基于梯度纹理描绘子的雾图像判别方法

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1、基于梯度纹理描绘子的雾图像判别方法姜太平魏宗斌潘祥邰伟鹏安徽工业大学计算机科学与技术学院摘要：雾对图像的研宄和分析都会产生影响，图像去雾技术是图像处理和计算机视觉领域共同关心的重要问题。0前图像去雾技术中很少奋人对图像中是否奋雾的判定方法进行研究。该文基于灰度-梯度共生矩阵对图像屮雾的判别方法展开研究，提出一种雾图像判定新方法，该方法兼容大梯度优势和梯度均方差两个纹理描绘子的特性，能够有效地判定图像中是否有雾。仿真实验表明：文中提出的新型梯度纹理描绘子对图像中雾的判定具有较高的识别率。关键词：灰度-梯度共生矩阵;纹理特征;大梯度优势;梯度均方差;作者简介：姜太平(1974-)，男，江苏

2、南京人，副教授，博士，研宂方向：图像处理和立体显示。收稿日期：2015-07-03基金：国家自然科学基金资助项目(61074161)MethodforfogidentificationbasedongradienttexturedescriptorsJIANGTaipingWEIZongbinPANXiangTAIWeipengSchoolofComputerScience&Technology，AnhuiUniversityofTechnology;Abstract：Foghasanimpactontheresearchandanalysisoftheimage.Imagedehaz

3、ingisanimportantissueinthefieldofimageprocessingandcomputervision,butfewstudiesconcernaboutthefogidentificationintheim-age.Basedonthegraygradientco-occurrencematrixmethod,thispaperproposedanewmethodforidentifyingthefogimage,whichwascompatiblewiththecharacteristicsofhighgradientandgradientvarianc

4、etexturefca-turcs.Withthismethod,thefogintheimagecanbeeffectivelyidentified.Simulationresultsshowthatthenewgradienttexturedescriptorspresentedinthispapertakehighrecognitionrateforidentifyingthefogintheimage.Keyword：gray-gradientco-occurrencematrix;texturefeature;largegradientadvantage;gradientme

5、ansquarevariance;Received：2015-07-03随着计算机技术和图像处理技术的迅速发展Ul,图像应用于众多的科学和工程领域，人们越来越多的利用图像信息来认识和判定事物，其中在一些领域受到广泛应用，如户外监视系统、自动导航系统以及其他一些探测系统等视觉系统。然而，由于主客观条件的影响，如雾天、沙尘天，系统捕获到的图像质量下降，这将给户外图像采集和处理带来很大困难。因此，需要判断图像中是否有雾，然后再对含有雾的图像进行处理。目前图像去雾方法有很多，主要分为两大类:第一类是基于图像增强的方法;第二类是棊于物理模型的方法。文献［2］在单幅图像去雾算法屮针对A前图像去雾研

6、宄大多忽略颜色失真的问题，特别是存在高亮度区域的阁像复原，对如何同时保证图像细节与颜色信息问题，提出一种基于双边滤波的单幅图像去雾算法。文献［3］在一种基于SVM分类的雾图自动检测方法中，提出一种从室外自然图像中检测冇雾图像的方法，把图像的RGB分量和亮度进行规范化处理，使得图像与外界光线强度关联最小，通过二维离散傅立叶变换获得图像频谱特征，再结合阁像的灰度共生矩阵一起作为分类的特征。雾阁像中灰度的变化不是很明显，而梯度变化相对明显。灰度-梯度共牛.矩阵一起作为分类的特征能提高识别率。文中釆用灰度-梯度共生矩阵方法提取图像的纹理特征，然后通过定义一个新型图像梯度纹理特征来识别图像中是否

7、冇雾，该新型梯度纹理特征对图像中是否有雾具有较高的识别率。1基于梯度纹理特征的雾图像判别1.1雾图像特征分析雾是常见的一种自然现象，即使是晴朗的夏天，由于地面水汽的蒸发，观察远处的目标也会受到薄雾的影响。雾天能见度低，给户外的监测、监控、自动导航、目标跟踪等带来很大的困难。这对于航空、高速公路和水运造成严重影响。有薄雾的图像会有一块块朦胧、色调淡、无阴影的影像，图像里面的景物看的不是很清晰;有浓雾的图像模糊，图像里面的景物几乎看不清楚，有白茫茫