【摘 要】
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针对暗通道先验算法中透射率在天空等明亮区域估计过小以及最小滤波使用不足问题,提出一种线性约束下的高斯自适应标准差去雾算法.首先利用有雾图像的最小通道图构造高斯函数
【基金项目】
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国家自然科学基金(61561030);甘肃省财政厅基本科研业务费基金(214138);兰州交通大学教改项目(160012)
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针对暗通道先验算法中透射率在天空等明亮区域估计过小以及最小滤波使用不足问题,提出一种线性约束下的高斯自适应标准差去雾算法.首先利用有雾图像的最小通道图构造高斯函数来近似估计无雾图像的最小通道效果,提升明亮区域透射率的准确度;为了防止无雾图像最小通道灰度级超出范围,提出线性系数进行约束,使得其灰度级分布在(0,1);再通过观察得到高斯函数标准差与雾浓度呈负相关,提出自适应标准差来控制最终复原效果,并利用交叉双边滤波进行优化;最后结合大气散射模型复原图像.在Matlab R2014a软件中进行仿真实验,并采用
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