【摘 要】
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针对经典的暗通道先验方法在处理含有大面积天空的有雾图像时,去雾图像的天空区域出现不同程度的颜色失真等问题,提出了一种结合高斯混合模型的改进暗通道图像去雾方法。首先
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针对经典的暗通道先验方法在处理含有大面积天空的有雾图像时,去雾图像的天空区域出现不同程度的颜色失真等问题,提出了一种结合高斯混合模型的改进暗通道图像去雾方法。首先,采用高斯混合模型对有雾图像进行建模,然后用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法优化模型参数,从而将有雾图像分割成天空区域和非天空区域。其次,根据天空区域暗通道值的不同将其分为淡雾区、中雾区和浓雾区,分别估计透射率。并结合大气散射模型得到复原图像。最后,采用高动态范围图像自适应局部色调映射方法提升复原图像的亮度
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