51、图像去雾与目标跟踪算法研究

图像去雾与目标跟踪算法研究

图像去雾算法IDHA

在计算机视觉领域，图像去雾是一个重要的研究方向，特别是对于高速公路监控图像，道路区域的去雾处理对交通监控系统至关重要。下面将详细介绍一种名为IDHA的图像去雾算法。

图像去雾理论基础

• 大气散射模型 ：大气物理模型广泛用于描述雾天图像信息，由衰减模型和大气光模型两部分组成，公式为 (I (x) = J (x) t (x) + A (1 - t (x)))。其中，(x) 是图像中像素的位置，(I(x)) 是有雾监控图像中 (x) 处颜色的三维向量，(J(x)) 是场景点在 (x) 处反射光颜色的三维向量，(t) 是雾的透射率，(A) 是全局大气光强度值的三维向量。通过估计参数 (t) 和 (A)，可以得到无雾的恢复图像。
• 暗通道先验 ：暗通道先验理论是从雾天图像观察中得到的统计规则。对于任何输入图像 (J)，其暗通道可表示为 (J_{dark} (x) = \min_{y\in\Omega(x)} \left{\min_{c\in{r,g,b}} J_c (y)\right})。如果 (J) 是无雾的户外清晰图像，除天空区域外，(J_{dark}) 的强度总是很低，接近 0。

IDHA算法流程

IDHA算法的基本流程是先将有雾图像分割为道路区域 (R) 和非道路区域 (R’)，然后针对不同区域采用不同的去雾方法，最后合并这两个区域得到最终的恢复图像 (J)。
- 区域分割与提取 ：为避免有雾图像 (I) 分割不准确