【摘 要】
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为解决有雾场景图像复原过程中目标边缘存在细节模糊及丢失的问题,结合暗原色先验理论、引导图像滤波和保留边缘的A-Trous小波滤波方法,提出一种保留边缘的A-Trous小波修正的单一图像去雾算法。先对暗原色先验的引导图像滤波去雾算法进行复现,再引入保留边缘的A-Trous小波滤波算子,用三级小波滤波后的残差结果补偿暗原色先验的引导图像滤波算法去雾的结果。实验结果表明,相较于暗原色先验的引导图像滤波去雾算法,采用可见边对比度作为客观衡量标准,新增的可见边之比至少提高69.5%,可见边的规范化梯度均值提高30%
【机 构】
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长春理工大学电子信息工程学院,吉林长春130022
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为解决有雾场景图像复原过程中目标边缘存在细节模糊及丢失的问题,结合暗原色先验理论、引导图像滤波和保留边缘的A-Trous小波滤波方法,提出一种保留边缘的A-Trous小波修正的单一图像去雾算法。先对暗原色先验的引导图像滤波去雾算法进行复现,再引入保留边缘的A-Trous小波滤波算子,用三级小波滤波后的残差结果补偿暗原色先验的引导图像滤波算法去雾的结果。实验结果表明,相较于暗原色先验的引导图像滤波去雾算法,采用可见边对比度作为客观衡量标准,新增的可见边之比至少提高69.5%,可见边的规范化梯度均值提高30%,饱和黑色或白色像素点的百分比降低一半以上。通过主观辨识,去雾算法生成的结果中保留了图像的边界和纹理细节信息,恢复出来的图像颜色更贴近实际生活,去雾效果有较大改善,纹理边缘更加细腻。
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