基于偏振特性的图像多尺度实时去雾算法研究.docx

基于偏振特性的图像多尺度实时去雾算法研究
基于偏振特性的图像多尺度实时去雾算法研究
摘要：在复杂的气象条件下，图像由于雾霾的影响常常出现低对比度、模糊和色彩失真等问题。针对这一问题，本文研究了基于偏振特性的图像多尺度实时去雾算法。首先，通过分析光的偏振理论，探究了光在经过大气传输时受到的散射和吸收作用。其次，基于偏振光的特性，提出了一种多尺度实时去雾算法，该算法结合了局部对比度增强和细节恢复两个步骤，能够有效地去除图像中的雾霾，并保持图像的细节和色彩。实验结果表明，所提出的算法在多个数据集上获得了较好的去雾效果，且计算效率较高，使其在实时应用中具有广泛的应用前景。
关键词：偏振特性；图像去雾；多尺度；实时处理
1.引言
图像去雾是计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。在大气条件较差的情况下，图像中的目标物体由于大气散射和吸收作用而出现模糊和低对比度的问题，给实时场景分析和识别带来了困难。因此，研究高效的图像去雾算法对于提升实时图像处理的性能具有重要意义。
2.偏振光的特性
偏振是光的一种特性，描述了光的波动方向。在大气中，光线会受到散射和吸收的影响，造成了雾霾的产生。根据光的偏振理论，通过控制和分析偏振光的特性，可以有效地去除光线中的雾霾成分。
3.图像多尺度实时去雾算法
基于偏振特性的图像多尺度实时去雾算法主要包括以下步骤：局部对比度增强和细节恢复。
3.1局部对比度增强
局部对比度增强是为了减少图像中的雾散射成分并提高图像的对比度。在本文中，采用基于偏振特性的纹理去雾方法，通过计算图像的偏振特征，有效地去除雾霾中的散射成分。
3.2细节恢复
在局部对比度增强之后，图像的细节和纹理有可能被损失。为了恢复图像的细节，本文采用多尺度细节恢复方法。该方法利用多尺度分解技术将图像分解为不同频率的图像，通过对不同尺度图像施加不同的去雾处理方式，使得图像恢复的同时保持了细节信息。
4.实验结果
本文在多个数据集上进行了实验，包括室内和室外场景。实验结果表明，所提出的基于偏振特性的图像多尺度实时去雾算法能够有效地去除图像中的雾霾，并保持图像的细节和色彩。该算法在不同的数据集上均获得了较好的去雾效果，且计算效率较高，适用于实时图像处理应用。
5.结论
本文研究了基于偏振特性的图像多尺度实时去雾算法。该算法通过局部对比度增强和细节恢复两个步骤，能够实时去除图像中的雾霾，并保持图像的细节和色彩。实验结果表明，所提出的算法在多个数据集上获得了较好的去雾效果，且计算效率较高。该算法具有广泛的应用前景，可用于实时场景分析和识别等领域的研究和应用。
参考文献：
[1]HeK,SunJ,TangX.Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior[C].CVPR,2009.
[2]TanRT.Visibilityinbadweatherfromasingleimage[C].CVPR,2008.
[3]NarasimhanSG,NayarSK.Visioninbadweather[J].IJCV,2002,48(1):37-69.
[4]JakobW,KalbermattenL,BosmanH,etal.Polarizationandscatteringmeasurementstomonitorairpollution[J].OpticsExpress,2007,15(1):532-543.