【摘 要】
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针对含雾图像的去雾增强问题,提出基于环境光调节参数的暗通道去雾改进算法,该算法考虑到使用暗原色先验算法在图像中含有较多的类似大气等场景时,会降低图像的去雾效果。首
【机 构】
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武汉工程大学计算机科学与工程学院,智能机器人湖北省重点实验室（武汉工程大学）
【基金项目】
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湖北省自然科学基金项目(2014CFB786);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201206);湖北省大学生创新创业计划项目(201410490034);湖北省教育厅深入企业行动计划项目(XD2014146);武汉工程大学科研基金项目(12126021);武汉工程大学校长基金项目(2014062)
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针对含雾图像的去雾增强问题,提出基于环境光调节参数的暗通道去雾改进算法,该算法考虑到使用暗原色先验算法在图像中含有较多的类似大气等场景时,会降低图像的去雾效果。首先,在含雾图像中暗原色去雾统一框架中引入环境光调节容差参数,在去雾过程中引入背景因素变化。其次,通过修正参数重新推导出准确透射率函数,并讲其应用于更新的去雾方程。最后,结合对含雾图像一本的统计,获取去雾算法的最优调节参数,该参数可以较好地适应大气环境的影响,在背景变化时可以实现对去雾效果的自适应处理。实验表明,算法可以在去雾过程结合环境背景因素的变化,在天空前景交界处能够明显改进图像去雾的效果。
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