篇一：雾霾天,20种植物最适合摆放
雾霾天，这20种植物最适合放在家里 小伙伴们，今天有没有被雾霾包围的感觉啊，早晨上班，发现整个城市都被淹没在黑乎乎的大雾里了！进了办公室，看着满屋的花儿，这才感受到了点清新啊！雾霾天，不养点花，心里真抗不过去！
橡皮树
橡皮树叶片宽大，吸附粉尘的效果很好，适合摆放在家里。办公桌上可以摆放二十公分左右的扦插小苗，家居摆放可以选择一米左右的植株。
养护要点：
橡皮树冬季养护需要控制浇水量，土壤保证微干就行，温度不能低于5度。如果发现叶面上蒙了一层厚厚的灰尘，一定要及时清理哦。
散尾葵 散尾葵被誉为“最有效的空气加湿器”，能有效的净化空气，吸附灰尘。家里有一盆散尾葵，既能装饰环境，又能有效净化空气，你还不赶紧养一盆。
养护要点：
散尾葵对温度的要求很高，特别是冬季，温度不能低于10度以下；
提供充足的光照，摆放在阳台或者客厅，经常向叶面喷水。
白掌 白掌被称为“废弃过滤王”，烟尘、人体呼出的废弃，尼古丁，甲醛，氨气，通通都能吸收。
养护要点： 白掌属于养护比较简单而定花卉，耐阴性强，对光照要求不足，不耐旱，一旦缺水，叶片便容易萎焉，也不耐寒，冬季温度需要保证在5度以上。
常春藤 常春藤叶片嫩绿，生长迅速，耐阴性超强，能有效的吸收一氧化碳和三氯乙烯，为你提供清新自然的生活环境。
养护要点：
常春藤喜阴不耐暴晒，夏季需要遮阴，冬季可置于阳光充足的地方，耐寒性一般，注意保持叶面清洁。
吊兰
吊兰被称为“甲醛克星”，刚装修的房子，新买了家居，那你一定要买几盆吊兰，新手的话可以采用水培方法，养护更加简单。
篇二：雾天五种类型路段开车有技巧
雾天五种类型路段开车有技巧
第一类：靠近湖泊的路段最易发团雾
经常驾车出行的老司机往往有这样的经验，秋冬季节途经靠近湖泊的路段时，容易遇见奇怪的“团雾”——一团一团的，像飘浮的大气球一样，时有时无，司机好不容易摆脱一团雾的笼罩，本以为可以松一口气，下一团雾却又在不经意间降临，等你意识到有雾的时候，已进入雾团中心了。
据介绍，“团雾”一般出现在昼夜温差较大、无风的早晨，有时傍晚也会发生。所以，冬季行车，特别是出早车时，在思想上要有充分准备。目前正是“团雾”的多发季节，其实“团雾”是辐射雾的一种民间说法，是局部的水汽受辐射降温引起的，素有“马路杀手”之称。 ●警方支招：当行驶中，观察到前方有“团雾”发生视线受阻时，应立即采取减速措施，确保车辆平稳停车，并留有余地。进入“团雾”前，如距离和车速都能满足变道条件，在确保安全的前提下，打开信号灯，减速驶入最右侧车道。这样做的目的是，万一前方发生事故堵车时，能迅速进入应急车道避让通过，避免发生后车追撞。
第二类：长下坡路段雾天多危险
据介绍，长下坡路段往往也是特殊天气条件多发路段，加上行经长下坡路段，不少驾驶人往往习惯长时间踩住刹车，那样可能会导致制动器失效，再加上雾天条件下制动器敏感性下降;因此雾天下坡时，不要单纯依靠制动减速，还要选择低挡位降速;此外绝不允许空挡滑行或熄火滑行。
●警方支招：雾天途经长下坡路段时，应加强观察，减慢至适当车速平稳通过，没有情况不要紧急刹车。遇前方堵车，除非你在最右侧车道能无障碍进入应急车道避让通过外，不要再尝试变换车道。
第三类：城郊接合部路段警惕“象鼻形”雾气
经常在大雾中驾车的市民估计都有这样的感受，浓雾来临前，会有一个“浓—淡—浓”的反复过程，容易迷惑司机，降低司机的警惕性。据了解，专家将雾前这一“浓—淡—浓”变化称之为大雾“象鼻形”现象，可能与大雾降临前短暂的“大气同温”(水汽冷却会散热)有关。这种“象鼻形”雾气往往多发于城郊接合部路段。
●警方支招：“象鼻形”雾气当能见度降到200米到300米时，会突然出现一个短暂回升期，约在10分钟的时间内，能见度会回升到600米至700米，表面上看，雾像是要散去的样子，但大约30分钟到2小时内，能见度会迅速下降到100米以下，对交通产生极大的威胁。因此驾驶人应遇到浓雾突然降临，来不及进入就近的服务区时，应尽快把车停靠在高速公路路肩上，打开雾灯、示廓灯和尾灯。等到视线恢复到一定程度时，尽快离开路肩，或根据实际情况到服务区找安全地带停靠。
第四类：急转弯路段雾气最遮挡视线
平日行车时，急转弯路段本来就属于事故易发地点，加上雾气遮挡、视线阻拦，急转弯路段即使只是薄薄的雾气，其实也蕴藏这巨大的危险性。
●警方支招：在雾区急转弯路段行车时，一般不要猛踩或者快松油门，更不能紧急制动和急打方向盘。如果认为确需降低车速时，先缓缓放松油门，然后连续几次轻踩刹车，达到控制车速的目的。
