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摘要:
随着计算机视觉系统的发展及其在军事、交通以及安全监控等领域的发展,图像去雾已成为计算机视觉的重要研究方向。在雾、霾之类的恶劣天气下采集的图像会由于大气散射的作用而被严重降质,使图像颜色偏灰白色,对比度降低,物体特征难以辨认,不仅使视觉效果变差,图像观赏性降低,还会影响图像后期的处理,更会影响各类依赖于光学成像仪器的系统工作,如卫星遥感系统、航拍系统、室外监控和目标识别系统等。因此,需要图像去雾技术来增强或修复,以改善视觉效果和方便后期处理。本文归纳总结了两大类图像去雾方法:基于图像增强和基于物理模型的方法,深入探讨了其中的典型算法和研究成果,并对这些算法的测试结果进行了定性和定量的分析比较,最后总结了图像去雾技术目前的研究状况和未来的发展方向。
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文献信息
篇名 图像去雾的最新研究进展
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 图像去雾 图像增强 大气散射模型 图像处理
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 221-239
页数 19页 分类号
字数 19005字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2015.c131137
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 吴迪 中国科学院深圳先进技术研究院医疗机器人与微创手术器械研究中心 53 857 16.0 28.0
5 朱青松 中国科学院深圳先进技术研究院医疗机器人与微创手术器械研究中心 8 296 5.0 8.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
图像去雾
图像增强
大气散射模型
图像处理
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
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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