雾霾天车载辅助安全系统图像增强技术研究

"李雅梅和任婷婷在辽宁工程技术大学的研究中探讨了雾霾天车载辅助安全系统的图像增强方法，提出了一种基于改进暗通道先验理论的解决方案，旨在解决图像对比度低和颜色失真的问题。他们采用了等间隔取样和去除亮度突变区域的技术改进了图像大气光强值的估计，并通过分区域策略优化了透射率的计算。实验结果显示，该算法在实时性、颜色保真度和图像对比度方面表现出优越性能。" 在图像处理领域，尤其是在车载辅助安全系统中，图像的质量至关重要。在雾霾天气条件下，由于大气中悬浮颗粒物的影响，图像传感器捕获的图像通常会出现对比度降低和颜色失真的现象，这可能会影响驾驶辅助系统的性能，降低道路识别和障碍物检测的准确性。为了解决这一问题，研究者们引入了暗通道先验理论，这是一种常用于雾天图像去雾的方法，它假设在任何局部图像块中，总存在至少一个像素具有非常低的亮度，即接近暗通道。 在原有的暗通道先验理论基础上，李雅梅和任婷婷进行了改进。他们采用了等间隔取样的策略，以更均匀地选取样本，避免了因采样不均导致的估计误差。同时，他们去除亮度突变区域，以减少这些异常像素对大气光强度估计的干扰，提高了估计的准确性。此外，通过将图像划分为多个区域，他们能更精确地计算每个区域的透射率，从而实现更细腻的图像增强效果。 实验结果证明，这种改进的算法不仅能够有效地提升图像的对比度，使得在雾霾天气下的细节更加清晰，而且保持了较好的颜色保真度，防止了图像色彩的失真。同时，算法的实时性也得到了保证，这对于车载辅助安全系统来说至关重要，因为它需要在短时间内处理大量的图像数据，以便及时做出反应。 这项研究为车载辅助安全系统在恶劣天气条件下的图像处理提供了一个有效的解决方案，对于提高行车安全性具有重要的实际意义。通过改进暗通道先验理论，该算法有望被应用于各种驾驶辅助系统，帮助驾驶员在雾霾天气下获得更清晰的视野，提升驾驶的安全性和舒适性。