【摘 要】
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针对暗原色先验去雾算法对大面积天空区域处理不理想等问题,提出了一种基于天空区域分割的图像去雾算法.该算法首先使用最大类间方差法(Otsu)求得阈值将天空与非天空区域分割
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院; 特殊环境机器人技术四川省重点实验室;
【基金项目】
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四川省科技厅科技支撑计划项目(2015GZ0212,2014SZ0223)资助;特殊环境机器人技术四川省重点实验室开放基金项目(13zxtk05)资助
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针对暗原色先验去雾算法对大面积天空区域处理不理想等问题,提出了一种基于天空区域分割的图像去雾算法.该算法首先使用最大类间方差法(Otsu)求得阈值将天空与非天空区域分割开,然后再对天空区域求大气光值A,作为整幅雾天图像的大气光值,进而精细化透射率,得到较好的复原效果.为了提高去雾效率,基于CUDA(Common Unified Device Architecture)并行编程算法,通过GPU并行处理和CPU任务调度的协同,在保证去雾效果的同时快速去雾.实验结果表明,该方法能很好的解决天空区域去雾出现的光晕和色彩失真现象.优化后的并行算法,针对高清图像基本上达到了实时去雾的效果.
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