基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
传统的去雾算法对一般工业采集的有损压缩视频图像进行去雾,不仅不能满足实时性要求,而且会形成许多不规则区域,造成去雾后出现很多颜色不均匀的杂点区域,去雾效果不理想.文中提出利用小波变换可将图像分成高频和低频子带这一显著特点来帮助找出这些不规则区域,从而对不规则区域的透射率进行处理,再采用暗原色先验算法实现图像复原以后,消除颜色不均匀现象,最终对有损压缩图像获得理想的去雾效果.同时针对传统暗原色先验方法中的抠图算法需要耗费大量运算的问题,提出结合线性内插值平滑和阈值复原的方法代替抠图算法,有效减少存储容量,缩短计算时间,提高算法的实时性.仿真结果证明文中算法的有效性.
推荐文章
基于低概率检测的高光谱图像有损压缩方法研究
高光谱图像
有损压缩
低概率检测
基于矢量量化的误差扩散半色调图像有损压缩算法
误差扩散半色调图像
矢量量化
有损压缩
人眼视觉系统
海雾下的视频图像去雾算法研究
海雾
物理模型
海天线
去雾
暗通道先验图像去雾算法
去雾
透射率
TMS320C6748
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 有损压缩的视频图像去雾算法
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 有损压缩 视频图像 去雾 暗原色先验 小波变换
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 833-838
页数 分类号 TP391.4
字数 4435字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6059.2011.06.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘清 武汉理工大学自动化学院 146 1419 19.0 30.0
2 郭建明 武汉理工大学自动化学院 25 201 9.0 12.0
3 李龙利 武汉理工大学自动化学院 3 24 3.0 3.0
4 周生辉 武汉理工大学自动化学院 2 7 1.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (7)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2008(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2013(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
有损压缩
视频图像
去雾
暗原色先验
小波变换
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
相关基金
湖北省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hubei Province
官方网址:http://www.shiyanhospital.com/my/art/viewarticle.asp?id=79
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导