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摘要:
针对暗通道先验算法中透射率在天空等明亮区域估计过小以及最小滤波使用不足问题,提出一种线性约束下的高斯自适应标准差去雾算法.首先利用有雾图像的最小通道图构造高斯函数来近似估计无雾图像的最小通道效果,提升明亮区域透射率的准确度;为了防止无雾图像最小通道灰度级超出范围,提出线性系数进行约束,使得其灰度级分布在(0,1);再通过观察得到高斯函数标准差与雾浓度呈负相关,提出自适应标准差来控制最终复原效果,并利用交叉双边滤波进行优化;最后结合大气散射模型复原图像.在Matlab R2014a软件中进行仿真实验,并采用视觉效果分析和盲评估评价指标对文中算法进行验证.结果表明,与经典算法对比,该算法有效地恢复了有雾场景的对比度和细节信息,明显增加了图像可见度且具有较低的时间复杂度.
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文献信息
篇名 线性约束下的高斯自适应标准差去雾算法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 图像去雾 线性约束 高斯函数 自适应标准差
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 1417-1424
页数 8页 分类号 TP391.41
字数 4968字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1089.2019.17564
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 杨燕 兰州交通大学电子与信息工程学院 47 143 7.0 9.0
2 刘珑珑 兰州交通大学电子与信息工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像去雾
线性约束
高斯函数
自适应标准差
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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