的去霧算法不能有效去除霧化圖像的邊緣霧點,特彆在濃霧條件下處理效果不好.提齣一種採用約束進化時頻加權濾波的霧化圖像去霧算法,首先採用分塊處理方法,基于3×3模闆求解霧化圖像的暗原色.以圖像暗原色為新的圖像特徵,設置約束進化條件,對圖像霧點進行平滑重排偽魏格納維爾霍伕變換(RSPWVD-Hough)時頻分析,提取RSPWVD-Hough時頻特徵作為加權嚮量來指導霧化圖像的盒子濾波,實現去霧處理,併通過約束進化算法對圖像去霧的結果不斷進行循環優化.RSPWVD-Hough時頻特徵能有效反映圖像的邊緣霧化特徵點,故對霧化圖像的邊緣霧點去霧效果甚好.倣真測試錶明,改進的圖像去霧算法能在提高處理速度的同時優化圖像輸齣結果,透過率提高明顯,在濃霧條件下對圖像目標識彆等領域有較好的應用價值.
전통적기우물리문리특정적거무산법불능유효거제무화도상적변연무점,특별재농무조건하처리효과불호.제출일충채용약속진화시빈가권려파적무화도상거무산법,수선채용분괴처리방법,기우3×3모판구해무화도상적암원색.이도상암원색위신적도상특정,설치약속진화조건,대도상무점진행평활중배위위격납유이곽부변환(RSPWVD-Hough)시빈분석,제취RSPWVD-Hough시빈특정작위가권향량래지도무화도상적합자려파,실현거무처리,병통과약속진화산법대도상거무적결과불단진행순배우화.RSPWVD-Hough시빈특정능유효반영도상적변연무화특정점,고대무화도상적변연무점거무효과심호.방진측시표명,개진적도상거무산법능재제고처리속도적동시우화도상수출결과,투과솔제고명현,재농무조건하대도상목표식별등영역유교호적응용개치.
