-
题名基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法
被引量：13
- 1
-
-
作者
金天虎
陶砚蕴
李佐勇
-
机构
苏州大学轨道交通学院
福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院)
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
-
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期146-159,共14页
-
基金
福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院)开放课题(No.MJUKF-IPIC202104)
计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)开放课题(No.KFKT2021B40)。
-
文摘
本文针对暗通道先验去雾算法在天空等明亮区域存在明显的噪声放大和色彩失真的问题,从大气散射模型和暗通道先验理论出发修正大气光值和非暗通道区域透射率,提出了基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法.本文算法基于大气散射模型和暗通道先验理论建立雾天成像模型;通过超像素阈值分割算法将图像分为暗通道区域和非暗通道区域,暗通道区域(Dark Channel Region,DCR)即图像中符合暗通道先验理论的部分,非暗通道区域(Non-Dark Channel Region,NDCR)即图像中不符合暗通道先验理论的部分;再分别通过非暗通道区域和暗通道区域的超像素,估计全局大气光值,修正非暗通道区域透射率;最终根据大气散射模型恢复无雾图像.本文算法提高了全局大气光值的准确性,有效抑制了天空等非暗通道区域的失真,复原图像更加清晰自然,增强了视觉效果.主观和客观评价的实验表明,本文算法能够取得比传统算法更优的去雾效果.
-
关键词
图像去雾
暗通道先验
超像素图像分割
全局大气光值和透射率修正
暗通道区域
-
Keywords
image dehazing
dark channel prior
super pixel image segmentation
global atmospheric light value and transmittance correction
dark channel region
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于先验信息的交通信号灯识别方法
被引量：4
- 2
-
-
作者
曾杨帆
陈章勇
夏甫根
陈勇
陈松格
-
机构
电子科技大学自动化工程学院电动汽车动力系统与安全技术研究所
成都壹为新能源汽车有限公司
-
出处
《汽车实用技术》
2022年第21期37-42,共6页
-
基金
四川省科技计划项目资助(2020YFG0325)。
-
文摘
针对基于颜色的交通信号灯识别(TLR)准确率不高的问题,文章提出一种融合色调、饱和度、明度(HSV)颜色空间和图像灰度信息的交通信号灯识别方法。先将图像进行倾斜校正和大小标准化,以满足融合交通信号灯识别方法的需求。然后,将红绿蓝(RGB)图像转化为色调、饱和度、明度颜色空间,对交通信号灯进行初步识别。通过霍夫直线检测提取交通信号灯的矩形边界,实现感兴趣区域(ROI)检测。针对色调、饱和度、明度颜色空间无法识别的交通信号灯图像,以交通信号灯的结构特点做为先验信息,进行灰度图像感兴趣区域像素值求和,进一步识别交通信号灯。通过实验对该融合交通信号灯识别方法进行了分析,并与单独使用色调、饱和度、明度颜色空间和灰度图像感兴趣区域像素值求和的方法进行对比,验证文章算法的有效性。
-
关键词
色调、饱和度、明度颜色空间
交通信号灯识别
霍夫直线检测
感兴趣区域检测
灰度图像感兴趣区域像素值求和
-
Keywords
HSV(Hue,Saturation,Value)color space
Traffic light recognition
Hough line detection
region of interest detection
gray image region of interest pixel values summation
-
分类号
U495
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
