【摘 要】
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含光源影响的雾图像中光源极易引入雾天原本不存在的光晕,从而影响大气光值和透射率估算的准确率,针对此问题,提出一种简单、易实现的去光源影响的雾天图像去雾算法.首先,基于超像素分割在CIELab颜色空间进行光源区域确定;然后,引入基于距离度量的光衰减因子计算并去除光源的影响;最后,以超像素块为单位估计大气光值,并采用加权导向滤波迭代优化透射率获得光源影响下的去雾结果图,提高效率和准确率.在光源影响下雾图集合和SOTS等数据集上进行了复原实验,将雾天图像复原结果与现有主流算法复原结果进行主客观对比,实验结果表明
【机 构】
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山东财经大学计算机科学与技术学院 济南 250014;山东财经大学计算机科学与技术学院 济南 250014;山东省数字媒体技术重点实验室 济南 250014;山东省中美数字媒体国际合作研究中心 济南
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含光源影响的雾图像中光源极易引入雾天原本不存在的光晕,从而影响大气光值和透射率估算的准确率,针对此问题,提出一种简单、易实现的去光源影响的雾天图像去雾算法.首先,基于超像素分割在CIELab颜色空间进行光源区域确定;然后,引入基于距离度量的光衰减因子计算并去除光源的影响;最后,以超像素块为单位估计大气光值,并采用加权导向滤波迭代优化透射率获得光源影响下的去雾结果图,提高效率和准确率.在光源影响下雾图集合和SOTS等数据集上进行了复原实验,将雾天图像复原结果与现有主流算法复原结果进行主客观对比,实验结果表明,文中算法复原结果的NIQE和BRISQUE值更低,并具有清晰度高、噪声低、纹理细节丰富和色彩恢复度高的优点.
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