雾尘条件下粮库图像去雾算法研究

• 作者: 桂便 甄彤 祝玉华
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 粮库图像 图像去雾 四叉树分解 光值估计 卷积网络 图像融合
• 年，卷（期）: 2020,（14）
• 所属期刊栏目: 前沿交叉科学
• 页码范围: 121-124,127
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.14.031

摘要

针对现有去雾方法在含有大面积亮白区域的图像中,传统方法有可能导致大气光值估计不准确,提出基于四叉树分解的方法,避免亮白区域对大气光估计的影响,在天空区域内对大气光进行准确估计;同时,为避免手工特征提取及假设条件的限制,利用三个不同尺度的卷积核对原始雾图进行卷积操作,经过网络的一系列特征学习之后得到待细化传播图;然后使用图像融合方法对其进行细化;最后,将估计的参数代入大气散射模型从而反演出清晰图像.合成和真实世界的粮库雾尘图像的定量和定性实验结果表明,该算法对于图像纹理细节以及天空区域的处理上有较好效果,且鲁棒性高,普适性强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甄彤	河南工业大学信息科学与工程学院	83	466	11.0	16.0
2	祝玉华	河南工业大学信息科学与工程学院	34	182	7.0	12.0
3	桂便	河南工业大学信息科学与工程学院	3	5	1.0	2.0