【摘 要】
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视频去雾技术的难点主要在于如何保证视频数据的时空一致性,为了解决这一问题提出了时空导向图像滤波优化算法.该算法考虑了视频帧间信息在空间和时间维度上的一致性因素,在平滑透射率纹理并保护显著边界的同时,能够克服视频中的闪烁噪声,保证视频去雾结果的流畅性.由于经典去雾模型仅考虑散射对于雾生成的影响,导致大多数基于该模型的去雾算法在近景处常产生过饱和噪声,针对此问题提出了一个基于吸收透射率补偿的透射率估计
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视频去雾技术的难点主要在于如何保证视频数据的时空一致性,为了解决这一问题提出了时空导向图像滤波优化算法.该算法考虑了视频帧间信息在空间和时间维度上的一致性因素,在平滑透射率纹理并保护显著边界的同时,能够克服视频中的闪烁噪声,保证视频去雾结果的流畅性.由于经典去雾模型仅考虑散射对于雾生成的影响,导致大多数基于该模型的去雾算法在近景处常产生过饱和噪声,针对此问题提出了一个基于吸收透射率补偿的透射率估计算法,弥补了经典模型忽略大气吸收衰减的缺陷,能够显著提高透射率估计精度,有效地抑制近景处过饱和噪声的产生
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