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摘要:
针对图像去雾问题,在颜色衰减先验基础上提出了一种基于小波融合的单幅图像去雾方法.首先,通过颜色衰减先验假设建立了透射率关于图像亮度、饱和度的线性模型,估计出图像的粗略透射率信息.其次,提取雾图像灰度图的细节信息作为透射率的细节补充.最后,采用小波变换将两者进行融合,得到准确率高的透射率,进而恢复出清晰图像.该方法避免了大气散射系数的人工选择,自动化程度高.并且结合了原图像的特性,提高了透射率的准确性.实验表明该方法泛化效果好,恢复出的图像彩色自然.
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去雾
透射率
TMS320C6748
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于颜色衰减先验的小波融合图像去雾
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 图像去雾 颜色衰减先验 线性模型 小波融合
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 182-186
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 3793字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1702-0123
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 张敏 太原理工大学计算机科学与技术学院 37 145 8.0 10.0
2 王园宇 太原理工大学计算机科学与技术学院 10 38 3.0 6.0
3 张一凡 太原理工大学计算机科学与技术学院 4 6 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像去雾
颜色衰减先验
线性模型
小波融合
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
山西省自然科学基金
英文译名:Shanxi Natural Science Foundation
官方网址:http://sxnsfc.sxinfo.gov.cn/sxnsf/index.aspx
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