关于暗通道先验图像去雾算法的改进

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在社会经济高速发展的今天,人们生活水平得到不断的提高,对安全方面有了更高的需求,于是安全防护变得越来越重要,而监控是安防工作最强有力的措施,得到广泛应用。然而在雨、雾等恶劣的天气条件下,尤其现今环境问题日益严峻,雾霾天气越来越频繁的出现,监控系统的可靠性受到巨大的挑战。我们获得的图像会很容易会发生特征信息衰减甚至毁坏等情况,导致图像无法准确提供我们所需要的信息,成为安全防护工作中巨大的隐患,因此进行图像去雾技术的相关研究工作具有非常重大的意义。本文详细的介绍了暗通道先验去雾算法,以及大气散射模型,透射率优化等相关知识。并且针对暗通道先验方法对于灰白色景物、明亮的天空等一些特殊区域并不适用的缺点进行改进。这些区域的共同特点是三个颜色通道的值都比较高,会使暗通道的值偏大影响去雾效果,于是我们采用一些有效方法将三个颜色通道的值分别降低使它们接近于零,经过这样的处理后获得三幅暗通道都非常小的图像,然后对它们进行去雾复原,最后加权求得所需要的清晰图像。实验结果表明,该方法对带灰白色景物或天空等背景的图像去雾效果优于已有方法,并能有效的减少当下流行的暗通道先验方法在此种情况下进行去雾所出现的噪声,使视觉效果得到提升。
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