【摘 要】
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为解决基于计算机视觉的自动报靶系统在雾等稳态不良天气条件下的实际应用问题,提出一种基于暗通道先验的靶场视频图像去雾算法。该算法改进暗通道图求取方式,采用Fast Guide
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划基金(91538201),泰山学者工程专项基金资助项目(Ts201511020)
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为解决基于计算机视觉的自动报靶系统在雾等稳态不良天气条件下的实际应用问题,提出一种基于暗通道先验的靶场视频图像去雾算法。该算法改进暗通道图求取方式,采用Fast Guided Filter优化暗通道图,基于候选场景分割改进大气光值估计方法,提出基于亮度和边缘融合的精细化分割算法,分区域求取透射率。实验表明,该算法有效解决白色靶面去雾后色彩失真问题和耗时缺陷,实现靶场视频图像的快速去雾.具有很好的鲁棒性和时效性。
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