基于明暗像素先验的随机游走图像去雾

发布时间：2018-05-14 15:22

  本文选题：图像去雾 + 明暗像素先验　； 参考：《系统工程与电子技术》2017年10期

【摘要】：针对雾霾天气下大气粒子的散射作用导致户外图像质量严重退化和暗通道对天空区域估计失效的问题,提出了一种单幅图像去雾算法。该算法从雾天图像模型出发,首先利用估计天空区域更加准确的明暗像素先验获取介质传输图粗估计,然后在随机游走模型的框架下,将粗估计的介质传输图作为先验约束传统随机游走能量模型,进一步优化介质传输图,得到最终的无雾图像。实验结果表明,该算法有效地在随机游走模型下结合了明暗像素先验对雾天图像估计的优缺点,证实了所提方法的可行性和有效性。
[Abstract]:Aiming at the serious degradation of outdoor image quality caused by the scattering of atmospheric particles in haze weather and the failure of dark channel estimation to the sky region, a single image de-fogging algorithm is proposed. Based on the fog image model, the algorithm firstly obtains the coarse estimation of the medium transmission map by using the more accurate light and dark pixels to estimate the sky region, and then under the frame of the random walk model. The medium transmission diagram estimated by rough estimation is regarded as the traditional random walk energy model with prior constraints, and the medium transmission diagram is further optimized to obtain the final fog free image. The experimental results show that the proposed algorithm is effective in combining the advantages and disadvantages of a priori light and dark pixel for fog image estimation under random walk model, and the feasibility and effectiveness of the proposed method are verified.
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;空军工程大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金(61372167)资助课题
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1888439