【摘 要】
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为了解决雾天可见光图像降质问题，提出一种简单、高效的去雾算法。为充分利用可见光图像的色彩信息和近红外图像的细节信息，首先，根据暗通道估算出可见光图像中雾的浓度，根据雾浓
【机 构】
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四川大学空天科学与工程学院,四川大学国家空管自动化系统技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61403065);四川大学引进人才科研启动基金资助项目(2082204194074)
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为了解决雾天可见光图像降质问题，提出一种简单、高效的去雾算法。为充分利用可见光图像的色彩信息和近红外图像的细节信息，首先，根据暗通道估算出可见光图像中雾的浓度，根据雾浓度对可见光图像进行分区；然后，分别对可见光和近红外图像进行平稳小波分解，结合雾浓度分区和脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network，PCNN）分别融合可见光与近红外图像的高频分量和低频分量，复原得到一幅清晰而不失真的图像；最后，引入引导图像滤波对融合图像做滤波处理，平滑分区边缘的同时保留源图像的边缘信息。为验
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