基于雾气浓度估计的图像去雾算法

发布时间：2017-09-19 16:40

  本文关键词：基于雾气浓度估计的图像去雾算法

  更多相关文章： 图像去雾 模糊聚类 雾气浓度估计模型 导向滤波器 大气散射模型

【摘要】：根据雾气浓度的视觉特征,提出一种雾气浓度估计模型.在此基础上,结合大气散射模型,提出一种新的图像去雾算法.首先,基于雾气浓度估计模型计算出雾气浓度量化图,利用模糊聚类算法在量化图中识别出雾气最浓区域并估计出全球光;然后,对量化图中的"非雾气最浓"区域再次进行聚类处理,根据文中所提最优透射率评价指标估计出每个聚类单元的透射率,将全球光与透射图以及有雾图像导入散射模型,便可达到去雾的目的;最后,针对去雾后图像较实际场景偏暗,提出一种基于小波域的多尺度锐化算法进行增强处理,以改善其主观视觉质量.实验结果表明,本文算法与现有主流算法相比,具有更好的去雾效果,并且其计算速度也相对较快.
【作者单位】： 南京邮电大学物联网学院;
【关键词】： 图像去雾 模糊聚类 雾气浓度估计模型 导向滤波器 大气散射模型
【基金】：国家自然科学基金(61571241) 江苏省高校自然科学研究重大项目(15KJA510002) 江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2014014)资助~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 引用格式鞠铭烨,张登银,纪应天.基于雾气浓度估计的图像去雾算法.自动化学报,2016,42(9):1367-1379在有雾天气时,成像设备由于受到空气中悬浮颗粒的影响,从而导致采集图像的颜色、纹理等特征受到严重的衰弱,故此类图像的清晰度往往较低,色调趋于灰白(图1(a),1(e),1(i)),严重影

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本文编号：882784