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基于改进snake模型的图像中雨雪去除算法研究
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:0
  • 页码:1991-1993
  • 分类:TP391.41[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]中国民航大学航空自动化学院,天津300300
  • 相关基金:国家自然科学基金民航联合基金资助项目(60979005)
  • 相关项目:机场跑道异物自动检测技术及方法研究
中文摘要:

针对雨雪在图像处理中造成的不利影响,提出一种基于改进snake模型的雨雪去除新方法。传统snake模型的初始轮廓点为手工确定,且只适用于目标边缘清晰的情况,而雨雪的轮廓并不明显,因此该算法利用模糊连接度自动确定有序初始轮廓点;由于高速下落的雨雪在图像中形成模糊边缘,传统的snake模型不能准确地收敛到边界点,该算法利用模糊相似度函数来构造snake模型的外部能量函数,从而准确定位雨雪边界,而后采用三次B样条得到连续光滑的雨雪轮廓;并且为了消除运动因素的干扰,应用了HSI颜色空间的H元素。通过对大量雨雪图像进行实验,结果表明,该算法可以有效地识别出不同降速的雨滴或雪片,并能较好地消除移动物体的影响。

英文摘要:

As for the adverse effects of rain and snow on image processing,this paper proposed a new removal algorithm for rain and snow based on improved snake model.Normally,conventional snake model determined the initial contour points by hand,which only applied to clear target edge.Aiming at the non-obvious outline of rain and snow,this algorithm could automatically obtain the initial sequential contour points using fuzzy connectedness.Moreover,using conventional snake model,blurred edge induced by high-speed drop of rain or snow cause that the initial contour points could not accurately converge to the boundary points.Therefore,the algorithm utilized fuzzy similarity function to construct the external energy function of snake model in order to locate the boundary of rain and snow precisely,and then smoothed and fitted the profile of rain and snow through cubic B-spline.In addition,applied the H component of the HSI color space to reduce the impact of moving objects on rain and snow removal.A lot of experiments were processed.And the results show that the proposed algorithm is more suitable to identify rain or snow with different velocities,and better to eliminate the impact of moving objects.

同期刊论文项目
期刊论文 5 会议论文 5 专利 3 著作 1
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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049