基于高斯权重衰减的迭代优化去雾算法

• 作者: 周杰 杨燕 陈高科
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 高斯衰减 去雾 迭代优化 大气散射模型
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 819-828
• 页数: 10页
• 字数: 6257字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c170369

摘要

针对暗通道先验算法最小滤波使用的不足,提出一种基于高斯权重衰减的迭代优化去雾方法.该方法首先利用Kirsch算子滤波构造高斯函数逼近暗通道操作,然后用交叉双边滤波消除纹理效应,其次,在透射率为最优的前提下,利用高斯暗通道来简化大气散射模型,从而得到粗略透射率;为了得到最优透射率,使用Kirsch和Laplacian算子构成的一组高阶滤波器进行迭代处理,从而获得最优效果;最后,结合大气散射模型复原无雾图像.通过大量实验测试验证,所提假设成立,复原的图像细节明显,明亮度适宜,并且在客观评价中也体现出了优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨燕	兰州交通大学电子与信息工程学院	47	143	7.0	9.0
2	陈高科	兰州交通大学电子与信息工程学院	6	39	3.0	6.0
3	周杰	兰州交通大学电子与信息工程学院	6	23	3.0	4.0