基于阈值分割的暗原色先验图像去雾方法

发布时间：2018-09-06 12:35

【摘要】：为解决传统暗原色先验去雾算法运算速度慢,处理结果中天空区域易失真的问题,提出了一种基于阈值分割的暗原色先验图像去雾方法。首先利用阈值分割将天空区域初步分割,然后引入参数K对天空区域再分割,精细透射率,解决了天空区域失真问题,同时利用快速双边滤波降低算法复杂度,提高了运算速度,最后通过Gray World假设进行图像增强,提高了复原图像的清晰度和色彩保真度,得到更为清晰的复原图像。
[Abstract]:In order to solve the problem of slow operation speed and easy distortion of sky region in traditional dark color priori de-fogging algorithm, a priori image de-fogging method based on threshold segmentation is proposed. Firstly, the sky region is initially segmented by threshold segmentation, and then the parameter K is introduced to re-segment the sky region. The fine transmittance is introduced to solve the problem of sky region distortion. At the same time, the complexity of the algorithm is reduced by using fast bilateral filtering. The computation speed is improved. Finally, the image is enhanced by Gray World hypothesis, and the sharpness and color fidelity of the restored image are improved, and a clearer restored image is obtained.
【作者单位】： 天津商业大学信息工程学院;
【基金】：国家级大学生创新创业训练计划项目(No.201410069033) 中国博士后基金(No.2013M530873)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2226372