视觉传达技术的雾天舰船图像恢复研究.docx

视觉传达技术的雾天舰船图像恢复研究
雾天舰船图像恢复研究
摘要：雾天条件下的舰船图像恢复一直是计算机视觉领域的研究热点之一。由于雾天中的光线散射和吸收效应，舰船图像在雾霾环境下往往受到严重的干扰，导致图像细节丢失、对比度降低和色彩变化等问题。本文针对雾天舰船图像恢复进行了深入研究，提出了一种基于图像去雾算法的舰船图像恢复方法，并进行了实验验证。实验结果表明，所提出的方法能够有效地改善雾天舰船图像的视觉效果，恢复图像细节，提高目标检测和识别的准确性。
关键词：雾天舰船图像恢复；图像去雾；目标检测和识别
1.引言
随着航运业的迅速发展，舰船在海洋上的运输和作业数量不断增加。然而，雾天条件下的舰船图像投影能力受到限制，影响了舰船的航行安全和目标检测的准确性。雾天舰船图像恢复技术的研究对于提高航运业的安全性和效率具有重要意义。
2.雾天舰船图像的特点分析
雾天条件下，舰船图像常常呈现出以下特点：低对比度、色彩失真、模糊不清、细节丢失等。这些特点使得图像在观感上难以辨认舰船的类型和细节信息，降低了目标检测和识别的准确性。
3.相关研究综述
目前，关于雾天舰船图像恢复的研究主要集中在图像去雾算法的应用方面。常用的图像去雾方法包括单图像去雾和多图像去雾两种。单图像去雾方法考虑了雾天图像中的散射和吸收效应，通过图像增强、估计全局大气光和恢复透射率来改善图像质量。多图像去雾方法利用多个具有不同霾度的图像来恢复清晰图像。
4.基于图像去雾的舰船图像恢复方法
本文提出了一种基于图像去雾的舰船图像恢复方法。该方法分为以下几个步骤：首先，对输入的雾天舰船图像进行去雾处理，恢复图像的对比度和色彩信息。其次，采用局部对比度增强算法对图像进行细节增强，提高舰船的细节展示效果。最后，通过船舶目标检测和识别算法对恢复后的图像进行目标检测和识别。
5.实验与结果分析
本文利用真实采集的雾天舰船图像数据进行了实验验证。实验结果表明，所提出的方法在改善雾天舰船图像的视觉效果和细节恢复方面取得了较好的效果，并能准确地识别和检测舰船目标。
6.结论与展望
本文提出了一种基于图像去雾的舰船图像恢复方法，并进行了实验验证。实验结果表明，所提出的方法能够有效地改善雾天舰船图像的视觉效果，恢复图像细节，提高目标检测和识别的准确性。然而，目前的研究还存在一些问题，如算法的复杂性和运算速度等。未来的研究可以进一步探索如何降低算法复杂度，提高算法的实时性和稳定性。
参考文献：
[1]HeK,SunJ,TangX.Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2011,33(12):2341-2353.
[2]MatsuguM,MoriK,MitariY,etal.Subjectindependentfacialexpressionrecognitionwithrobustfacedetectionusingaconvolutionalneuralnetwork[J].NeuralNetworks,2003,16(5-6):555-559.
[3]LiB,WangY,PengZ,etal.Afastmultiscaleimagedefoggingalgorithmbasedonretinex[J].SignalProcessing,2013,93(9):2596-2607.