基于高低频特征增强和透射率修正的复杂图像去雾方法

针对复杂图像中存在非均匀散射介质(如大气湍流、烟雾、雾霾等),导致光线在不同区域的传播和散射特性不同,较难准确恢复图像能见度的问题,提出一种基于高低频特征增强和透射率修正的复杂图像去雾方法.首先,基于奇异值分解和Gamma拐点校正,设计低频特征增强方法;其次,基于Shearlet变换分解和非线性变换,得到高频特征增强方法;再次,利用软抠图精化所估计的透射率,构建透射率修正策略;最后,融合上述3种方法,根据大气光值和精化透射率,完成图像去雾,分别增强高、低频特征后,将两者叠加,获得增强的去雾图像.经去雾图像的视觉感观和客观评价指标结果验证表明,该方法的去雾效果较好,能有效恢复复杂图像的细节信息,改善图像的整体视觉质量.

榆林机场一次复杂大雾演变分析

为了解榆林机场复杂大雾变化过程中近地层气象要素变化特征,利用常规天气图和AWOS系统采集的气温、气压、风向、风速、能见度等实时资料,利用天气学原理对2011年12月1日榆林机场出现的复杂大雾天气过程进行综合分析。得出相对湿度为91%～95%是榆林机场冬季大雾形成的临界状态,相对湿度95%是榆林机场大雾稳定持续的临界值,机场积雪被清扫的跑道与周围覆盖着厚厚积雪的地表之间存在辐射差异,该差异可能导致浅雾、碎雾发生明显变化。