【摘 要】
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针对雾霾图像中含有高亮、大面积浓雾,天空区域无法清晰识别,求取出的图像偏暗、色彩失真的问题,提出了一种基于暗通道先验的自适应阈值分割和透射率补偿的去雾改进算法,通过OSTU阈值分割将图像分为前景区域和背景区域,求取亮暗通道,并通过统计函数计算出前景区域和背景区域所占的像素比例,加权求取大气光值。通过透射率补偿参数K的引进,使得求取的透射率更接近真实值,最后通过CLEAR法进行色度调整。实验结果表明
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51878066)
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针对雾霾图像中含有高亮、大面积浓雾,天空区域无法清晰识别,求取出的图像偏暗、色彩失真的问题,提出了一种基于暗通道先验的自适应阈值分割和透射率补偿的去雾改进算法,通过OSTU阈值分割将图像分为前景区域和背景区域,求取亮暗通道,并通过统计函数计算出前景区域和背景区域所占的像素比例,加权求取大气光值。通过透射率补偿参数K的引进,使得求取的透射率更接近真实值,最后通过CLEAR法进行色度调整。实验结果表明,该法去雾后的图像细节信息保留完整,失真度减小,视觉上更加真实自然,信息熵平均提高7.03%,SSIM平
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