基于均值聚类和循环导向滤波算法的农业图像去雾研究

• 作者: 田源
• 来源期刊: 计量学报
• 关键词: 计量学 图像去雾 均值聚类 循环 导向滤波
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 页码范围: 308-313
• 页数: 6页
• 分类号: TB96
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2021.03.08

摘要

采用均值聚类和循环导向滤波(MCLGF)算法对农业图像去雾进行了研究.首先,建立雾天图像光学模型;接着任意选取两个子特征向量作为初始聚类中心,根据分类结果,将有雾图像通过均值聚类分为天空区域和非天空区域,再通过天空区域中求取原图的最大像素值作为大气光值;然后,循环导向滤波实现细节平滑和边缘保持,最小化代价函数使导向滤波器的输出图像与输入图像差异最小;最后,给出了算法流程.实验仿真显示:该算法能够有效地降低图像中的雾气,结构相似度平均值为0.98、信息保真度平均值为0.96、图像信息熵可达9.12,可见边的正则梯度均值可达0.85,这4个评价指标相比其他算法均较好.