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基于光照分解的单幅图像去雾方法及其在海事视觉监控中的应用

DOI:10.1109/TIP.2019.2891901 期刊:IEEE Transactions on Image Processing 出版年份:2019 更新时间:2025-09-23 15:22:29
摘要: 单幅图像去雾对监控应用至关重要,近期已有多种去雾方法被提出。由于不利的大气条件,雾天图像的散射特性不仅取决于场景深度信息,还与大气气溶胶模型密切相关——该模型对雾天场景光照的影响比霾天更为显著。然而现有去雾方法?;煜灿胛淼母拍?,未能充分考虑散射特性,因而难以有效消除雾效(尤其是海上监控图像)。为此,本文提出一种面向海上视觉监控的单幅图像去雾方法:首先构建综合散射模型来描述辉光环境光照下的雾天图像;继而提出光照分解算法消除辉光对航空气辉辐射的影响,还原出无限远物体具有均匀亮度的雾层;其次采用基于非局部雾线先验的透射图估计方法,将透射图约束在输入雾天图像的合理范围内;最后通过光照补偿算法使去雾图像保留原始自然光照信息。此外,本研究建立了海上视觉监控专用雾天图像数据集。基于该数据集的实验表明,所提方法在主观与客观评价标准上均优于现有最优方法,能有效去除雾效并保持雾天图像的自然性。
作者: Hai-Miao Hu,Qiang Guo,Jin Zheng,Hanzi Wang,Bo Li
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研究概述 实验方案

提出一种专门针对视觉海上监控的单幅图像去雾方法,通过解决现有方法未能充分处理的雾散射特性和海洋场景特征。

所提出的去雾方法通过解决辉光状照明和梯度稀疏性问题,有效提升了海上监控中雾图的清晰度,在主观与客观评估中均优于现有方法,且去雾后图像保持了自然效果。

由于分解过程耗时,该方法效率不高;在某些情况下可能无法完全处理色彩偏移,且无色雾的假设也未必总是成立。

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