Bilder av utomhusscener fångade i dåligt väder lider av dålig kontrast. Under dåligt väder sprids det ljus som når en kamera allvarligt av atmosfären. Det resulterande förfallet i kontrast varierar över scenen och är exponentiellt i djupet av scenpunkter. Därför, traditionella utrymme invariant bildbehandling tekniker är inte tillräckligt för att ta bort vädereffekter från bilder. I detta papper; Vi presenterar en snabb fysik-baserad metod för att beräkna scenstruktur och därmed återställa kontrasten av scenfiom två eller flera bilder tagna i dåligt väder. Till skillnad från tidigare tekniker kräver vår metod ingen förhandsinformation om väderlek eller scen, och är effektiv under ett brett spektrum av väderförhållanden inklusive dis, dimma, dimma och andra aerosoler. Furtheq vår metod kan tillämpas på gråskala, RGB färg; multi-spektral och även IR bilder. Vi utökar också tekniken för att återställa kontrasten av scener med rörliga objekt, fångas med hjälp av en videokamera. De flesta utomhusseende applikationer som övervakning, målspårning och autonom navigering kräver robust detektering av bildfunktioner. Men under dåliga väderförhållanden bryts bildernas kontrast och färg drastiskt ner. Därför är det absolut nödvändigt att ta bort vädereffekter från bilder för att göra visionssystem mer tillförlitliga. Tyvärr ökar effekterna av dåligt väder exponentiellt med avstånden från scenpunkter från sensorn. Som ett resultat, konventionella utrymme invariant filtrering tekniker misslyckas med att tillräckligt ta bort vädereffekter från bilder. På senare tid har intresset för bildbehandling och syngemenskaper ökat i frågor som rör bildbehandling under dåligt väder. Kopeika et a1 [5, 171 de-blur atmosfäriskt degraderade bilder med hjälp av en väderförutsedd överföringsfunktion för atmosfärisk modulering, och en a-prioriterad uppskattning av det avstånd från vilket scenen avbildas. Oakley et a1 [ 12, 151] beskriver en fysikbaserad metod för att återställa scenkontrast utan att använda förutsagd väderinformation. Men de antar att scendjup är kända i förväg, och ungefärlig fördelning av strålar i scenen av en enda gaussian med känd varians. - Vad är det för fel på dig? Med hjälp av begränsningar på scen färgförändringar, de beräkna slutföra 3D struktur och återhämta klar dag scen färger från två eller flera dåliga väder bilder. De antar emellertid att de atmosfäriska spridningsegenskaperna inte förändras med ljusets våglängd. Denna fastighet håller över det synliga spektrumet endast för vissa väderförhållanden såsom dimma och tät dimma. Dessutom är den dikromatiska modellen tvetydig för scenpunkter vars färger matchar färgen på dimma eller dimma. Polariserande filter har använts i stor utsträckning av fotografer för att minska riskerna i bilder. Men polarisering filtrering ensam garanterar inte fullständig borttagning av dis. Schechner et a1 [ 131 analyserade ytterligare 2 eller fler polarisering filtrerade bilder för att beräkna scenstruktur och dehaze bilder. Ett annat verk av Grewe och Brooks [2] använder wavelet baserad fusion av flera dåliga väderbilder för att få en mindre suddig bild. I denna uppsats presenterar vi en fysikbaserad metod för att återställa kontrast helt från två eller flera bilder tagna i dåligt väder. En monokrom atmosfärisk spridningsmodell som beskriver hur scenstyrka påverkas av väderförhållanden presenteras. Denna modell är giltig både i det synliga och nära-IR-spektra, och för ett brett spektrum av väderförhållanden såsom dimma, dimma, dimma och andra aerosoler. Baserat på denna modell presenteras en automatisk algoritm för att återställa fullständig scenstruktur från två bilder tagna under olika väderförhållanden. Med hjälp av den beräknade strukturen återställs kontrasten från en enda bild av scenen. Vi utökar våra algoritmer för att hantera video och beskriver en enkel heuristisk för att återställa kontraster av rörliga objekt i scenen vars djup är okända. Hela analysen i detta papper görs för monokroma (smala spektralband) bilder. Vi visar dock att våra metoder kan tillämpas på bilder tagna med gråskala, bredband RGB, multi-spektral och även smalband IR-kameror. Effektiviteten hos dessa sensorer under olika väderförhållanden diskuteras. Spridning av ljus genom fysiska medier har varit ett av huvudämnena för forskning inom atmosfäroptik och astronomi. I allmänhet är den exakta karaktären av spridning mycket komplex och beror på de typer, orienteringar, storlekar och fördelningar av partiklar som utgör media, liksom våglängder, polarisering tillstånd och riktningar av det tillbud ljuset [ 1, 3]. Här fokuserar vi på två modeller - uppmärksamhet och luftljus, som utgör grunden för vårt arbete.
Narasimhan m.fl. I REF föreslogs en metod för att uppskatta djupinformationen genom att jämföra två bilder av samma scen under olika väderförhållanden.
Removing weather effects from monochrome images
{'venue': 'Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2001', 'journal': 'Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2001', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}