基于暗通道算法优化的雾天目标检测研究

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雾天情况下的目标检测任务如人脸识别、无人驾驶、车牌识别等,其性能因目标被不同程度遮挡而受到严重影响。为了解决雾天目标检测任务中目标特征表达不足的问题,需要联合图像去雾算法来降低检测任务中目标提取难度,增强检测模型对不同程度雾的鲁棒性。经典图像去雾算法中暗通道先验算法具有复杂度低、实时性高等特点,但该算法对色彩信息不敏感且去雾参数需根据先验知识人工选择,在结合目标检测任务时存在一定的性能瓶颈。此外,去雾算法较少与目标检测算法进行深度融合,形成端到端的联合处理算法。为解决上述问题,本文开展以下研究:(1)针对暗通道先验算法对色彩信息不敏感的问题,本文提出了色彩自适应的暗通道先验优化算法即ACDCP算法。该算法将原始图像分为R、G、B三个单通道,基于暗通道先验模型计算每个通道的透过率,并在暗通道处理过程中引入偏置系数C来调整大气光值,提高算法对色彩信息的敏感度。最后根据各通道的透过率和调整后的大气光值,进行去雾处理并生成去雾图像。(2)针对暗通道先验算法中的去雾参数需要人工手动设置问题,本文提出了基于图像自适应的参数生成网络FA-Net,包括图像参数预测模块CF-Net和图像处理模块FP-Net。图像参数预测模块通过结合图像的全局内容,如亮度、颜色和色调,以及雾的程度来学习和预测图像处理模块所需的最优参数。图像处理模块包括ACDCP去雾以及对比度和锐化等图像处理算法,实现了对目标特征的精细化处理。FA-Net通过神经网络自动生成去雾和图像处理参数,易于与目标检测算法结合。(3)针对在执行雾天场景下的目标检测任务时去雾算法与目标检测算法相互独立不相兼容且两者优化目标不同的问题,本文提出了一种两者联合优化的算法FOG-YOLO,以端到端的方式实现FA-Net和目标检测算法YOLOv4联合学习。通过检测框弱监督约束方法,FA-Net学习到适应目标检测的图像增强参数,从而提升最终目标检测YOLOv4的性能。本文在VOC的加雾数据集VOC_f上进行实验,实验结果证明本文提出的FOG-YOLO方法可以在正常和大雾的天气条件下自适应地处理图像,并且检测效果有明显提升。本文提出的方法为后续的研究提供了一个基准的研究框架。
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