霧霾成像條件下的超像素級(jí)目標(biāo)快速精準(zhǔn)定位.pdf

1、物體定位（Object localization）是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)基礎(chǔ)的研究課題，它具有非常重要的理論意義和實(shí)用意義。目前的物體定位算法主要在像素級(jí)別進(jìn)行。由于圖像中的像素?cái)?shù)量龐大，它具有運(yùn)行速度慢、定位精度低的缺點(diǎn)。此外，由于目前的物體定位算法沒有考慮噪聲因素，它們?cè)诮蒂|(zhì)圖像上的定位精度會(huì)大大降低。在本文中，我們研究如何在有霧圖像中進(jìn)行快速而準(zhǔn)確的物體定位。針對(duì)有霧圖像，我們首先將進(jìn)行去霧處理，得到清晰圖像后，我們使用一般的超像素

2、生成算法得到超像素的集合，然后將這些集合中的超像素進(jìn)行網(wǎng)格規(guī)則化，得到超像素級(jí)別規(guī)則的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，最后，在這樣的結(jié)構(gòu)上，我們進(jìn)行精確而快速的物體定位。圍繞這一課題，文本的主要成果包括：
　?。?）提出了局部反照率無關(guān)的單幅圖像去霧算法，算法能夠去掉傳導(dǎo)率圖像中不必要的細(xì)節(jié)而保留整體結(jié)構(gòu)，恢復(fù)得到的圖像更加自然?；趥鲗?dǎo)率圖像，我們還恢復(fù)出深度圖，并在單幅圖像上實(shí)現(xiàn)了重聚焦、重光照等特效；
　　（2）提出了基于全變分L1范數(shù)最小

3、化的單幅圖像去霧算法，它對(duì)不同各類的霧均能取得良好的結(jié)果；
　?。?）提出了保持時(shí)空一致性的視頻去霧框架，能夠得到具有幀間和幀內(nèi)連續(xù)性的清晰視頻。此外，我們還將該框架應(yīng)用至視頻去噪上，同樣也得到了良好的效果；
　　（4）首次提出“超像素網(wǎng)格”的概念，并提出最大化整體相似性和最小化拓?fù)洳町悆煞N超像素網(wǎng)格規(guī)則化方法，可以將任意的超像素輸入規(guī)則化為網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。在此網(wǎng)格結(jié)構(gòu)上，定義好超像素的特征，人們即可像使用像素一樣地使用超像素；<