【摘 要】
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经典暗原色先验去雾理论对于单幅雾天图像有较好的处理效果,但该算法处理halo效应的soft matting技术运行速度较慢.在暗原色先验算法基础之上,针对该算法的不足,提出邻域自适
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院; 浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61075118,61303140)资助
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经典暗原色先验去雾理论对于单幅雾天图像有较好的处理效果,但该算法处理halo效应的soft matting技术运行速度较慢.在暗原色先验算法基础之上,针对该算法的不足,提出邻域自适应的暗原色先验去雾的改进算法.算法首先利用暗原色先验原理估算出雾天图像透射率,在计算透射率的过程中引入邻域自适应的思想,在图像边缘的约束下对透射率图进行邻域自适应优化计算,得到了更合理的透射率估计值,使halo效应显著的减少,然后使用导向图滤波对优化后的透射率图再次优化,其中取更小的参数值就可以得到清晰无雾图像,速度得到了加快.实验结果表明,该算法应用到图像去雾处理中,从根本上避免"暗色扩张"现象的发生,而且在去雾效率方面有大大的提高.
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