第五类：“S”形道路雾天易追尾
途经“S”形道路，前后车的间距不易控制，因此十分容易发生追尾事故。
警方支招：途经“S”形道路，车辆应该尽量避开清晨和午夜雾气多发时段;如进入有雾区域，应尽量使用近光灯，这样，可以看清楚地面的标线，沿着标线保持方向，防止跑偏;在不确定前方情况的时候，用好汽车喇叭也很重要，防止追尾事故的发生。
篇三：雾天降质图像清晰度恢复技术研究4000
雾天降质图像清晰度恢复技术研究
摘要雾霾天气的情况下，在户外获取的场景图像受到该天气情况的不利影响影响，导致所获取的图像的对比度信息丢失，色彩变淡场景中信息受损，严重影响了户外计算机视觉系统的工作质量，使其无法可靠的工作。所以在雾天的天气条件下，通过图像去雾处理技术处理雾化的图像，增加雾天情况下户外场景的对比度非常重要，值得我们去开展图像去雾的研究。
本文围绕先验暗原色去雾方法开展研究，并在此方法的基础上，改进该方法。针对图像去雾的实时性要求，以及颜色失真问题作了以下处理：
（1） 将图像从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间进行处理；
（2） 使用Guide Filter代替抠图法处理透射率t值图。
经过实验对比，证明优化后的去雾方法能有效获得清晰地图像，并且缩短了图像处理的时间，提高去雾图像的质量，满足了图像去雾的实时性要求。
关键词：暗原色去雾大气散射模型 guide滤波器 YUV
AbstractUnder haze weather conditions, the outdoor scene image acquired by the adverse effects of the influence of weather conditions, resulting in the contrast of the acquired image information is lost, damaged scene color fades information, a serious impact computer vision system for outdoor work quality, making it impossible to reliably work. So in foggy weather conditions, through image processing techniques to deal with atomized mist image, increase contrast outdoor scenes under foggy conditions is very important, it is worth us to carry out research image to fog.
This paper focuses on the dark color to fog a priori methods research, and based on
this method, the improvement of the method. Real-time requirements for the image to go to the fog, and the color distortion problem made the following treatment: (1) the image from the RGB color space to YUV color space to process;
(2)using guide filter instead of cutout method and treatment of transmittance t value.
Through experimental comparison, the optimized to fog that method can effectively obtain a clear image, and short the time of image processing, improve the quality of the image to fog can meet the real-time requirements of image to fog.
