视频图像的去雾是图像处理领域的一个重要研究内容,被广泛应用于视频辅助运输、驾驶员辅助系统、遥感和户外视频监控等领域。本文基于大气模型开展了联合最小值滤波和双边滤波的快速去雾方法的研究。论文的主要研究工作及取得的研究进展如下:1、针对颜色衰减先验模型复原场景深度图有误差的问题,提出了联合最小值滤波和双边滤波的方法来处理深度图的思想。利用局部景深不变的假设,让邻域像素的景深值相等,利用双边滤波消除出现的块效应;解决了近处白色区域在深度图中被误认为是远处的问题,提升了去雾效果的同时保证了算法的运算速度。仿真实验验证了方法的有效性。2、针对单幅图像去雾算法框架复杂、计算量的缺点,提出了联合最小值滤波和双边滤波的快速去雾方法。利用双线性插值的方法缩小图像,使之计算量变小;获得需要的透射率图后,同比例放大透射率图。解决了运算速度慢造成的画面卡顿问题。仿真实验结果表明,该方法提升了单幅图像去雾的实时性。3、搭建了实时处理视频的系统。从可见光相机输入彩色视频,通过网口传输到电脑端,进行去雾处理之后,输出到显示器,并通过网线远程控制云台;开发了一个适应windows平台、能长时间运行的实时去雾平台软件。通过系统实验验证了所提出去雾方法的性能。采用色彩失真和可见边缘等评估指标进行了评价。