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Vol. 45 No. 9
Sep. 2017
第
期
电
子
学
报
2017
9
ACTA ELECTRONICA SINICA
年
月
基于多光源模型的夜晚雾天图像去雾算法
,
,
郭 璠 邹北骥 唐 琎
(
,
410083)
中南大学信息科学与工程学院 湖南长沙
:
, ,
依据夜间多光源导致强光处能见度低的现象 在传统大气散射模型中定义发光因子项 构建了一个专
摘
要
,
.
门针对夜晚雾天图像的去雾模型 在此基础上提出了一种夜晚雾天图像去雾算法 该算法将原输入图像分解为新雾天
,
.
图像层和发光图像层 然后对此分解得到的新雾天图像层进行色偏纠正和引导滤波操作以得到最终的去雾结果 与暗
、
、
、
原色原理方法 快速中值滤波方法 图像颜色迁移方法 夜晚成像模型方法等已有方法的对比实验证实了本文算法的
.
、
,
有效性 该算法可应用于汽车防碰撞系统 道路监控系统 以及其他识别系统
.
:
;
;
;
;
关键词
中图分类号
URL: http: / /www. ejournal. org. cn
夜晚 图像 去雾 多光源 发光图像
:
TP399
:
A
:
文章编号
0372-2112 ( 2017) 09-2127- 08
文献标识码
DOI: 10. 3969 /j. issn. 0372-2112. 2017. 09. 011
电子学报
Nighttime Image Defogging Based on Multiple Light Source Model
GUO Fan,ZOU Bei-ji,TANG Jin
( School of Information Science and Engineering,Central South University,Changsha,Hunan 410083)
Abstract: Multiple light sources cause the low visibility in the brightest region in nighttime images,a glow term was
defined in the traditional atmospheric scattering model. A defogging model was constructed for nighttime foggy images.
Based on the model,a nighttime image defogging algorithm was proposed. The algorithm decomposed the original image into
a nighttime foggy image layer and a glow image layer,and then the color-shift correction operation and the guided filter were
applied for the foggy image layer. Thus,the defogging results can be obtained. Comparisons with dark channel prior method,
fast median filter method,image color transfer method,and nighttime imaging model method verified the effectiveness of the
proposed algorithm. This algorithm can be applied in such devices as vehicle collision avoidance systems,traffic surveillance
systems,and other recognition systems.
Key words: nighttime; image; defogging; multiple light source; glow image
,
有效 但却并不适用于对夜晚雾天场景的清晰化处理
.
1
引言
,
究其原因 主要是因为传统的大气散射模型并不适用
夜晚雾天情况下拍摄的图像往往缺乏视觉生动
.
于夜晚雾天场景的情况 夜晚场景通常具有多种主动
,
.
,
感 且场景对象的能见度较低 此外 由于受到夜晚多光
,
、
、
光源 如街灯 车灯 房屋建筑用灯等 正是由于这些光
.
,
源的影响 有可能会导致图像中强光附近的场景区域
,
源的存在 导致图像中的亮度比实际自然大气光更亮
.
.
,
、
能见度受到衰减 因此 如何自动 实时地有效消除雾气
,
因此 需要专门针对夜晚雾天图像研究新的去雾模型
及强光源对夜晚图像中场景目标的影响具有重要的理
.
及算法 目前具有代表性的夜晚雾天图像去雾方法主
[8]
.
论研究意义和实际应用价值 针对图像去雾问题 目前
,
:
、
要有 图像颜色迁移方法
基于图像亮度补偿的方
[10]
去雾算法[1 ~ 7]的处理对象主要为日间的雾天图像 这些
法[9] 基于亮度变换模型的方法
自动图像衰退检测
.
、
、
与退化复原算法[11]等 但上述已有算法均未构建专门
,
,
工作或是从物理成因 或是从经验统计的角度 利用相
.
.
关先验知识以达到有效去雾的目的 但大量实验结果
,
描述夜晚雾天成因的去雾新模型 而本文的主要贡献
:
表明 尽管这些去雾方法对于处理日间雾天图像较为
.
就在于针对夜晚雾天图像提出了新的的物理模型 该
: 2016-01-18;
: 2016-03-29;
:
收稿日期
修回日期
责任编辑 覃怀银
:
( No. 61502537,No. 61573380) ;
( No. 2015WK3006) ;
中南大学博士后基金资助项目
基金项目 国家自然科学基金
湖南省科技计划重点研发项目
( No. 126648)
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