视频图像透雾技术在雾霾环境下的研究与优化

雾霾环境下视频图像透雾系统研究是一篇硕士研究生论文，由董建宁在2017年至2019年期间撰写，其学科背景是信息与通信工程，特别关注于智能信息处理领域中的视频图像处理问题。论文主要探讨了在雾霾环境中，如何通过机器视觉设备，如视频监控系统，获取清晰的图像，因为雾气会显著降低图像对比度，导致关键信息难以识别，这对诸如道路交通监控和自动驾驶等应用场景造成挑战。 该研究首先回顾了当前视频去雾技术的现状，指出相较于静态图像处理，视频去雾技术仍处于发展阶段。论文着重于改进传统的暗通道先验算法，这是许多视频去雾方法的基础。作者注意到，暗通道算法在处理天空区域时可能存在失效问题，因此，他们提出了一种改进的容差机制，通过对透射率的精确估计和修正，以及优化引导矩阵，提高了视频去雾处理的速度和效果。 为了进一步增强算法性能，论文将暗通道图像划分为4x3的小块，并采用分布式排序的方法来重新确定大气光值的位置。这种方法有助于更准确地捕捉和处理雾气中的光照变化。在单帧图像去雾算法的基础上，论文还扩展到了视频序列中的环境光值和透射率估计，通过连续帧间的协同处理，实现了动态去雾，生成了清晰流畅的视频序列。 这篇论文不仅深入剖析了雾霾环境下视频图像透雾的理论基础，还提出了创新的算法策略，为实际应用中的视频监控在恶劣气象条件下提供了解决方案，提升了系统的实用性和可靠性。它对于提升机器视觉在户外环境中的性能具有重要的理论价值和实践意义。