结合图像纹理的自适应透射率修正去雾算法

图像去雾算法在户外智能监控及交通导航等领域普遍应用,通过去雾后提高图像的清晰度以提高目标的识别效果。暗通道及其改进算法在天空等景深灰色较亮区域的透射率估计存在偏差,易导致图像失真、细节模糊等问题,对智能交通领域图像识别有严重影响。本文提出了自适应透射率去雾方法对透射率进行补偿,采用对数变换获得对数补偿算子调节景深区域透射率,根据图像信息丰富程度计算出暗通道的置信度,结合图像纹理信息构造出纹理补偿算子,通过自适应透射率补偿参数调整灰色亮部区域的初始透射率,可有效改善图像去雾后失真等问题。本算法的平均梯度、信噪比、信息熵等客观指标较其他去雾算法均有所提高,图像中灰色亮部区域透射率补偿效果良好,复原图像细节清晰自然、亮度适中,有效提升了图像质量。

基于Internet的机电控制系统软件设计

通过对机电控制系统的研究,介绍了基于Internet的机电控制系统的框架和实现方法,阐述了系统客户端软件的框架和控制端的设计与实现,以及系统各部分间的通讯,并对整个系统的应用给予了介绍。研究结果表明,该设计实现了有限资源的充分利用,为远程教育和继续教育提供了一个真实的实验平台。

基于图像天空区域分割的去雾算法

为了提升图像去雾效果,提出了基于天空区域分割的透射率合成图像去雾算法,通过雾霾图像构造的概率分布函数,结合迭代阈值分割及天空区域的暗、亮通道以及最大连通性确定出粗分割阈值。利用引导滤波加强天空与非天空区域像素灰度的差异性,实现了精准分割。利用对数自适应变换估计了天空区域透射率,利用改进的暗通道先验算法估计了非天空区域透射率,通过合成对应像素的透射率实现了图像的去雾。实验结果表明,相比其他去雾算法,所提算法在各客观指标上均有所提高,对天空与非天空区域分割准确,去雾图像整体视觉效果良好。