基于暗通道先验的靶场视频图像去雾算法

发布时间：2022-10-10 14:11

　　为解决基于计算机视觉的自动报靶系统在雾等稳态不良天气条件下的实际应用问题,提出一种基于暗通道先验的靶场视频图像去雾算法。该算法改进暗通道图求取方式,采用Fast Guided Filter优化暗通道图,基于候选场景分割改进大气光值估计方法,提出基于亮度和边缘融合的精细化分割算法,分区域求取透射率。实验表明,该算法有效解决白色靶面去雾后色彩失真问题和耗时缺陷,实现靶场视频图像的快速去雾,具有很好的鲁棒性和时效性。 

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【参考文献】：
期刊论文
[1]融合同态滤波和小波变换的图像去雾算法研究[J]. 董静薇,赵春丽,海博.  哈尔滨理工大学学报. 2019(01)
[2]改进的单尺度Retinex图像去雾算法[J]. 郭瑞,党建武,沈瑜,刘成.  兰州交通大学学报. 2018(06)
[3]结合天空区域识别的单幅图像去雾方法[J]. 李尧羿,杜宇超,顾振飞.  计算机工程与应用. 2018(19)
[4]一种改进的暗原色去雾算法[J]. 王鹏,郭中华.  国外电子测量技术. 2018(08)
[5]改进的暗原色先验理论视频去雾算法研究[J]. 覃宏超,李炎炎,龙伟,赵瑞朋,王倩.  计算机工程与应用. 2018(16)
[6]基于图像处理技术自动报靶系统综述[J]. 罗杰,张之明.  激光杂志. 2016(07)
[7]图像去雾的最新研究进展[J]. 吴迪,朱青松.  自动化学报. 2015(02)
[8]改进的直方图均衡化算法在图像增强中的应用[J]. 姜柏军,钟明霞.  激光与红外. 2014(06)

硕士论文
[1]基于天空区域识别的物理模型图像去雾算法研究[D]. 白荣鑫.山东师范大学 2018
[2]图像及视频去雾算法研究及实现[D]. 郭聪.电子科技大学 2018



本文编号：3689761