Markov Random Field model for single image defogging

Fog reduces contrast and thus the visibility of vehicles and obstacles for drivers. Each year, this causes traffic accidents. Fog is caused by a high concentration of very fine water droplets in the air. When light hits these droplets, it is scattered and this results in a dense white background, called the atmospheric veil. As pointed in [1], Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) based on the display of defogged images from a camera may help the driver by improving objects visibility in the image and thus may leads to a decrease of fatality and injury rates. In the last few years, the problem of single image defogging has attracted attention in the image processing community. Being an ill-posed problem, several methods have been proposed. However, a few among of these methods are dedicated to the processing of road images. One of the first exception is the method in [2], [1] where a planar constraint is introduced to improve the restoration of the road area, assuming an approximately flat road. The single image defogging problem being ill-posed, the choice of the Bayesian approach seems adequate to set this problem as an inference problem. A first Markov Random Field (MRF) approach of the problem has been proposed recently in [3]. However, this method is not dedicated to road images. In this paper, we propose a novel MRF model of the single image defogging problem which applies to all kinds of images but can also easily be refined to obtain better results on road images using the planar constraint. A comparative study and quantitative evaluation with several state-of-the-art algorithms is presented. This evaluation demonstrates that the proposed MRF model allows to derive a new algorithm which produces better quality results, in particular in case of a noisy input image

Reconstruction 3D à partir de paires stéréoscopiques en conditions dégradées

Stereo reconstruction serves many outdoor applications, and thus sometimes faces foggy weather. The quality of the reconstruction by state of the art algorithms is then degraded as contrast is reduced with the distance because of scattering. However, as shown by defogging algorithms from a single image, fog provides an extra depth cue in the grey level of far away objects. Our idea is thus to take advantage of both stereo and atmospheric veil depth cues to achieve better stereo reconstructions in foggy weather. To our knowledge, this subject has never been investigated earlier by the computer vision community. We thus propose a Markov Random Field model of the stereo reconstruction and defogging problem which can be optimized iteratively using the ±-expansion algorithm. Outputs are a dense disparity map and an image where contrast is restored. The proposed model is evaluated on synthetic images. This evaluation shows that the proposed method achieves very good results on both stereo reconstruction and defogging compared to standard stereo reconstruction and single image defogging.Nous nous sommes intéressés au problème de la reconstruction 3D à partir de paires stéréoscopiques en présence de brouillard. De nombreux algorithmes existent pour effectuer la reconstruction stéréoscopique, mais peu sont adaptés aux conditions dégradées et en particulier, au brouillard. De ce fait, ils produisent des résultats incorrects à partir d'une certaine distance. L'une des principales causes de cette limitation est la diminution du contraste avec la distance due au brouillard. La restauration du contraste dans une image en présence de brouillard connaît un intérêt croissant en traitement d'image ces dernières années, en particulier pour des applications destinées aux aides à la conduite. De nombreux algorithmes ont été proposés et permettent d'apporter des solutions approchées à ce problème. Un grand nombre d'entre eux sont fondés sur la loi de Koschmieder qui permet de faire le lien entre l'intensité de l'image, l'intensité originale de la scène et la profondeur. L'un des problèmes de la restauration du contraste monoculaire est l'ambiguïté entre l'épaisseur du voile atmosphérique liée à la profondeur et la couleur plus ou moins claire de la scène, qui fait que ce problème est mal posé. Des contraintes arbitraires doivent donc être ajoutées et cela fait que la solution est approchée. Souvent, la profondeur estimée est très différente de la profondeur exacte de la scène, en particulier à courte distance où le voile est faible.. A partir de ce constat, la complémentarité de la reconstruction stéréo et de la restauration apparaît et un algorithme de reconstruction et de restauration simultanées a été proposé pour la première fois. Pour cela, nous proposons une approche probabiliste fondée sur les champs de Markov. Le modèle proposé permet, grâce à l'indice de profondeur de la stéréovision, de restaurer le contraste avec précision à courte distance. De plus, les images restaurées facilitent la reconstruction à longue distance. Une évaluation qualitative de l'algorithme proposé montre une amélioration significative de la qualité de la carte de profondeur générée par rapport aux algorithmes classiques ne prenant pas en compte le brouillard. L'évaluation montre aussi que les restaurations obtenues sont de qualité proche de celles de l'état de l'art