文献类型：期刊文章

作　　者：游江[1] 刘鹏祖[1] 容晓龙[1] 李斌[1] 徐韬祜[1]

YOU Jiang;LIU Peng-zu;RONG Xiao-long;LI Bin;XU Tao-hu(Huayin Weapon Test Center of China,Huayin 714200,China)

机构地区：[1]中国华阴兵器试验中心,陕西华阴714200

出　　处：《激光与红外》

基　　金：军内重点科研基金项目资助。

年　　份：2020

卷　　号：50

期　　号：4

起止页码：493-500

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在装备试验与测试中,常规光学成像系统极易受气象环境(如雾霾、沙尘等)影响,导致探测距离、成像效果、测量精度等受到大幅限制,从而严重影响目标成像效果及关键参数获取。如何增强雾霾条件下光学探测识别能力及成像质量,成为了当前急需解决的关键问题。本文利用偏振成像优势,结合暗通道先验原理,提出了基于暗通道先验原理的偏振图像去雾增强算法。该算法首先利用采集到的偏振图像提取偏振特征,计算偏振度和偏振角;同时,采用基于区域增长算法自动提取出天空区域,对天空区域进行大气光参数估计,获取大气光偏振度及偏振角相关参数估计;然后,结合暗通道先验原理,获取无穷远处大气光强,进而计算各像素点的大气光强;最后,建立在大气物理退化模型基础上,实现图像去雾增强。实例分析与验证中,通过主观评价与客观评价两种方法,对比本文提出的方法和常见其他方法,实际结果表明,本文算法去雾增强能力较强,能有效提升光学系统的探测识别能力及成像质量,对雾霾条件下武器装备关键参数获取具有重要意义。

关 键 词：暗通道先验原理  偏振图像 去雾增强算法  大气散射模型 探测识别  

分 类 号：TP391]