【摘 要】
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针对传统暗通道先验去雾算法易产生明亮区域失真、去雾图像整体偏暗等问题,提出一种基于双通道及图像质量评价模型的去雾方法。首先,划分出图像的明亮区域与非明亮区域;其次,利用双通道先验算法准确估计出大气光值;接下来,将暗通道先验的透射率作为非明亮区域的透射率,在明亮区域单独构建透射率,将二者融合细化,得到带有参数的透射率;最后,通过构造参数驱动图像质量评价模型,迭代选取最优的无雾图像。实验结果表明,算法
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针对传统暗通道先验去雾算法易产生明亮区域失真、去雾图像整体偏暗等问题,提出一种基于双通道及图像质量评价模型的去雾方法。首先,划分出图像的明亮区域与非明亮区域;其次,利用双通道先验算法准确估计出大气光值;接下来,将暗通道先验的透射率作为非明亮区域的透射率,在明亮区域单独构建透射率,将二者融合细化,得到带有参数的透射率;最后,通过构造参数驱动图像质量评价模型,迭代选取最优的无雾图像。实验结果表明,算法去雾效果良好,可以有效地抑制Halo效应,避免区域的失真,改善复原图像的综合质量。
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