机场跑道图像去雾增强算法及其实现

机场跑道场景下,由于雾、霾等恶劣天气以及大气散射的作用,使拍摄的图像对比度降低,颜色退化,物体特征难以辨认,影响机场跑道图像的异物检测与识别,带来一些安全隐患。针对上述问题,提出基于双线性插值和中值滤波的改进的引导滤波算法,提高图像对比度和处理速度,利于机场跑道异物检测与识别。仿真结果表明,改进的引导滤波算法与已有算法相比,处理速度提高了2~3倍,且图像彩色值分布更广,直方图更均匀。该算法拥有良好的边缘保持性,在细节增强方面有很好的指导意义。随后将改进的引导滤波算法移植到数字信号处理器(DSP)平台上,以满足实际工程应用对小型化的需求。

机场跑道图像去雾增强技术研究

随着计算机视觉的发展,图像去雾已成为计算机视觉的重要研究方向.在雾、霾等恶劣天气下采集的图像会由于大气散射的作用而被严重降质,其图像对比度低,物体特征难以辨认,此类图像不仅视觉效果差、图像观赏性低、后期处理的难度加大,更甚者在特殊场景下,会带来一些安全隐患.因此,图像去雾增强就显得尤为重要.本研究基于机场跑道雾天环境,对引入一定噪声的引导滤波算法进行改进,实现图像去雾增强.实验结果表明,改进后的引导滤波无论是增强效果还是处理速度都有明显优势.