【摘 要】
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针对基于暗通道先验的图像去雾算法先验信息不足和在天空等大面积白色物体区域失效的问题，提出了一种基于高阶马尔科夫随机场(MRF)的单幅图像去雾算法。首先根据雾天景物成像
【机 构】
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天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室,天津理工大学自动化学院
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针对基于暗通道先验的图像去雾算法先验信息不足和在天空等大面积白色物体区域失效的问题，提出了一种基于高阶马尔科夫随机场(MRF)的单幅图像去雾算法。首先根据雾天景物成像特点将雾霾图像分割为亮区域和暗区域；然后根据区域不同改进和衰减暗通道，并通过暗通道先验获取传输图；最后利用高阶MRF对传输图进行优化，解决其先验信息不足的问题。实验结果表明，本文算法可有效改善暗通道先验失效导致的去雾图像部分失真现象，同时恢复的图像清晰度更高、细节更丰富。
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