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项目信息
项目名称:【HLS】基于暗原色先验的HLS去雾模块的设计  
项目信息:
应用领域:消费类电子
设计摘要:
项目立意
实现快速去雾:目前比较经典的去雾方法是基于暗原色先验理论的去雾算法,取得了很好的效果,但这种方法在去雾速度上不够理想。我们的项目将会在此基础上进行改进和优化,利用全局暗原色先验的方法避免了透射率的优化,然后基于大气模型恢复出清晰图像。算法简单有效,能够满足实时应用系统的要求。

恶劣天气条件视频图像处理

对于大多数视觉系统而言,户外恶劣天气是造成图像降质的重要原因,其中能见度较低,出现最为频繁且分布区域广泛的雾霾天气,是影响户外视觉系统成像质量的重要因素,使得图像质量严重退化,影响了图像信息的获取,因此受到了研究者的普遍重视。目前基于模型的去雾方法最经典的就是基于暗原色先验理论的方法,该方法获得了 CVPR 最佳论文。暗原色先验是一种无雾户外图像的统计结果,它是基于一项重要的发现——无雾户外图像中的大多数局部区域都在至少一个色度通道中含有一些低亮度的像素。利用雾化模型和先验暗通道,我们可以直接估算雾的厚度,并恢复出高质量的去雾图像。该算法取得了很好的效果,但在修复透射率的过程中采用 Soft Matting 修复和细化透射率分布,此方法运算量巨大,时间消耗严重。本项目旨在保证一定去雾效果的基础上,尽可能降低去雾算法的复杂度,通过对雾天图像退化模型的分析,逐步分析出透射率的估计方法,重新估计透射率,避免耗时的透射率修复,通过全局暗原色先验的方法进行图像复原,获得了较好的效果。
系统原理和技术特点:

 

应用前景

现实生活中存在着各种各样的因素影响着视觉系统的成像质量,如摄像机在摄像时由于大雾、大雨等恶劣天气条件,常常使摄像机捕获的图像受到了严重的退化,使图像的质量下降,不仅模糊不清,对比度偏低,而且彩色图像通常还会出现明显的色彩偏移或失真。这样就会大大降低图像的应用价值,对生产、生活等各方面造成了极大的影响。随着视频监控技术在各个领域日益广泛的应用,对系统的适用性要求也明显提高。为了使视频监控系统在恶劣天气等条件下仍能够正常工作,在视频通信系统中加入视频预处理模块针对恶劣天气等条件下的退化视频图像进行实时有效的处理有着十分重要的意义。

项目背景

在视频监控,导航控制,目标跟踪,遥感和车辆自主驾驶等技术领域,都涉及到图像处理步骤,这些室外图像处理系统的性能极易受到恶劣天气的影响。在雾、霾等恶劣天气条件下,物体的反射光会受到大气中悬浮颗粒的吸收和散射,致使被获取的图像可视性差,细节模糊,色彩淡化,严重影响后续图像处理结果。

 

流程图.jpg
系统框图:流程图.jpg
当前项目状态:
参赛信息:
指导老师姓名: 刘峰
指导老师职称: 教授
学校: 南京邮电大学
研究方向: 刘峰,教授,博士生导师。南京邮电大学通信与信息工程学院副院长,南京邮电大学信号处理与传输研究院院长,信号与信息处理学科学术带头人。中国通信学会,中国电子学会,中国图象图形学学会高级会员,中国通信学会IP应用与增值电信技术专委会委员。
1997年以来一直在南京邮电大学“图像处理与图像通信江苏省重点实验室”从事图像处理与视频通信技术领域的科研与教学工作。其中2002年9月至2004年5月在新加坡进行项目交流,从事视频压缩编码方面的研究工作。多年来,奋斗在图像、视频处理与多媒体通信的科研、教学工作的第一线。作为项目负责人,先后主持国家自然科学基金项目,江苏省自然科学基金项目、省高校自然科学重大基础研究等多个项目,并顺利通过验收或结题,获得良好评价。主持横向研发项目10余项,并获得合作单位充分肯定。近4年来获江苏省教育教学成果二等奖2项,获南京市科技进步奖1项。独立编著和合编著作3本,在国内核心学术期刊以及国内外学术会议上发表论文30余篇。
参赛情况: OpenHW2014开源硬件与嵌入式计算大赛
需求信息:
拟采用的平台:ZED板
是否需要设计扩展板?
需要的基本功能:
最新版本:
暂无发布的版本信息   了解目前项目的开发进度
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