【技术实现步骤摘要】
一种基于景深先验的公路交通视频去雾算法
本专利技术涉及公路交通
，具体为一种基于景深先验的公路交通视频去雾算法。
技术介绍
视觉是人类获取图像信息的主要途径，人类通过眼睛直接或间接从观测系统采集到的客观世界中获得不同形式的反馈信息，图像处理已经与人类的活动息息相关，不论在日常生活中，还是在国防领域，图像质量都至关重要，在大雾的环境下，受大气散射影响，目标场景能见度降低，图像质量也随之下降，最终导致相关的图像处理系统的性能受到较大程度影响，严重情况下这类应用甚至无法正常运行，近年来，国内外研究机构及学者对雾天降质图像去雾处理问题越来越关注，提出或优化了许多图像去雾的算法，在雾天中水面和天空的颜色相似度较高，临界位置的处理更是其中重点和难点。目前学者从模型复原和图像增强两个方面均有研究，在去雾的过程中，主要的核心问题是大气光强度值准确估计和图像景深值计算的方法，图像去雾是计算机视觉的热门研究领域之一，国内外研究机构及学者针对图像去雾的问题，提出许多算法，优化已有算法，由于公路交通天气状况动态性强，不确定因素相对较多，当前传统的去雾算法不能直接复制到公路交通场景中...
【技术保护点】
1.一种基于景深先验的公路交通视频去雾算法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、估计大气光传输图：首先将采集的图像分成若干矩形小块，估计每个区域的相对景深值，其范围是0到1，0为最远处，1为最近处，可从观察者到无穷远处的变化由1变化到0，相机焦距参数设置可控制变化的快慢，为提取相对景深，将图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，图像的亮度分量Y可以表示为Y＝k1R+k2G+k3B+C，将亮度分成若干15x15的小区域块，然后计算小区域块像素亮度的平均值，之后直接用经验公式计算粗略大气光传输图；S2、大气光传输图细化：通过利用边缘保留的导向滤波器，对S1得到的粗略大气光...
【技术特征摘要】
1.一种基于景深先验的公路交通视频去雾算法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、估计大气光传输图：首先将采集的图像分成若干矩形小块，估计每个区域的相对景深值，其范围是0到1，0为最远处，1为最近处，可从观察者到无穷远处的变化由1变化到0，相机焦距参数设置可控制变化的快慢，为提取相对景深，将图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，图像的亮度分量Y可以表示为Y＝k1R+k2G+k3B+C，将亮度分成若干15x15的小区域块，然后计算小区域块像素亮度的平均值，之后直接用经验公式计算粗略大气光传输图；S2、大气光传输图细化：通过利用边缘保留的导向滤波器，对S1得到的粗略大气光传输图进行基于局部最优的大气光传输图改进，减轻块状现像，以增强图像的细节；S3、基于灰度直方图的天空分割法估计大气光强度：首先将公路交通雾天彩色图像转换为灰度图，统计灰度图的每一个像素，生成灰度直方图，然后采用一个低通滤波器去除直方图毛刺，使灰度图像直方图曲线尽量平滑，峰谷位置更加明显，确定图像直方图的最大“峰值灰度积”点和该峰值点附近的两个谷值点，这两个谷值点之间对应像素的均值即为天空区域的亮度值，定义直方图“峰值灰度积”点为峰值点像素数量与对应灰度值的乘积,具体可以表示为：P＝Np·Ig；S4、大气光强度提取：首先经过雾天成像模型公式变换，得到大气光强度的计算公式，然后通过大气光强度计算公...
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