久晴大雾雨,久雨大雾晴原理

研究团队对雾气影响下的图像退化问题进行了深入研究，特别是在含有噪声的图像上，提出了一种新的增强方法。该研究针对三峡地区获得的雾天降质图像进行探索，尤其关注了光电雷达监控系统昼光传感器捕获的图像特性。这种图像在雾气的影响下，不仅整体偏暗、对比度低、色彩失真，而且隐含噪声。针对这一问题，研究团队提出了一种噪声干扰下的雾天图像增强新方法。首先使用引导滤波器对原始图像进行滤波操作，然后对滤波后的图像进行直方图拉伸变换。大量的实验结果表明，这种方法可以有效地抑制噪声干扰，同时显著提高降质图像的质量。

文章详细阐述了该方法的提出背景、理论基础和实验设计。文章介绍了噪声干扰下雾天图像增强方法的研究现状和研究难点。然后，通过对比实验，验证了本文方法的有效性。在实验过程中，使用了不同算法对同一组雾天降质图像进行处理，从主观和客观两个方面进行评价。实验结果表明，本文方法在滤除噪声、保持图像结构和提高图像亮度方面表现优异。与其他算法相比，本文方法在均方误差、峰值信噪比和结构相似度方面取得了更好的结果。本文方法的时效性也较高。

本文方法的核心在于先使用引导滤波器对图像进行保边去噪，然后使用直方图拉伸技术调节图像亮度。引导滤波器可以有效地保留图像的边界信息，同时平滑噪声。直方图拉伸技术则可以提高图像的对比度，突出细节，恢复出清晰可辨的图像。本文方法在处理隐含噪声的雾天降质图像时表现出良好的效果，特别适用于光电雷达监控系统昼光传感器所捕获的含雾图像的增强。

本文提出了一种简单有效的雾天降质图像增强方法，该方法在提高雾天图像视觉质量的有效地滤除了噪声干扰。实验结果表明，该方法在细节保持、亮度和噪声抑制方面均优于其他算法，具有较高的时效性。该方法为光电雷达监控系统昼光传感器所捕获的含雾图像的增强提供了有效的解决方案。

参考文献部分略。