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题名回归拟合NR函数及GPDR先验的图像雾浓度检测
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作者
温立民
王会峰
巨永锋
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机构
长安大学电控学院
长安大学电工电子教学中心
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出处
《重庆大学学报》
北大核心
2025年第4期115-126,共12页
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基金
国家自然科学基金(52172324)
陕西省交通厅重点项目(20-38T)。
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文摘
针对图像去雾领域缺乏有效雾浓度的检测方法,通过引入Naka-Rushton(NR)拟合函数,提出基于广义灰度差-比散点图先验的图像雾浓度检测算法。首先,提取不同条件下标准图像集灰度散点图的广义灰度差-比先验(generalized pixel difference ratio,GPDR);其次,引入符合先验约束的Naka-Rushton拟合函数,通过计算标准图像集拟合NR函数的参数(n,k),建立(n,k)与视场雾浓度对应的查找表;再次,采用回归分析法计算真实有雾图像拟合参数(n',k'),并计算标准参数(n,k)与真实拟合参数(n',k')间的综合相关系数,通过搜索(n,k)查找表2评定雾浓度等级。通过不同浓度有雾图像测试,证明算法测试结果符合浓度变化趋势:经过同场景不同浓度、不同场景不同浓度样本测试,算法测试结果与PM2.5相关系数达0.95,表明算法能够作为视场雾浓度等级评定;经过横向对比测试表明研究算法测试误差小于4.8%,可以用于视场雾浓度检测。
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关键词
雾浓度
LIVE库
灰度差-比先验
Naka-Rushton函数
检测
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Keywords
fog concentration
LIVE library
GPDR
Naka-Rushton function
inspection
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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