图像去雾霾算法的研究现状与展望

• 作者: 李宇楠 苗启广
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去雾霾 图像增强 大气散射模型 暗通道 机器学习
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 7675字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.11.001

摘要

雾霾天气下拍摄的图像往往会因空气中的气溶胶粒子散射而降质,并因此影响后续的室外计算机视觉系统的应用.为此,研究者提出了大量方法来复原雾霾图像的质量.文中归纳总结了图像去雾霾方法的研究现状,重点研究和分析了基于图像增强和基于物理模型这两大类方法,深入探讨了其中一些已被广泛认可的经典算法的优劣,并分析了几种雾霾天气复原图像客观评价的方法.最后,提出了图像去雾霾算法未来的几种研究思路,并展望了未来的发展趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗启广	西安电子科技大学计算机学院	60	939	16.0	29.0
2	李宇楠	西安电子科技大学计算机学院	2	14	2.0	2.0