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【24h】

An improved color image defogging algorithm using dark channel model and enhancing saturation

机译:一种改进的彩色图像缺失算法使用暗通道模型和增强饱和度

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摘要

Fog is an atmospheric phenomenon that significantly degrades the visibility of outdoor scenes. It is difficult to lock in and track off criminals clarity in the high-definition surveillance hazy image and driverless. In our research, we develop dark channel model, re-refined transmission map by transferring coefficient. Compared with other defogging methods based on single color image prior, our method is a effectiveness of the proposed defogging algorithm, enhanced the saturation of defogging image and a higher quality depth map can be obtained of fog removal. In this way, a clear hazy image is obtained while maintaining the fog removing quality. Moreover, a good quality defogging image can be validated of fog removal by PSNR and MSE.
机译:雾是一种大气现象,显着降低了户外场景的可见性。 在高清监视朦胧图像和无人驾驶中,难以锁定并追踪犯罪分子清晰度。 在我们的研究中,我们开发暗通道模型,通过传输系数来重新精制传输映射。 与基于单色图像的其他缺失方法相比,我们的方法是所提出的缺点算法的有效性,增强了雾图像的饱和度,并且可以获得更高质量的深度图可以获得雾移除。 以这种方式,获得清晰的朦胧图像,同时保持雾删除质量。 此外,可以通过PSNR和MSE验证良好的质量脱模图像。

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