基于多尺度卷积网络的快速图像去雾算法

• 作者: 刘佳洛 寇大磊 张仲伟 权冀川 钱敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 去雾算法 卷积网络 计算机视觉 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（20）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 191-198
• 页数: 8页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1909-0165

摘要

针对目前图像去雾技术存在的使用场景有限、处理速度慢等问题,提出一种基于多尺度卷积网络的快速去雾算法.算法由去雾和修复两部分组成.去雾模块首先将有雾图像输入,经过特征提取和融合,然后通过变形后的大气物理散射算法对透射率图和大气光值统一学习,并演出去雾图像.去雾后的图像仍存在色调偏暗、细节不清晰的问题.修复模块利用对比度受限自适应直方图均衡方法对去雾图像进行修复,提升图像的对比度和算法的鲁棒性.通过去雾任务与目标检测任务相结合的测试实验进一步验证了算法的有效性.