一种基于SVM分类的雾图自动检测方法

摘要：

从图像中自动检测出是否有雾是智能去雾的前提.本文提出一种从室外自然图像中检测有雾图像的方法,把图像的RGB分量和亮度进行规范化处理,使得图像与外界光线强度关联最小,然后通过二维离散傅立叶变换获得图像频谱特征,再结合图像的灰度共生矩一起作为分类的特征.本文收集大量室外彩色无雾图像,进行模拟加雾,通过训练和评估,获取检测有雾图像的矢量特征库.通过收集到的有雾和无雾的自然图像检测实验证明,本文的矢量特征库可信,并且本文的方法具有良好的雾图检测能力,能为智能去雾提供很好的前置条件和方法.

关键词： 图像检测 智能去雾 频谱特征 灰度共生矩

作者: 胡众义 刘清 郭建明 徐华中

作者单位: 武汉理工大学智能交通系统研究中心,湖北武汉 430063 武汉理工大学智能交通系统研究中心,湖北武汉 430063;武汉理工大学自动化学院,湖北武汉 430070 武汉理工大学自动化学院,湖北武汉 430070

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国多智能体系统与控制会议(MASC2013)

会议地点: 河南焦作

会议语种:中文

页码: 1-7

在线出版日期: 2014-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）