ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2015, № 10 · СМЕЖНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Метод улучшения различимости объектов при наличии гидрометеоров

А.В. Кокошкин1, В.А. Коротков1, К.В. Коротков1, Е.П. Новичихин1

1 ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН, Москва, Россия
Полный текст УДК 621.396 EDN UNJSFT

Аннотация

Качество изображений объектов на открытой местности зависит от состояния атмосферы (наличия атмосферных образований, в основном гидрометеоров). В данной работе рассматривается увеличение контраста путем преобразования динамического диапазона яркостей изображения на основе оценки коэффициента поглощения атмосферы.

  • гидрометеоры
  • hydrometeors
  • цифровые изображения
  • динамический диапазон
  • усиление контраста
  • улучшение различимости объектов
Abstract (in English)

The quality of the images of objects in an open area depends on the state of the atmosphere (the presence of atmospheric formations, mainly hydrometeors). This study examines the increase in contrast by converting the dynamic range of the image brightness based on the evaluation of the absorption coefficient of the atmosphere.

Для цитирования

Кокошкин А.В., Коротков В.А., Коротков К.В., Новичихин Е.П. Метод улучшения различимости объектов при наличии гидрометеоров // Журнал радиоэлектроники. – 2015. – № 10.

Литература

  1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
  2. Halmaoui H., Cord A., Hautière N. Contrast restoration of road images taken in foggy weather // 2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops. 2011. P. 2057-2063.
  3. Tripathi A.K., Mukhopadhyay S. Removal of fog from images: A review // IETE Technical Review. 2012. Vol.29, № 2. P.148-156.
  4. Михайлюк Ю.П., Начаров Д.В. «Метод улучшения различимости объектов на цифровых изображениях, полученных в условиях недостаточной видимости». // «Журнал Радиоэлектроники» [электронный журнал], N 6, 2015, URL: http://jre.cplire.ru/jre/jun15/4/text.html
  5. Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang, Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior, IEEE Transaction on pattern analysis and machine intelligence, v.33, No.12, December 2011, pp. 2341-2353
  6. Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang, Final Project: Dark Channel Prior Haze Removal, http://students.cec.wustl.edu/~jwaldron/559/project_final/, 05.08.2012.