一种自适应多态特征融合的交通图像去雾算法
Defogging traffic images with adaptive multi-state feature fusion algorithm
上海工程技术大学 电子电气工程学院, 上海 201620
摘要
雾天户外获取的交通图像质量差,使用现有算法会错误估计大气光值和透射率,产生天空区域颜色失真和光晕现象,为此提出了一种自适应多态特征融合的交通图像去雾算法。根据雾天交通图像天空区域的特征,利用明暗区域检测模型划分天空和非天空区域,分别估算相应的大气光值以消除颜色失真;同时使用多尺度图像分解模型逐像素自动发掘多态特征,进一步利用自适应特征融合策略,突出局部显著特征并重组特征,细化出精准的透射图,解决光晕效应。实验结果表明:新算法复原后的交通图像视觉效果真实,客观评价指标整体优于其他经典算法,相比耗时最短。该算法有效解决了色彩失真和光晕效应,很好地满足了速度快和高精度的要求,对智慧交通建设领域具有重要的应用价值。
基金项目
国家重点研发计划“宽带通信和新型网络”重点专项(2019YFB1802702)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.11.0530
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2210-2216
文章编号: 1001-3695(2023)07-044-2210-07
发布历史
[2023-01-05] 优先出版
[2023-07-05] 印刷出版
引用本文
胡梦婷, 范涛, 王国中. 一种自适应多态特征融合的交通图像去雾算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (7): 2210-2216. (Hu Mengting, Fan Tao, Wang Guozhong. Defogging traffic images with adaptive multi-state feature fusion algorithm [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (7): 2210-2216. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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