【摘 要】
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针对大多数各向异性扩散方程在去雾过程中容易模糊边缘细节的问题,提出一种基于分数阶非线性各向异性扩散的去雾算法。使用从模糊图像中提取的大气光作为各向异性扩散过程中的初始值,通过迭代扩散过程计算精细的大气光传输图。使用分数阶导数的Riemann-Liouville模型,将各向异性扩散过程推广到1～2之间的任何实数阶数,而且在空间域中执行迭代过程使得算法在计算方面能够简单快速的实现。实验结果表明,该算法
【基金项目】
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四川省教育厅高校人文社会科学重点研究基地-四川省教育信息化应用与发展研究中心课题(JYXX18-010)
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针对大多数各向异性扩散方程在去雾过程中容易模糊边缘细节的问题,提出一种基于分数阶非线性各向异性扩散的去雾算法。使用从模糊图像中提取的大气光作为各向异性扩散过程中的初始值,通过迭代扩散过程计算精细的大气光传输图。使用分数阶导数的Riemann-Liouville模型,将各向异性扩散过程推广到1～2之间的任何实数阶数,而且在空间域中执行迭代过程使得算法在计算方面能够简单快速的实现。实验结果表明,该算法能够有效地突出去雾图像的细节,而且在多个评价指标上比其他算法都有更优的性能体现。
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