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Visibility enhancement of fog-degraded image using adaptive total variation minimisation

机译:使用自适应总变化最小化提高雾化图像的可见性

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摘要

Images degraded due to bad weather conditions affect the quality of vision-based security systems, as the distortions obscure contrasts in the frames of the images. In this paper, we present a novel approach that uses adaptive total variation minimisation to retain the object and reduce the noise from a single image, thereby enhancing fog-degraded images. Representative experimental results show that our proposed algorithm is effective for contrast and saturation enhancement of fog-degraded images.
机译:由于恶劣的天气条件而退化的图像会影响基于视觉的安全系统的质量,因为扭曲的图像帧中会形成鲜明的对比。在本文中,我们提出了一种新颖的方法,该方法使用自适应的总变化最小化来保留对象并减少来自单个图像的噪声,从而增强雾化图像。代表性的实验结果表明,我们提出的算法对于雾化图像的对比度和饱和度增强有效。

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