改进多尺度卷积神经网络的单幅图像去雾方法

• 作者: 李朝锋 桑庆兵 雎青青
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去雾 图像复原 多尺度卷积 散射模型
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 179-185
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4699字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1806-0408

摘要

针对当前已有的去雾方法容易造成天空区域存在光晕以及色彩失真的现象,提出了一种多尺度卷积结合大气散射模型的单幅图像去雾算法.将原始有雾图像与三个不同尺度的卷积核进行卷积,经过一系列特征学习后得到粗略的传播图,然后使用引导滤波器对其进行优化,得到精细化后的传播图.利用粗传播图和有雾图像计算出全局大气光.根据大气散射模型反推出无雾清晰图像.实验结果表明,该方法对天空区域的处理更加自然,在图像的纹理细节以及颜色失真上有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桑庆兵	江南大学物联网工程学院	50	566	9.0	23.0
2	雎青青	江南大学物联网工程学院	2	7	1.0	2.0
3	李朝锋	上海海事大学物流科学与工程研究院	1	7	1.0	1.0