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粉尘环境中的图像恢复方法
  • ISSN号:1671-4512
  • 期刊名称:《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]太原理工大学计算机基础教学部,山西太原030024, [2]太原理工大学机械工程学院,山西太原030024, [3]华中科技大学图像识别及人工智能研究所,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60736010).
中文摘要:

为了克服粉尘环境给图像造成的退化问题,首先建立了一种考虑粉尘多散射因素的图像退化模型,该模型使用一级多散射方法推导得出;其次在图像退化模型基础上采用暗元色先验知识原理提出了图像恢复算法;最后在基于kirsch算子的自动阈值图像质量评价标准下,通过遗传算法(GA)对模型中的大气光与曝光参数自动优化,实现粉尘图像恢复的最优结果.实验证明此方法不但能有效地去除粉尘对图像的影响,增强图像色彩与对比度,而且揭示了更多的边缘信息,为粉尘环境下图像中的目标识别提供了判别依据.

英文摘要:

In order to solve the problem of degraded images by dust environment, an image degradation model considering multiple scattering factors caused by dust was established by first-order multiple scattering method. On the basis of image degradation model a dark channel prior principle was applied to present an image restoration algorithm. Genetic algorithm (GA) was applied to optimize atmospheric light and exposure parameters in the model according to the criterion of the image evaluation based on kirsch operator with automatic threshold. By using the method an optimistic result of image restoration was obtained. The experimental result is proven that the method not only enhances luminance and contrast, but discovers more detail edges information. The method would provide the foun dation for target recognition in dust environment.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编:丁烈云
  • 地址:武汉珞喻路1037号
  • 邮编:430074
  • 邮箱:hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话:027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4512
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:21013