Keywords:Dark grey tofog Atmosphericscattering model guide filter YUV
目录
摘要 ....................................................................................................................................... I Abstract ................................................................................................................................. I
一、绪论 .............................................................................................................................. 3
1.1研究背景 ................................................................................................................. 3
1.2 研究的目的与意义 ................................................................................................ 3
1.3 国内外雾化图像恢复技术研究概况 .................................................................. 3
二、大气散射理论及退化模型 .......................................................................................... 4
2.1大气的散射 ............................................................................................................. 4
2.3大气散射模型 ......................................................................................................... 4
三暗原色先验 ...................................................................................................................... 6
3.1 暗原色去雾原理 ............................................................................................. 6
3.2暗原色去雾的缺点 .......................................................................................... 7
四、基于暗原色去雾方法的优化 ...................................................................................... 7
4.1 YUV颜色空间RGB颜色空间 ............................................................................. 7
4.2利用guide滤波代替抠图法 .................................................................................. 9
五、结果分析 .................................................................................................................... 10
六、总结与展望 ................................................................................................................ 11
参考文献 ............................................................................................................................ 12
一、绪论
1.1研究背景
随着人类社会步入信息时代，人们对于对信息的采集以及信息的提取有了更大的需求，其中图像作为信息的以一种载体有着更加直观的作用。
近些年来，极端天气频发。在雨、雾、雪等恶劣天气下，户外获得的图像会受到复杂天气的影响。而其中雾，霾天气是较常遇到的天气，这种天气时空中有大量的悬浮颗粒，由于这些微粒对光线的散射、吸收等作用，使得大气的能见度降低，造成了雾天拍摄的图像质量大大降低，图像的清晰对和对比度受影响，最终直接导致了图像中细节被遮盖，图像信息无法正常提取。
因此雾天条件下，图像处理技术对雾化图像的处理，还原原始的无雾图像，方便与图像信息的提取，使得计算机视觉系统能够在恶劣天气下也能正常提取图像信息，降低天气对计算机视觉系统的不利影响，这无疑具有十分重要的理论和实际应用价值。
1.2 研究的目的与意义
在雾霾天气的条件下，户外拍摄时，图像的清晰度下降，图像细节模糊，导致从中提取的有用信息减少，影响对图像清晰度要求较高的计算机视觉系统的工作可靠性。本文通过对雾化图像去雾算法的研究，选择先验暗原色的去雾算法，在改善图像清晰度和能见度的同时，缩短图像去雾的时间，提高去雾图像的质量，有利于户外计算机视觉系统的成像及图像信息的提取。
本文的研究对于城市道路交通视频监控系统、银行的监控系统、视频安防监控领域有着重大的现实意义。此外，本文的研究也可为地形探测、遥感导航的系统提供有效的图像预处理途径。并且，本文的研究有助于加强遥感图像的有效利用，在目标识别、遥感导航及军事国防领域都具有重大的应用价值。
1.3 国内外雾化图像恢复技术研究概况
图像去雾技术是为了消除不利的天气因素对图像的清晰度和对比度方面的
影响，从而增强图像的质量，该问题吸引了国内外研究人员的兴趣。大气散射对人的视觉影响最大，根据是否依赖大气散射模型，可以将现有的去雾技术分成两类，即基于物理模型方法和基于非物理模型方法。
在图像去雾技术的基础上，视频去雾也有所发展。目前主要是将图像去雾技术扩展到视频去雾领域。
二、大气散射理论及退化模型
有雾天气条件下在户外进行取景时，户外场景会受到雾气的影响，导致传感器获得的图像清晰度不高，获得的图像不可靠，影响了计算机视觉系统在雾天情况下的可靠、稳定工作。
2.1大气的散射
图片质量下降从本质上来说，是由于场景的反射光线在进入传感器的传播过程中，光线与大气中的气溶胶系统的微粒相遇，发生交互作用，使得光线的传播方向及能量发生变化并在空间中以一定规律重新分布的结果。根据交互作用的原理分为三个类型：吸收、散射和放射。其中大气散射作用从本质上讲是大气中的微粒或是气溶胶系统的微粒与入射的电磁波发生交互作用，产生多极子或电偶极子振荡，并以此微粒为中心，向各个方向辐射与入射的电磁波频率相同的散射波。
2.2大气散射模型
Mie散射理论对大气的散射现象进行了详细的阐述和论证。将大气中复杂的散射作用分为两大类：光线在传播中通过大气介质时引起的光强度衰减作用和大气中的大量微粒散射的环境光随场景光进入接收装置所引起的大气光作用。
图2.1入射光衰减模型和大气光成像模型
由于大气粒子的散射作用，入射光线有小部分被大气介质散射和吸收，使得光的辐射能量衰减，并且在这个过程中，场景点辐射衰减度随着场景与接收装置距离的增加呈现指数性规律。
主要有入射光衰减模型和大气光成像模型，示意图分别为下图。
图2.2衰减模型
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