【摘 要】
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针对传统的暗通道先验去雾算法存在着光晕伪影、图像偏暗、细节丢失的问题,提出了一种基于图像特征量和小波变换的去雾算法。首先,通过引入灰度共生矩阵方法求取图像纹理特征复杂度作为约束条件,利用动态滑动窗口解决了暗通道图中的虚假纹理及块效应问题;其次,结合图像亮度特征利用K-Means均值聚类算法标定亮暗区域来优化大气光值、透射率图;最后,针对大气散射模型恢复图像的偏暗、细节特征丢失问题,使用基于小波变换
【机 构】
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陕西科技大学电子信息与人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61971272）；
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针对传统的暗通道先验去雾算法存在着光晕伪影、图像偏暗、细节丢失的问题,提出了一种基于图像特征量和小波变换的去雾算法。首先,通过引入灰度共生矩阵方法求取图像纹理特征复杂度作为约束条件,利用动态滑动窗口解决了暗通道图中的虚假纹理及块效应问题;其次,结合图像亮度特征利用K-Means均值聚类算法标定亮暗区域来优化大气光值、透射率图;最后,针对大气散射模型恢复图像的偏暗、细节特征丢失问题,使用基于小波变换的图像增强技术提高图像的对比度。实验结果表明,所提算法能够较好地恢复场景和细节特征,在峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）、平均绝对误差（MAE）方面表现较好。
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