计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2015年
5期
1435-1438,1448
,共5页
暗原色先验理论%自适应双边滤波%图像去雾%介质传播函数%大气物理散射模型
暗原色先驗理論%自適應雙邊濾波%圖像去霧%介質傳播函數%大氣物理散射模型
암원색선험이론%자괄응쌍변려파%도상거무%개질전파함수%대기물리산사모형
dark channel prior theory%bilateral adaptive filtering%fog removing of image%medium transmission function%atmospheric scattering model
针对煤矿井下存在大量煤尘、水雾导致获取的视频图像伴有大量的噪声、分辨率低、模糊的问题,提出了一种基于暗原色理论和自适应双边滤波的煤矿尘雾图像增强算法.基于暗原色先验理论,采用自适应双边滤波代替softmatting过程来求取精细透射率图,并根据煤矿井下特殊环境,从新的角度求取全球大气光值、粗略透射率图,并根据图像退化模型实现图像的去噪.实验结果表明,对于分辨率为1 024×576的图像处理时间为1.9s,与He算法(HEK,SUN J,TANG X.Single image haze removal using dark channel prior.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2011,33(12):1-13.)相比,运行效率提高了5倍.与直方图均衡法等算法相比,所提算法有效增强了图像细节、边缘,整体上更加适合人类视觉和视频监控的要求.
針對煤礦井下存在大量煤塵、水霧導緻穫取的視頻圖像伴有大量的譟聲、分辨率低、模糊的問題,提齣瞭一種基于暗原色理論和自適應雙邊濾波的煤礦塵霧圖像增彊算法.基于暗原色先驗理論,採用自適應雙邊濾波代替softmatting過程來求取精細透射率圖,併根據煤礦井下特殊環境,從新的角度求取全毬大氣光值、粗略透射率圖,併根據圖像退化模型實現圖像的去譟.實驗結果錶明,對于分辨率為1 024×576的圖像處理時間為1.9s,與He算法(HEK,SUN J,TANG X.Single image haze removal using dark channel prior.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2011,33(12):1-13.)相比,運行效率提高瞭5倍.與直方圖均衡法等算法相比,所提算法有效增彊瞭圖像細節、邊緣,整體上更加適閤人類視覺和視頻鑑控的要求.
침대매광정하존재대량매진、수무도치획취적시빈도상반유대량적조성、분변솔저、모호적문제,제출료일충기우암원색이론화자괄응쌍변려파적매광진무도상증강산법.기우암원색선험이론,채용자괄응쌍변려파대체softmatting과정래구취정세투사솔도,병근거매광정하특수배경,종신적각도구취전구대기광치、조략투사솔도,병근거도상퇴화모형실현도상적거조.실험결과표명,대우분변솔위1 024×576적도상처리시간위1.9s,여He산법(HEK,SUN J,TANG X.Single image haze removal using dark channel prior.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2011,33(12):1-13.)상비,운행효솔제고료5배.여직방도균형법등산법상비,소제산법유효증강료도상세절、변연,정체상경가괄합인류시각화시빈감공적요구.
