1、“.....导向滤波优化导向滤波是等人提出的理论基础,进步完善了暗通道先验方法。导向滤波通过输入张图像作为导向图,通过导向图来识别出图像中的边缘纹理和细节等。与双边滤波相比,导向滤波保持了边缘的平滑性,在边缘的处理上效果更好。它将导向图的结构变化为滤波输出,是种超越平滑的滤波概念。导向滤波更为快捷,在计算机图形学和图像处理中有很好的应用效果。在普通的线性平移变换滤波器中,经过滤波的像素点可以表示为个加权平均值其中,为导向图像,为滤波输入图像,为输出图像,和为像素下标。滤波器核是导向图的函数,与独立且和线性相关。在本文中,即为有雾的输入图像,为估计的透射率图。通过导向滤波,可以通过初步的了去雾处理后的视频由于透射率图局部像素匹配不精确和亮度变化等造成的视频闪烁抖动等问题,校正了图像中物体边界的信息,最终获得了较好的去雾结果......”。

2、“.....我们先使用本地存储的有雾视频进行测试并截取了其中帧画面作为对比,如图所示,左列为没有经过去雾处理的源视频截取画面,右列为经过去雾的对应画面,从上至下对应的帧数分别为第帧第帧第帧和第帧。从图中可以看出我们的方法对雾天的处理效果较好,色彩对比明显相比较于原画面,处理后的图像更加清晰。为了更好地对比本文方法和其他方法在去雾效果上的优势,我们将视频的第帧图像使用单帧去雾算法进行去雾处理,并将结果和其他方法进行对比分析,对比结果如图所示。图使用不同去雾算法的处理效果对比。其中,是原视频的第帧,是使用去雾方法,充分利用了视频场景中的环境信息,实现了较好的去雾效果。在国内的交通运输领域对视频去雾技术也有广泛的应用,比较典型的场景包括能见度较低的高速公路和道路视频交通导航以及交通标志牌检测和交警手势识别等。而视频的去雾技术,与道路车辆的动态信息以及能见度有很大关系......”。

3、“.....采用局部直方图均衡化方法开发了套雾天视频清晰化装臵。大连海事大学可信软件与移动计算实验室在大气传输理论基础上,以多种气象数据为参数,确定符合地区特征的参数模型实现图像去雾,同时对于光晕和雨雾的处理也取得较好的效果。上海安防整体解决方案提供商,开发出了套便于嵌入式系统实现的去雾算法,可以实时快速地实现去雾取景效果,该技术在大气透射模型的基础上融合了图像增强技术,能够取得较为理想的去雾效果,并且已经实现产品化。尽管在视频去雾领域出现了很多算法,但是现有的方。面向道路的视频去雾技术原稿。时间相关性检验为了保持视频帧间运动物体的连贯性,本文采用时间相关性约束对视频进行优化处理。基于像素与相邻帧的对应邻域中的亮度致性假设,时间相关性函数可以定义为其中,是当前像素点的邻域是的权重值表示利用邻域像素的相似性给出的平滑函数价值的定义,表示该价值函数的上限值,通常取之间的个值......”。

4、“.....利用有雾图像的强度或颜色的改变,定义了自适应的平滑能量函数权重。是个控制因子,防止两个像素值相同时分母为零该平滑函数的定义保证了透射率图在底梯度区域的平滑过渡及在高梯度区域的连续性,即优化了图像的边界值。最后,最小化总时间相关性函数来获得最优解,得到最终的去雾视频。通过时间相关性面向道路的视频去雾技术原稿胡平,杨旭东高速公路能见度快速检测算法公路交通科技,张密科,胡选儒基于图像纹理分析的动态车辆识别方法研究公路交通科技,宋洪军,郜园园,陈阳舟基于摄像机动态标定的交通能见度估计计算机学报,鞠铭烨,张登银,纪应天基于雾气浓度估计的图像去雾算法自动化学报,可以看出,去雾算法能够使得车道线更加明显。结论本文提出了种针对视频的去雾算法。采用提取关键帧的方法,使用分搜索来估算出关键帧的大气光环境值在计算透射率图时,设计了最小代价函数来获得最优地透射率值......”。

5、“.....保持了图像的边缘信息,去除了块效应对于非关键帧的透射率图计算,使用帧间运动检测,将关键帧的透射率图传递到非关键帧,减小了计算量添加了时间相关性约束,避免了去雾后的视频序列产生抖动闪烁等问题,使得视频更加平滑流畅。实验结果证明本算法具有很好地去雾效果,算法效率相较于其它算法有明显优势。本文提出的算法能够较好地处理道路视频,满足了其实时性的要求。然而,该算法仍然有提升的空间,比如在进行帧间运动物体检测方面,可以考虑替换为更加精准的方法,使得透射率图的计算更加准确,从而提升整体的视频去雾效果。参考文献图展示了不同去雾算法的结果对比。从中可以明显地看出,我们的方法在去雾效果上相比较于传统方法有了较大的提升。表给出了去雾结果各自的客观评价数值,其中,和是新增可见边之比和新增可见边的法向量上颜色变化梯度值,为图像的峰值信噪比,数值越高......”。

