Image processing applications commo

Image processing applications commonly assume a relatively transparent
transmission medium, unaltered by the atmospheric conditions. Outdoor vision
applications such as surveillance systems, intelligent vehicles, satellite imaging,
or outdoor object recognition systems need optimal visibility conditions in order
to detect and process extracted features in a reliable fashion. Since haze
degradation effects depend on the distance, as disclosed by previous studies [1,
2] and observed as well in our experiments (see Fig. 1), standard contrast enhancement
filters such as histogram stretching and equalization, linear mapping,
or gamma correction are limited to perform the required task introducing halos
artifacts and distorting the color. The contrast degradation of a hazy image is both multiplicative and additive. Practically, the haze effect is described by
two unknown components: the airlight contribution and the direct attenuation
related to the surface radiance. The color ambiguity of the radiance is due to
the additive airlight, which increases exponentially with the distance. Enhancing
the visibility of such images is not a trivial task, as it poses an inherently underconstrained
problem. A reliable restoration requires an accurate estimation of
both the true colors of the scene and the transmission map, closely related to
the depth-map.

結果 (中文) 1:

图像处理应用程序通常假设一个相对透明的
传输介质，不变的大气条件。户外视觉
应用如监控系统，智能车辆，卫星成像，
或室外物体识别系统需要为了
来检测和处理提取的特征以可靠的方式最佳能见度条件。因为灰霾
降解作用取决于距离，所公开的以往的研究[1，
2]和观察，以及在我们的实验中（参见图1），标准的对比度增强滤波器
如直方图拉伸和均衡化，线性映射，
或γ校正仅限于执行所需的任务引入晕
文物和扭曲的颜色。朦胧的图像的对比度下降是两个乘法和加法。的空气光贡献和直接衰减
相关的表面辐射率：实际上，雾度的影响是通过
2未知成分说明。的辐射的颜色模糊是由于
添加剂空气光，它与距离呈指数增大。提高
这些图像的可见性是不是一个简单的任务，因为它提出了一个内在的约束不足
问题。一个可靠的恢复需要的
场景的两个真实的色彩和传输地图的准确估计，有密切关系
的深度图。

結果 (中文) 2:

图像处理应用中通常假设一个相对透明的
传输介质，由大气条件不变。户外视觉
应用，如监控系统，智能车辆，卫星成像，
或室外物体识别系统需要
最佳能见度条件下检测和可靠的时尚工艺提取的特征。由于
阴霾降解的影响取决于距离，由以前的研究[ 1，2 ]和
透露，观察到在我们的实验中（见图1），标准的对比度增强
过滤器，如直方图拉伸和均衡，线性映射，
或伽玛校正是有限的执行要求的任务
引入晕文物和扭曲颜色。一个朦胧的图像对比度退化是乘法和加法。实际上，烟雾效果是通过
两个未知成分的描述：光的贡献和直接的衰减
的表面辐射相关。辐射的颜色模糊是由于
加光，指数随着距离的增加而增加。提高
这样的图像的可见性是不是一个简单的任务，因为它构成一个贝斯
问题。一个可靠的恢复需要
现场的真实颜色准确的估计和传输地图，以
深度地图密切相关。

結果 (中文) 3:

图像处理应用程序通常假定一个相对透明
传输介质，不变的大气条件。室外视觉
应用程序，如监测系统、 智能车辆卫星成像，
或室外对象识别系统需要按顺序优化能见度条件
来检测和处理中一种可靠的方式的提取的功能。自从烟霾
退化的影响取决于距离，由以前的研究曾透露 [1，
2] 和观察，以及在我们实验中 (见图 1)，标准对比度增强
滤镜如直方图拉伸和均衡、 线性映射
或伽玛矫正被限制为执行所需的任务介绍晕
文物和扭曲颜色。一个朦胧对比度退化是图像的乘法和添加剂。烟霾效应由描述的实际上，
两个未知的组件： airlight 贡献和直接衰减
与相关的表面光泽。颜色歧义的光辉是
添加剂 airlight，以距离成倍增加。加强
这种图像的可见性不是琐碎的任务，因为它构成固有种
问题。可靠的恢复需要准确的估计
这两个真实场景和传输地图，密切相关的颜色
深度映射。