暗通道先验在雾化图像复原中的应用
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福建省教育厅项目(JA14312);基于人机交互的认知结构可视化平台研究(JA14309?);福建省自然科学基金(2015J01668)


Application of Dark Channel Prior in Fog Image Restoration
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    摘要:

    目前,基于暗通道先验的去雾算法是目前最有效的单幅图像去雾方法之一.文中研究比较了各种基于暗通道先验的雾化图像去雾技术;由于采用软抠图算法的暗通道先验去雾算法时间复杂度太大,文中提出利用自适应中值滤波实现对透射率的平滑与细化,以提升去雾算法的速度;提出了一种具有鲁棒性的大气光值求取方法.实验结果表明,文中所提方法能实现雾化图像的有效去雾,能保证去雾图像的清晰度,大幅提高暗通道先验去雾算法的速度,具有一定实用价值.

    Abstract:

    Currently, defogging algorithm based on dark channel prior is one of the most effective single image defogging method. This paper studies various image defogging technologies based on dark-channel-prior. The time complexity of soft matting algorithm is too large. This paper presents an adaptive median filter to achieve a smooth and refined transmittance to improve the algorithm speed and a robust method for determining the value of Light Atmosphere. Experimental results show that the proposed method can achieve effective defogging, ensure defogging image clarity, and increase speed of dark-channel-prior defogging algorithm, which has some practical value.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

肖钟捷,郭磊.暗通道先验在雾化图像复原中的应用.计算机系统应用,2016,25(5):203-208

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  • 收稿日期:2015-08-17
  • 最后修改日期:2015-10-19
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  • 在线发布日期: 2016-05-20
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