交通图像大气加雾模型设计与评价

针对数字孪生过程中，交通雾霾图像的采集受天气限制，数据库获取困难导致样本不足等问题，提出了一种新的大气加雾模型，并用于扩展不同浓度的交通雾霾图像数据库。首先，结合暗特征原理，求解大气光值，并提出了一种基于区域方差的大气光补偿方法来获取大气光估计；其次，利用颜色衰减先验估计场景深度，求解初始透射率；然后构建了图像大气加雾模型，将计算的大气光估计与大气加雾透射率代入模型，并利用雾霾系数调整加雾浓度；最后设计了多组交通视频加雾实验并进行评价。实验结果表明，提出的算法能随着预置雾霾系数增大，使得图像主观上明显趋于模糊，客观指标随之逐步发生变化，图像降质规律与真实的含雾场景基本一致，可用于扩充雾霾数据集，具有很好的有效性和实用性。利用不同去雾算法评价对比加雾图像可知，复原图像效果与针对实际图像的去雾效果基本无异，进一步反向验证了加雾模型的有效性。