【摘 要】
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针对现有图像去雾算法对浓雾霾场景图像去雾效果不理想的问题,提出了一种低秩与字典表达分解的浓雾霾场景图像去雾算法。首先,根据大气散射物理模型与浓雾霾场景图像中“雾”
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61675161，61572395）;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(zdyf2017003)
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针对现有图像去雾算法对浓雾霾场景图像去雾效果不理想的问题,提出了一种低秩与字典表达分解的浓雾霾场景图像去雾算法。首先,根据大气散射物理模型与浓雾霾场景图像中“雾”的全局低秩特性,将退化图像看作低秩“雾”图与相对低秩无雾清晰图像的叠加;其次,将“雾”图表示为字典矩阵与表达矩阵的乘积,从而通过低秩与字典表达分解模型分解出“雾”图;再次,利用双三次插值将分解得到的局部“雾”图推广到全局;最后通过减去“雾”图恢复出无雾的清晰图像。实验结果表明:与现有主流图像去雾算法相比,该算法对浓雾霾场景图像的去雾效果更优,对1
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