基于卷积神经网络和先验信息的图像去雾方法

摘要

本发明属于图像处理、计算机视觉技术领域，为提出一种能够有效移除图像中雾影响的图像去雾方法，实现基于深度学习和先验信息的图像去雾。本发明，基于卷积神经网络和先验信息的图像去雾方法，雾天气的成像模型表示为：I(x)＝J(x)t(x)+A(1‑t(x))式中，I(x)是雾天拍摄的图像，J(x)是清晰的图像，A是全局背景光，t(x)∈[0,1]为媒介透射率，媒介透射率表示为：t(x)＝exp(‑βd(x)),式中，β为大气衰减因子，d(x)为场景深度，采用深度学习技术结合雾图像先验信息相结合的方式进行估计，再根据成像模型采用反补偿技术恢复出清晰的图像。本发明主要应用于图像处理场合。