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基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法
引用本文:岳学军,王林惠,兰玉彬,刘永鑫,凌康杰,甘海明.基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法[J].农业机械学报,2016,47(S1):419-425.
作者姓名:岳学军  王林惠  兰玉彬  刘永鑫  凌康杰  甘海明
作者单位:华南农业大学;国际农业航空施药技术联合实验室,华南农业大学;国际农业航空施药技术联合实验室,国际农业航空施药技术联合实验室;华南农业大学,华南农业大学;国际农业航空施药技术联合实验室,华南农业大学;国际农业航空施药技术联合实验室,华南农业大学;国际农业航空施药技术联合实验室
基金项目:广东省科技计划项目(2015A020224036、2014A020208109)、国家重点研发计划项目(2016YFD0200700)和广东省水利科技创新项目(2016-18)
摘    要:针对无人机在雨雾天气下的农田航拍图像退化问题,考虑无人机自身特性,提出了一种基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法。首先判断原始图像天空区域的存在,利用Canny边缘检测算法对带天空区域的原始图像进行分割并做高斯羽化处理,再采用膨胀和腐蚀等形态学操作进行二值化区域填充,去除非天空区域中对应亮度低的区域,提取天空区域和非天空区域。非天空区域图像采用基于导向滤波的暗通道先验算法去雾。天空区域图像采用基于代价函数的优化对比度算法去雾。本试验分别从主观视觉性和无参考量化评测两方面对100幅航拍图像去雾结果作出评价,试验结果表明,所提算法在对带雾图像去雾后,出现Halo现象的概率相较于DCP算法降低了95%,其综合评测均值指数提高了26%,去雾效果明显,色彩还原度高,没有明显的过渡区域和偏色现象,处理速度可达33帧/s,平均速度相较于DCP算法提高了32%,能满足实时性要求。

关 键 词:图像去雾    无人机    暗通道先验    优化对比度增强    图像分割
收稿时间:2016/7/20 0:00:00
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