【摘 要】
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为了解决由于雾霾天气影响而导致采集的图像存在视见度低和细节可见性不足的问题,提出一种结合卷积变换与细节优化的图像去雾算法.首先,将大气光幕的初始估计定义为高维流形信号,利用空间域的等距变换思想实现降维,经归一化卷积提取精确的大气光幕值.接着,融合形态学运算和最大通道实现浓雾区域的检测,从而获得准确的大气亮度.最后,通过大气散射模型对雾天图像进行还原,并采用分段线性映射图进行细节和亮度的优化提升.理
【机 构】
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闽南科技学院 光电信息学院,福建 泉州362332
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为了解决由于雾霾天气影响而导致采集的图像存在视见度低和细节可见性不足的问题,提出一种结合卷积变换与细节优化的图像去雾算法.首先,将大气光幕的初始估计定义为高维流形信号,利用空间域的等距变换思想实现降维,经归一化卷积提取精确的大气光幕值.接着,融合形态学运算和最大通道实现浓雾区域的检测,从而获得准确的大气亮度.最后,通过大气散射模型对雾天图像进行还原,并采用分段线性映射图进行细节和亮度的优化提升.理论分析和实验结果表明:复原图像的细节特征得到优化,保真度和整体亮度得到提升,相比于当前主流的算法,平均梯
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