【摘 要】
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针对传统去雾处理复原得到的图像清晰度和对比度较低、整体颜色偏暗的问题,提出了一种改进的图像去雾方法,应用于海上含雾图像处理中。首先,获取含雾图像的暗通道及最小值图像,将含雾图像转换到HSV颜色空间计算各个像素点的颜色衰减率,对其按降序排序取前10%中的最小值作为亮暗部分界阈值,据此计算出HSV暗部图像区域(I_(HSV_dark))。通过引入变差函数来判断像素点是否来自于高亮区域,并获得基于变差函
【机 构】
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长安大学电子与控制工程学院,西北工业大学无人机系统国家工程研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1600600),装备预研领域基金(61403120105),陕西省自然科学基础研究计划面上项目(2019JM-611),陕西省创新人才推进计划-青年科技新星项目(2019KJXX-028),长安大学中央高校基本科研业务费专项(300102329401,300102329501)。
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针对传统去雾处理复原得到的图像清晰度和对比度较低、整体颜色偏暗的问题,提出了一种改进的图像去雾方法,应用于海上含雾图像处理中。首先,获取含雾图像的暗通道及最小值图像,将含雾图像转换到HSV颜色空间计算各个像素点的颜色衰减率,对其按降序排序取前10%中的最小值作为亮暗部分界阈值,据此计算出HSV暗部图像区域(I_(HSV_dark))。通过引入变差函数来判断像素点是否来自于高亮区域,并获得基于变差函数的变差暗部图像区域(I_(VAM_dark))。对两个暗部图像区域做并运算,得到用于估计暗区域大气环境
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