控制与决策

作者：张霓,曾乐襄,何熊熊,李胜

单位：浙江工业大学 信息工程学院,杭州 310023,,浙江工业大学 信息工程学院,杭州 310023,,浙江工业大学 信息工程学院,杭州 310023,,浙江工业大学 信息工程学院,杭州 310023,

关键词：视频去雾;自适应去雾;滚动时域优化;粒子群优化;无参考图像评估

基金：国家自然科学基金项目(61873239)；浙江省重点研发计划项目(2020C03074).

无人机视频由于拍摄的位置和场景不断移动,环境参数亦不断变化,采用以往针对固定场景的去雾方法不能达到最佳效果.为了使无人机视频去雾算法具有自适应性,提出一种基于滚动时域粒子群优化的视频去雾算法.将基于周期和事件混合驱动的滚动调度策略与粒子群算法(PSO)相结合,对可调去雾参数进行滚动优化调整,当与上次优化的帧间隔数大于阈值或环境和场景发生改变时,启动粒子群优化算法重新选取最佳去雾参数.针对无人机视频,分别应用所提出算法和固定去雾参数算法进行实验和对比分析,实验结果表明,对于环境因素动态变化的视频,所提出算法比固定去雾参数算法具有更好的对比度和视觉效果.

来源：2021年第9期

《控制与决策》期刊编辑部

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