基于DehazeNet与边缘检测均值引导滤波图像去雾算法

• 作者: 郭青山 黄玉清
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去雾 明暗区域 DehazeNet 大气光值图 边缘检测均值引导滤波
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 150-153
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3592字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2020)01-0150-04

摘要

针对目前在有较多明暗区域的雾天图像去雾处理,存在恢复的图像偏暗和丢失图像边缘细节信息的问题,提出了基于DehazeNet与边缘检测均值引导滤波图像去雾算法.使用DehazeNet可训练卷积神经网络,根据4个雾天相关特征来估计雾天图像的初透射率图;通过局部的大气光值获得初大气光值图,替代单个大气光值,避免恢复的图像偏暗;提出边缘检测均值引导滤波算法,分别对初透射率图和初大气光值图进行优化,保留边缘细节信息;最后基于大气散射模型还原出去雾后的图像.实验结果表明:该算法去雾图像的主观视觉效果较好,且图像信息熵、峰值信噪比和结构相似性3方面的客观评价结果也较优于其它对比算法.可以解决恢复图像偏暗和丢失图像边缘细节信息的问题,使去雾图像清晰自然.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄玉清	西南科技大学信息工程学院	109	732	14.0	20.0
2	郭青山	西南科技大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0