【摘 要】
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针对基于暗通道先验理论（dark channel prior, DCP）的去雾算法在处理夜间有雾图像时细节信息缺失、光源区域的纹理受损严重的问题，本文提出了一种改进的透射率分布估计的夜间图像去雾算法。通过引入暗态点光源模型、暗通道可信度权值因子和伪去雾图像，结合夜间图像成像模型，获取改进的透射率分布，对夜间降质图像进行去雾处理。实验结果表明，经本文算法处理后的图像在纹理细节上损失小、图像清晰度高，
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针对基于暗通道先验理论（dark channel prior, DCP）的去雾算法在处理夜间有雾图像时细节信息缺失、光源区域的纹理受损严重的问题，本文提出了一种改进的透射率分布估计的夜间图像去雾算法。通过引入暗态点光源模型、暗通道可信度权值因子和伪去雾图像，结合夜间图像成像模型，获取改进的透射率分布，对夜间降质图像进行去雾处理。实验结果表明，经本文算法处理后的图像在纹理细节上损失小、图像清晰度高，图像明暗对比度得到较好的拉伸，可以实现夜间有雾图像的有效去雾。
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