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霧発生時に撮像された車載カメラ画像の高精度な復元に関する考察:霧の劣化モデルのカルマンフィルタへの適用

机译:雾发生时捕获的车载摄像机图像的高精度恢复的考虑:雾恶化模型在卡尔曼滤波中的应用

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摘要

本文ではカルマンフィルタを用い,霧の影響により劣化した車載カメラ画像を高精度に復元する手法を提案する.提案手法では,霧発生時に車載カメラにより撮像された画像からレーンマーキング等の複比を用いた消失点の推定を行うことで,霧の劣化モデルにおけるパラメータの自動設定を可能とする.さらに,パラメータが自動設定された霧の劣化モデルをカルマンフィルタの観測モデルにおける観測方程式として用いる.また,状態遷移モデルとして動画像に対して動きベクトルを用いたフレーム間での輝度値の推定とその誤差を補正するモデルを導入する.これにより提案手法では,隣接するフレーム間の相関を用いた高精度な復元が実現される.
机译:在本文中,我们提出了一种使用卡尔曼滤波器来高精度恢复由于雾的影响而劣化的车载摄像机图像的方法。在所提出的方法中,可以通过使用多个比率(例如,当产生雾时从由车载摄像机捕获的图像中的车道标记)估计消失点,来自动设置雾劣化模型中的参数。此外,在卡尔曼滤波器的观察模型中,将具有自动设置参数的雾化恶化模型用作观察方程。另外,作为状态转换模型,我们将引入一个模型,该模型使用运动图像的运动矢量来估计帧之间的亮度值并校正误差。结果,在所提出的方法中,利用相邻帧之间的相关性实现了高精度的恢复。

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