基于天空分割和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去霧算法研究

基于天空分割和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去霧算法研究基于天空分割和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去霧算法研究

摘要：隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像去霧算法已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)之一。為了在低能見(jiàn)度條件下還原出清晰的圖像，本文提出了一種基于天空分割和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去霧算法。該算法首先通過(guò)天空分割算法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像進(jìn)行訓(xùn)練和去霧處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法在去霧效果和計(jì)算效率上取得了較好的表現(xiàn)，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

1.引言

在霧天環(huán)境下，圖像出現(xiàn)霧氣會(huì)導(dǎo)致圖像亮度降低、對(duì)比度降低、細(xì)節(jié)丟失等問(wèn)題，嚴(yán)重影響了圖像的可視性和分析準(zhǔn)確性。因此，圖像去霧算法的研究具有重要意義。目前，基于天空分割和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去霧算法成為研究熱點(diǎn)，本文對(duì)其進(jìn)行深入研究與分析。

2.相關(guān)工作

2.1天空分割算法

天空分割算法是圖像去霧的重要預(yù)處理步驟之一。經(jīng)典的天空分割算法有基于顏色模型、基于紋理特征和基于區(qū)域增長(zhǎng)等。通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行天空和非天空區(qū)域的劃分，可以提高圖像去霧算法的準(zhǔn)確性和效果。

2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別和圖像處理領(lǐng)域。CNN具有多層神經(jīng)元構(gòu)成的結(jié)構(gòu)，通過(guò)卷積層、匯聚層和全連接層等進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別。在圖像去霧算法中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于學(xué)習(xí)并提取圖像的去霧特征，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)去霧的效果。

3.基于天空分割和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去霧算法

本文提出的圖像去霧算法主要分為兩個(gè)步驟：天空分割和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去霧處理。

3.1天空分割

天空分割算法的目的是將圖像區(qū)域劃分為天空和非天空兩部分。本文采用基于顏色模型的分割方法，通過(guò)選擇天空特征區(qū)域的顏色閾值和分割閾值進(jìn)行區(qū)分。經(jīng)過(guò)天空分割處理后，將得到的天空?qǐng)D像作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。

3.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去霧處理

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包括輸入層、卷積層、匯聚層和全連接層等。本文將天空?qǐng)D像作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，利用多層卷積和匯聚操作對(duì)圖像進(jìn)行去霧處理。通過(guò)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的訓(xùn)練，優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)重和偏置，最終得到去霧后的圖像。

4.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

本文在包含霧氣的圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并與其他圖像去霧算法進(jìn)行了對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于天空分割和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去霧算法在去霧效果和計(jì)算效率上優(yōu)于其他算法。該算法能夠恢復(fù)出清晰的圖像，提高圖像的可視性和分析準(zhǔn)確性。

5.結(jié)論

本文提出了一種基于天空分割和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去霧算法。該算法通過(guò)天空分割和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了圖像的去霧處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在去霧效果和計(jì)算效率上具有較好的表現(xiàn)。未來(lái)，可以進(jìn)一步優(yōu)化算法的性能和擴(kuò)展算法的適用范圍，提升圖像去霧算法的實(shí)用價(jià)值本文提出了一種基于天空分割和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去霧算法。通過(guò)選擇天空特征區(qū)域的顏色閾值和分割閾值進(jìn)行天空分割，并將得到的天空?qǐng)D像作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。通過(guò)多層卷積和匯聚操作，優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)重和偏置，最終實(shí)現(xiàn)了圖像的去霧處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在去霧效果和計(jì)算效率上優(yōu)于