基于边界限制的去雾方法,与传统的暗原色不同,效果很好,大家可以和何凯明的方法对比

百度apollo-自动驾驶-安全白皮书，关于地图相关的介绍；更新时间2019/11安全可靠的自动驾驶地图 1前言……5 2摘要 5 3高可靠地图:使用案例. 3.1扩展传感器范围. 6 32传感器工作不足时提供支持 33传感器无法提供的基于位置的信息 34车辆定位 4安全领域之间的关系 5地图的安全要求分解… 77889 5.1迭代一:对主要功能进行Sotf分析 5.2迭代2:对主要功能进行“使用安全”分析 10 5.3迭代3:技术安仝要求阶段进行 Otif分析 :::::::.a:::日 5.

针对经典的暗通道理论算法在处理雾天图像时天空区域出现光晕和亮度损失的问题, 提出了一种基于边界限制加权最小二乘法滤波的雾天图像增强算法。该方法根据雾天图像的直方图特性, 分割出天空区域, 并求解出了全局大气背景光; 根据辐射立方体法则推导出边界限制条件, 得到了初始的透射率, 运用加权最小二乘法滤波方法和容差机制, 对透射率进行了平滑处理; 利用暗通道理论的模型, 求取了增强后的图像。研究结果表明, 在去雾效果和图像的可视度方面, 所提算法优于现有的暗通道算法。

传统图像去雾算法在处理亮度不均匀区域时可能会出现光晕现象,为了解决该问题,提出了一种基于边界限制的自适应双边滤波去雾方法。通过直方图分析方法,获得了明亮区域分割的阈值点,进而实现对明亮区域的分割,并求取了全局大气背景光的值。构造了自适应边界限制方法,获取了初始透射率图像,通过优化的自适应快速双边滤波方法对透射率图像进行了优化。运用改进的暗原色理论方法,获取最终的去雾结果。通过主观和客观实验分析,可得该方法在视觉效果和效率方面优于当前的去雾方法。