6、“.....从表可以看出,本文方法在效果和速度上均较传统算法有了较大的提升。表展示了处理关键帧时各步骤所耗费的时间。表展示了处理非关键帧时各步骤所耗费的时间。其中,对关键帧部分的处理耗费时间要长些,而非关键帧部分则少很多。因此,在经过,汪云飞,冯国强,刘华伟,赵博欣基于超像素的均值均方差暗通道单幅图像去雾方法自动化学报鞠铭烨,张登银,纪应天基于雾气浓度估计的图像去雾算法自动化学报为此,本文定义个最小代价函数来优化透射率图算法。首先定义对比度代价函数,将每个图像块的个颜色通道上的进行求和,然后取负值得到对比度代价函数,即其中,为权重参数,用来调节对比度和信息缺失这两者之间的平衡关系。导向滤波优化导向滤波是等人提出的理论基础,进步完善了暗通道先验方法。导向滤波通过输入张图像作为导向图,通过导向图来识别出图像中的边缘纹理和细节等。与双边滤波相比......”。

7、“.....在边缘的处理上效果更好。它将导向图的结构变化为滤波输出,是种超越平滑的滤波概念。导向滤波更为快捷,在计算机图形学和图像处理中有很好的应用效果。在普通的线性平移变换滤波器中,经过滤波的像素点可以表示为个加权平均值其中,为导向图像,为滤波输入图像,为输出图像,和为像素下标。滤波器核是导向图的函数,与独立且和线性相关。在本文中,即为有雾的输入图像,为估计的透射率图。通过导向滤波,可以通过初步的相邻帧在时间到时间之间的每个像素点的位臵变化。基于泰勒级数展开,对空间和时间坐标使用偏导数,这种方法也称为差分法。光流法的约束方程可以写为其中,是在时刻点位臵的像素。由于在个很短的时间内运动,所以我们可以进行下述假设亮度恒定假设即视频帧场景中的运动目标在帧之间运动时,亮度不会随着时间推移而改变。运动范围很小假设即假设运动的物体在这个时间段内的运动很慢,即物体在相邻帧之间的运动很小......”。

8、“.....目前广泛使用的大气雾霾模型如下所示其中,是观察到的物体光强,即有雾的输入图像为坐标处的场景反照率,即所求清晰图像为场景深度也称光程,即大气光环境值,是环境中各种光强的总值为大气散射系数,表示单位体积的大气对光的散射能力。在对大气光进行估值时,需要寻找到比较亮的区域,例如天空,但是有时候图像中会存在比大气环境光还要亮的区域,例如车灯。因此,为了获得更加准确的大气光估的平滑性,在边缘的处理上效果更好。它将导向图的结构变化为滤波输出,是种超越平滑的滤波概念。导向滤波更为快捷,在计算机图形学和图像处理中有很好的应用效果。在普通的线性平移变换滤波器中,经过滤波的像素点可以表示为个加权平均值其中,为导向图像,为滤波输入图像,为输出图像,和为像素下标。滤波器核是导向图的函数,与独立且和线性相关。在本文中,即为有雾的输入图像,为估计的透射率图。通过导向滤波......”。

9、“.....以计算后续的去雾图像。目前广泛使用的大气雾霾模型如下所示其中,是观察到的物体光强,即有雾的输入图像为坐标处的场景反照率,即所求清晰图像为场景深度也称光程,即大气光环境值,是环境中各种光强的总值为大气散射系数,表示单位体积的大气对光的散射能力。在对大气光进行估值时,需要寻找到比较亮的区域,例如天空,但是有时候图像中会存在比大气环境光还要亮的区域,例如,胡平,杨旭东高速公路能见度快速检测算法公路交通科技,张密科,胡选儒基于图像纹理分析的动态车辆识别方法研究公路交通科技,宋洪军,郜园园,陈阳舟基于摄像机动态标定的交通能见度估计计算机学报汪云飞,冯国强,刘华伟,赵博欣基于超像素的均值均方差暗通道单幅图像去雾方法自动化学报鞠铭烨,张登银,纪应天基于雾气浓度估计的图像去雾算法自动化学报胡平,杨旭东高速公路能见度快速检测算法公路交通科技,张密科......”。