Visual Enhancement Method for Intelligent Vehicle Based on Brightness Guide Filtering Algorithm

KE WANG; DONGQIANG WANG; ZHOUBING XIONG

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Visual Enhancement Method for Intelligent Vehicle Based on Brightness Guide Filtering Algorithm

机译：基于亮度导向滤波算法的智能车辆可视化增强方法

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In order to improve the low visibility and poor contrast of video, in this study, we propose a haze video enhancement algorithm based on guide filtering method. In the paper, firstly, we simplified the atmospheric attenuation model. Then, the current concentration of haze is estimated based on dark channel priori theory. After that, a guide filter of brightness channel was used to obtain current haze coverage. Videos are recovered based on the results of estimation of haze concentration and coverage. To improve the efficiency of the algorithm, highly time-consuming stage of haze concentration is implemented in initialization phase, and an indicator of video definition is used to control the procedure of subsequent module. Experimental results show that the algorithm can effectively improve the contrast and sharpness of video while with highly computational efficiency. The proposed method can meet the needs of video haze removing.

机译：为了提高视频的低可见度和较差的视频，在这项研究中，我们提出了一种基于引导滤波方法的雾度视频增强算法。在本文中，首先，我们简化了大气衰减模型。然后，基于暗信道先验理论估计雾度的电流浓度。之后，使用亮度通道的引导滤波器来获得电流的雾度覆盖。基于雾度浓度和覆盖率的估计结果来恢复视频。为了提高算法的效率，在初始化阶段实现了雾度浓度的高度耗时的阶段，并且使用视频定义的指示器来控制后续模块的过程。实验结果表明，该算法可以有效地提高视频的对比度和清晰度，同时具有高计算效率。所提出的方法可以满足视频雾度去除的需求。

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来源
《WSEAS Transactions on Signal Processing》 |2018年第1期|共7页
作者
KE WANG; DONGQIANG WANG; ZHOUBING XIONG;
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作者单位

State Key Laboratory of Mechanical Transmission Chongqing University;

Chongqing Academy of Science and Technology;

Changan Automobile Engineering Research Institute Changan AutoMobile Groupy Yangliu Road;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类声学;
关键词
Intelligence vehicle; Haze removal; Brightness guide filtering; Dark channel estimation;

机译：智力车辆;雾化去除;亮度导向滤波;暗信道估计;

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