【摘 要】
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本文针对暗通道先验算法中大气光值估计不准确的缺点,采用了一种用四叉树层次分解估计大气光,然后进行图像去雾的方法。首先,用四叉树分割对原图像进行分割,得到4个区域;其次,选定像素均值减去所对应的方差结果最大的区域进行递归操作;最后,计算出大气光值。实验结果表明,本文算法能在保证去雾效果的前提下,运用四叉树大气光值估计得到改进后的大气光值,从而弥补暗通道先验算法当中的不足之处。
【基金项目】
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安徽高校自然科学研究重点项目(项目编号:KJ2019A0864),安徽省大学生创新创业训练计划项目(项目编号:202011306075)。
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本文针对暗通道先验算法中大气光值估计不准确的缺点,采用了一种用四叉树层次分解估计大气光,然后进行图像去雾的方法。首先,用四叉树分割对原图像进行分割,得到4个区域;其次,选定像素均值减去所对应的方差结果最大的区域进行递归操作;最后,计算出大气光值。实验结果表明,本文算法能在保证去雾效果的前提下,运用四叉树大气光值估计得到改进后的大气光值,从而弥补暗通道先验算法当中的不足之处。
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