图像去雾算法研究现状与展望

• 作者: 张登银 钱雯 鞠铭烨
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 可视性恢复 图像去雾 机器视觉 图像清晰化 图像增强
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 通信与电子
• 页码范围: 101-111
• 页数: 11页
• 分类号: TN911.73|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2020.05.011

摘要

雾天环境所摄户外图像往往存在视觉模糊、饱和度过低,以及颜色灰白等负面视觉特征,这不仅影响了用户的主观体验,且对后续智能系统的研判也带来了巨大隐患.文中首先总结了图像去雾的发展历史及其研究现状;随后,重点围绕传统图像增强、物理模型去雾以及深度学习模型去雾3个不同处理策略,对当前主流或经典图像去雾算法进行了深入分析,并归纳了其所面临的共性问题,如去雾不彻底、天空区域过增强、近景的过饱和等;最后,针对这些共有缺点或局限,提出了若干具有科学性的研究思路与可行的建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张登银		149	1143	16.0	26.0
2	鞠铭烨		5	79	3.0	5.0
3	钱雯		1	0	0.0	0.0