基于天空区域分割的输电通道图像暗原色去雾方法

输电通道的实时监测系统会受到恶劣天气情况的影响,尤其是北方冬季有雾天气较频繁,因此,去雾处理是实时监测系统的重要预处理环节。针对图片中存在大量天空区域或白色物体会导致原方法失效的问题,在暗原色先验方法的基础上开展研究,提出了基于天空区域分割的改进方法,获取了优化后的大气光值和透射率值,从而实现了有雾天气下的有效监测。经过对不同去雾方法进行研究和对比,实验结果表明基于天空区域分割的暗原色去雾方法能取得更好的效果,分别在全参考和无参考的图像质量评价指标上取得更高的水平,尤其是针对包含天空区域的输电线路图像,能够较好地进行图像预处理,并且在雪天情况下对比原去雾方法有非常明显的去雾效果。

基于边缘检测暗通道先验的全变差图像去雾算法

为了恢复有雾图像中更多如边缘、结构等有价值的图像细节信息,文中引入带边缘检测的暗通道先验来估计初始场景深度,提出基于边缘增强的全变差图像去雾模型,证明该模型极小化问题解的存在性和唯一性。进一步,结合原始⁃对偶方法,设计该模型的快速数值求解算法,并给出了该算法的收敛性结果。最后,数值实验结果验证所提算法的可行性与有效性。