基于交通视频的雾天检测与去雾方法研究

１　引　言

雨、冰、雪、雾和其他天气现象，直接降低道路的有效运输能力［１］。文献［２］基于ＨＩＳ空间直方图等特征识别驾驶辅助系统的图像上存在的晴、雨等现象。文献［３］分析车载设备采集图像的梯度与ＨＳＶ空间直方图识别晴天、雨天和多云三类天气，然而无法满足当前的应用需求［４］。图像去雾算法分为雾天图像增强方法、基于大气物理模型的去雾算法［５］，基于大气物理模型的去雾算法需要已知场景深度或大气条件信息［６-９］。近几年来，利用各种较优化模型求解参数较佳估计值的方法成为研究热点，Ｆａｔｔａｌ［１０］假定透射率和表面投影在局部是不相关的来估算景物的反射率，推断景物光在空气中传播时的透射率。Ｈｅ等［１１］根据暗原色先验模型提出单一图像去雾方法，得到高质量的图像，本文去掉了软抠图这一比较耗时的步骤，以便满足实时性要求。