朱進(jìn)玉+郝熠

摘要：在對低能見度環(huán)境下車路環(huán)境目標(biāo)檢測時，傳統(tǒng)的算法效果不理想。針對這一問題，本文提出了基于偏振成像的低能見度車路環(huán)境目標(biāo)感知算法。通過建立低能見度環(huán)境去霧模型，在此基礎(chǔ)上對圖像完成去霧后進(jìn)行基于小波變換的圖像融合算法，得到車路環(huán)境目標(biāo)感知圖像。此算法對圖像的進(jìn)一步處理以及檢測目標(biāo)信息有著重要的意義。

關(guān)鍵詞：偏振成像；低能見度；目標(biāo)感知；

2.3基于小波變換的圖像融合

基于小波變換的圖像融合是在人眼在對圖像處理時，通常將圖像在不同的頻率中進(jìn)行處理這一理論基礎(chǔ)上進(jìn)行，從而更加符合人眼的識別習(xí)慣。本文中，在對圖像進(jìn)行基于小波變換的融合過程中，主要完成對偏振度圖像、偏振角圖像、低能見度去霧后的目標(biāo)場景強(qiáng)度圖像等圖像的融合。

基于小波變換的圖像融合實(shí)現(xiàn)方法：首先，將要進(jìn)行融合的圖像進(jìn)行簡單的預(yù)處理，如對圖像進(jìn)行配準(zhǔn)、濾波等，之后將每幅圖像基于小波分解原理分解到不同的頻率通道下，在對應(yīng)的頻率通道下根據(jù)預(yù)設(shè)的融合系數(shù)進(jìn)行圖像的深度融合，最后基于小波反變換，完成圖像的重構(gòu)，得到融合后的圖像。

2.4 環(huán)境目標(biāo)感知算法步驟

綜上所述，提出低能見度環(huán)境下車路環(huán)境的目標(biāo)感知算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟為：

（1）獲取不同偏振角度下的偏振圖像；

（2）對獲取的圖像預(yù)處理，配準(zhǔn)，濾波，歸一化；

（3）計算Stokes矢量參數(shù)；

（4）根據(jù)計算到的Stokes矢量參數(shù)，計算得到偏振度和偏振角圖像；

（5）根據(jù)與偏振片相互垂直及平行的偏振圖像估計無窮遠(yuǎn)處大氣光強(qiáng)度，得到去霧后的目標(biāo)場景強(qiáng)度圖像，對圖像進(jìn)行基于小波塔式分解；

（6）將偏振度和偏振角圖像基于能量融合，對融合后的圖像基于小波塔式分解；

（7）將前兩部分解后的圖像在對應(yīng)的頻率通道下進(jìn)行融合；

（8）對融合后的圖像進(jìn)行重構(gòu)，得到融合后的圖像；

在上述步驟下，即可得到基于偏振成像的低能見度環(huán)境下的車路環(huán)境目標(biāo)感知圖像。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)中通過獲取不同偏振角圖像，采用本文提出的基于偏振成像的低能見度環(huán)境下的車路環(huán)境目標(biāo)感知算法得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。圖（a）、圖（b）、圖（c）分別為分別取0o，60o，120o情況下的偏振圖，圖（d）為偏振度圖，圖（e）為偏振角圖，圖（f）經(jīng)處理后得到的環(huán)境目標(biāo)感知圖像。由圖可知，本文提出的算法對低能見度環(huán)境下車路環(huán)境目標(biāo)的感知有較好效果。

圖2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)論

針對已有的低能見度環(huán)境下的車路環(huán)境目標(biāo)感知算法的不足，本文提出的基于偏振成像的低能見度環(huán)境下的車路環(huán)境目標(biāo)感知算法對低能見度環(huán)境下車路環(huán)境目標(biāo)的識別有較好的效果，對圖像的進(jìn)一步處理以及檢測目標(biāo)信息有著重要的意義。

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作者簡介：

姓名：朱進(jìn)玉（1991.02）性別：男，陜西省延安市人，本科學(xué)歷，專業(yè)或職業(yè)：控制理論與控制工程專業(yè)。