[1]陈珂,柯文德,许波,等.改进的彩色图像去雾效果评价方法[J].智能系统学报编辑部,2015,10(5):803-809.[doi:10.11992/tis.201406003]
CHEN Ke,KE Wende,XU Bo,et al.An improved assessment method for the color image defogging effect[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2015,10(5):803-809.[doi:10.11992/tis.201406003]
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《智能系统学报》编辑部[ISSN 1673-4785/CN 23-1538/TP] 卷:
10
期数:
2015年第5期
页码:
803-809
栏目:
学术论文—人工智能基础
出版日期:
2015-10-25
- Title:
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An improved assessment method for the color image defogging effect
- 作者:
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陈珂1, 柯文德1, 许波1, 张良均2
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1. 广东石油化工学院 计算机科学与技术系, 广东 茂名 525000;
2. 广州太普信息技术有限公司, 广东 广州 510663
- Author(s):
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CHEN Ke1, KE Wende1, XU Bo1, ZHANG Liangjun2
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1. Department of Computer Science and Technology, Guangdong University of Petrochemical Technology, Maoming 525000, China;
2. Guangzhou TipDM Information Technology Co., Ltd., Guangzhou 510663, China
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- 关键词:
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图像去雾; 去雾效果评价; 大气散射模型; 相对色彩空间; 可见边对比度
- Keywords:
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image defogging; defogging effect assessment; atmospheric scattering model; opponent color space; contrast of visible edges
- 分类号:
-
TP391
- DOI:
-
10.11992/tis.201406003
- 文献标志码:
-
A
- 摘要:
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针对当前对图像去雾效果评价的不足,提出了一种改进的评价彩色图像去雾效果的方法。该方法同时考虑了对图像边缘的评价以及对颜色失真的评价,基于图像雾化的大气散射模型,通过将原始图像转换到相对色彩空间,提出了度量颜色失真的标准;结合对比度增强的评价方式,提出了一个统一的评价指标,从而实现很好地给出一个符合人眼视觉判断的客观评价结果。实验中基于多种去雾算法的去雾结果,对基于可见边比的评估方法、CNC评价指标和本文提出的评价指标进行了对比,结果表明本文改进的评价标准能更好地体现去雾的质量,获得与视觉判定更加接近的结论。
- Abstract:
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Currently, there is no adequate evaluation method for image defogging effect. Aiming at this, an improved method for the color image defogging effect assessment is proposed. By this method, either the edge’s contrast enhancement or the color distortion is considered. Based on the atmospheric scattering model of an atomized image, the method first converts the original image to the opponent color space, thus deriving a standard for measuring the color distortion. Then, by combining the evaluation means for contrast enhancement, a unified assessment index for color image is generated, with objective evaluation results and good human visual perception. The defogging effects of many defogging methods were evaluated by comparison among the visible edge ratio, CNC value, and the criteria proposed in this paper. The results show that the improved assessment criteria can better reflect defogging quality and is closer to expected visual judgment.
备注/Memo
收稿日期:2014-06-05;改回日期:。
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61272382);广东省科技计划资助项目(2012B0101100037);广东省高等学校科技创新项目(2013kjcx0132).
作者简介:陈珂,男,1964年生,副教授,主要研究方向为机器学习、数据挖掘和图像处理等。主持广东省科技计划项目2项,广东省教育厅科技创新项目1项。发表学术论文20余篇,其中SCI收录1篇,EI收录9篇;柯文德,男,1976年,教授,博士,主要研究方向机器视觉、人工智能和智能机器人等。主持广东省自然科学基金项目1项,广东省科技计划项目2项。发表学术论文40余篇,其中SCI收录4篇,EI收录20篇;许波,男,1986年,讲师,主要研究方向为计算智能、机器学习。
通讯作者:陈珂.E-mail:chenke2001@163.com.
更新日期/Last Update:
2015-11-16