基于暗通道先验和核回归的图像去雾研究

发布时间：2018-07-08 10:52

  本文选题：暗通道先验 + 核回归　； 参考：《计算机应用研究》2017年04期

【摘要】：针对雾霾天气条件下,大气粒子的散射作用导致的图像质量下降问题,提出一种基于暗通道先验知识与局部多项式核回归算法相结合的去雾方法。根据暗通道先验原理估计出大气光强度和初始透射率,采用局部多项式核回归对透射率进行精细化处理,利用细化后的透射率和估计出的大气光强度恢复雾霾图像。通过大量的实验数据表明,该方法可以有效地对雾霾图像实现去雾处理。与最新的几种去雾算法相比较,该方法处理后的图像保留了更多的细节信息,极大地提高了图像的清晰度。
[Abstract]:Aiming at the degradation of image quality caused by the scattering of atmospheric particles in haze weather a new de-fogging method based on the prior knowledge of dark channels and the local polynomial kernel regression algorithm is proposed. The atmospheric light intensity and initial transmittance were estimated according to the dark channel priori principle. The transmissivity was refined by local polynomial kernel regression and the haze image was restored by the thinned transmittance and the estimated atmospheric light intensity. A large number of experimental data show that the proposed method can effectively defog haze images. Compared with the latest de-fogging algorithms, the image processed by this method retains more detail information and greatly improves the clarity of the image.
【作者单位】： 苏州大学计算机科学与技术学院;常熟理工学院计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61402204) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2012209,BK20130529) 苏州市科技发展计划项目(SYG201409)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2107193