46、单图像去雾与智能监控视频入侵检测技术解析

单图像去雾与智能监控视频入侵检测技术解析

1. 单图像去雾技术

在计算机视觉领域，单图像去雾是一个重要的研究方向，它对于提升图像的清晰度和质量有着关键作用，在诸如目标跟踪、交通标志识别等系统中具有广泛的应用价值。

1.1 传输参数计算

当图像的暗通道先验 $J_0(a, b)$ 趋近于零时，最小通道值 $minC$ 可以用以下公式表示：
$min_{C\in(R,G,B)}\frac{J_0(z)}{A}$
传输率 $t(z)$ 的计算公式为：
$t(z) = 1 - min_{c\in(R,G,B)}\frac{J(z)}{A}$，其中 $0 \leq t(z) \leq 1$

为了进一步优化传输率的计算，引入了一个常数参数 $\omega$，将公式修改为：
$t(z) = 1 - \omega min_{c\in(R,G,B)}\frac{J(z)}{A}$
$\omega$ 的取值范围通常在 0.90 到 0.95 之间，它会根据图像的亮暗程度有所不同，具体取值需根据实际应用场景来确定。在本次研究中，为了与之前的方法对比伪影的产生情况，$\omega$ 取值为 0.94。

为了减少传输估计中的伪影，使用了 Anwar 等人提出的抠图拉普拉斯矩阵（$L$）进行图像填充。传输参数还可以表示为：
$(L + \lambda U)t = t’$
其中，$U$ 是与 $L$ 相同大小的单位矩阵，$\lambda$ 是正则化参数，取值为 0.0001，$t$ 受 $t’$ 的限制。由于 $t(z)$ 的值较小时，恢复图容易受到干扰，因此设置下限 $t_0 = 0.1$，这样