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基于暗原色先验的图像去雾改进方法

         

摘要

本文基于大气散射模型, 建立了雾天图像复原的关系, 以暗通道原理作为基础知识, 复原雾天图像. 对不符合暗原色先验假设的大片浓雾及天空区域, 分析图像失真的原因, 通过引入容差参数来修正透射率, 防止天空区域的去雾程度过大, 从而提高含天空区域图像的复原效果. 为了避免大气光强过高, 去雾程度加强, 本文设置了大气光强的阈值, 并采用自动色阶算法对复原后的图像的色调分布进行相应调整, 使复原图像更自然, 增强其视觉效果. 完成图像去雾算法验证流程设计, 实现参数可调. 通过主观与客观的分析方式对3种算法进行性能验证与分析, 证明了改进后的算法优于前两种算法, 能够达到明显去雾的效果.

著录项

  • 来源
    《计算机系统应用》 |2021年第6期|191-196|共6页
  • 作者单位

    成都理工大学 信息科学与技术学院(网络安全学院、牛津布鲁克斯学院) 成都 610059;

    成都理工大学 信息科学与技术学院(网络安全学院、牛津布鲁克斯学院) 成都 610059;

    成都理工大学 信息科学与技术学院(网络安全学院、牛津布鲁克斯学院) 成都 610059;

    成都理工大学 信息科学与技术学院(网络安全学院、牛津布鲁克斯学院) 成都 610059;

    成都理工大学 信息科学与技术学院(网络安全学院、牛津布鲁克斯学院) 成都 610059;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    图像去雾; 暗原色先验; 大气散射模型; 容差参数; 自动色阶;

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