,(,河北石家莊)
【關鍵詞】智能駕駛;去霧算法;去霧效果;色彩還原 中圖分類號:U463.675 文獻標識碼:A 文章編號:1003-8639(2025)06-0063-02 AnIntelligent Algorithm Dedicated to Image Processing in Foggy Days LiYundi,Zhang Yihao,Li Fengbo,ShiXiaoyong,LiBaiying,Xie Miaomiao (Shijiazhuang Institute of Railway Technology,Shijiazhuang O5oO41,China)
【Abstract】 Based onthe technological integrationand development orientation of the \"14th Five-Year Plan\", traditionalintellgentdrivingassistance technologieshavesignificantlimitationsinfogyweatherscenarios.Inviewof the loweficiency,highcostandcolorrecognitiondefectsof theexistingradarcoordinationandthermalimaging schemes, thispaper adopts the dark channel algorithm to achieve image defogging through parameter optimizationandavoid distortionwithcolorcompensation.Experimentsshow thatthe foggy imagesprocessedbythealgorithm havecomplete detailsandnaturalcolors,significantlyimprovingtheimagequalityinlowvisibilityenvironmentsandprovidinganew path for breakthroughs in intelligent driving technology.
【Key words】 intelligent driving;defogging algorithm;defogging effect;color reproductiol
1傳統智駕方案痛點
智能駕駛依賴精準的道路與交通信息識別,但在霧霾多發城市,信息采集常受干擾,存在效率低、失真嚴重等問題,影響后續處理。當前行業多從硬件入手,以多雷達協同和熱成像攝像頭為代表技術。前者存在探測效率低、成本高、無法識別顏色等缺陷;后者難以呈現物體真實形狀,同樣面臨成本與技術瓶頸。鑒于此,本項目采用暗通道算法,用于行人識別及霧霾環境下的圖像去霧,突破現有技術局限。
2暗通道去霧算法流程及改進策略
暗通道先驗去霧算法以大氣散射模型為核心,剖析霧霾圖像由反射光、大氣散射光與環境人射光混合而成的特性。算法通過分解混合光線成分并建模,重點對大氣光值A和場景透射率 t(x) 兩個關鍵參數進行估計與優化,其準確性直接決定去霧效果。本項目采用該算法,并針對性提出流程及改進策略。
1)構建暗通道圖像:依靠物理濾波理論,生成展現場景暗通道先驗特性的圖像,為接下來的參數
估計提供基礎數據。
2)大氣光值與透射率估算:通過統計暗通道圖的高亮像素區域,確定大氣光值A,并結合暗通道先驗初步推導透射率 t(x) 的粗略估計值。
3)大氣散射模型求解:依托經典大氣散射模型I(x)=J(x)t(x)+A[1-t(x)] ,通過優化 A 和 t(x) 兩個核心參數,實現對霧氣影響的數學剝離,從而完成去霧處理。
具體實現流程框圖如圖1所示。……