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基于自适应参数大小的交通图像去雾霾算法
摘要
随着城市化进程的不断加快，雾霾问题也逐渐受到人们的关注。在城市交通中，雾霾给驾驶者带来了巨大的安全隐患。为了解决这一问题，本文提出了一种基于自适应参数大小的交通图像去雾霾算法。该算法利用多种视觉特征对雾霾图像进行去雾处理，同时考虑雾霾浓度、光线散射等参数的自适应调整，改善了去雾效果并提高了算法的可靠性。实验结果表明，本算法可以有效地去除雾霾，提高图像的清晰度和可视性。
Abstract
Withtheaccelerationofurbanization,hazehasgraduallyattractedpeople'sattention.Inurbantraffic,hazebringshugesafetyhazardstodrivers.Inordertosolvethisproblem,thispaperproposesahazeremovalalgorithmfortrafficimagesbasedonadaptiveparametersize.Thealgorithmusesmultiplevisualfeaturestoremovehazefromhazeimages,whileconsideringtheadaptiveadjustmentofhazeconcentration,lightscatteringandotherparameters,improvingthehazeremovaleffectandenhancingthealgorithm'sreliability.Experimentalresultsshowthatthisalgorithmcaneffectivelyremovehaze,improveimageclarityandvisibility.
1.引言
近年来，随着城市化进程的加速，雾霾问题越来越严重，给人们的工作、生活、出行等带来了很大的不便和危害。在城市交通中，雾霾对驾驶者的视线和视距造成了很大的影响，严重威胁了驾驶安全。因此，如何去除交通图像中的雾霾已经成为了一个热门的研究领域。
过去的雾霾去除算法通常采用先验知识或者模型进行处理，如大气透视模型、暗通道先验模型、颜色一致性模型等。然而，这些算法通常需要根据实际场景进行调整参数或修复图像，仍然存在一定的局限性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于自适应参数大小的交通图像去雾霾算法。
本算法基于双边滤波和多尺度分析理论，采用了同时考虑图像局部特征和全局特征的方法，利用多种视觉特征对雾霾图像进行去雾处理。此外，在算法中，我们引入了自适应参数调整机制，使得算法能够根据雾霾浓度、光线散射等参数自适应地调整参数，从而改善了去雾效果并提高了算法的可靠性。
2.相关工作
过去的雾霾去除算法主要采用某些先验知识或模型进行处理。例如，基于大气透视模型的算法是指采用称为“正射影像校正”的方法，通过对透视变换进行反向操作来恢复原始图像。该方法通常需要根据实际场景进行调整参数或修复图像，对于不同场景的处理效果往往有很大的差异。
另一个通用的算法是暗通道先验模型。它利用统计学方法，通过计算图像的亮度和颜色信息来确定图像的具体结构和纹理信息。该方法易于实现，并且能够适用于不同场景和光照条件下的图像。但是，该方法也存在一些问题，例如该方法有时会改变图像的饱和度和对比度等特性。
最近，深度学习技术被广泛应用于图像处理领域，也被用于解决雾霾去除问题。例如，深度卷积神经网络（DCNN）被广泛用于这一领域，例如《SingleImageDehazingusingDeepConvolutionalNeuralNetworks》中就给出了一种基于DCNN的卷积神经网络去雾霾算法。该方法基于CNN模型进行了训练，以学习图像的雾霾背景和清晰前景之间的关系，从而去除图像中的雾霾和噪声。
但是，深度学习技术也有其局限性，例如需要大量的训练集和标注数据，同时可能会导致过拟合等问题。因此，我们在本文中主要采用传统的基于双边滤波和多尺度分析理论的方法进行去雾处理。
3.方法
本算法采用了双边滤波和多尺度分析理论相结合的方法，利用多种视觉特征对雾霾图像进行去雾处理，并采用了自适应参数调整机制。该算法包括以下几个步骤：
3.1双边滤波
双边滤波是一种常用的平滑滤波方法，它可以在保留边缘信息的同时消除噪声。双边滤波器同时考虑空间信息和灰度信息，可以在进行平滑操作时保留图像边缘信息。
在本文中，我们采用双边滤波器对输入图像进行预处理。该滤波器可以消除图像中的一些高频噪声，并保留图像的局部特征和结构信息。此外，双边滤波器还可以用来加速算法收敛，并优化去雾效果。
3.2多尺度分析
多尺度分析理论是指采用多尺度表示方式来描述图像。这种表述方式能够更好地反映