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期刊文章详细信息

基于改进暗原色先验模型的快速图像去雾方法    

Fast image de-hazing method based on improved dark channel prior model

  

文献类型:期刊文章

作  者:杜宏博[1] 王丽会[2]

机构地区:[1]贵州师范学院物理与电子科学学院,贵阳550018 [2]贵州大学计算机科学与技术学院,贵阳550025

出  处:《计算机工程与应用》

基  金:贵州省教育厅自然科学基金青年项目(No.20090125);贵州大学人才引进科研项目(No.201333)

年  份:2016

卷  号:52

期  号:1

起止页码:178-184

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘  要:为了解决雾天图像质量退化问题,结合改进的暗原色原理与容差机制提出一种快速图像去雾算法。该算法首先基于暗原色先验估计大气参数,然后利用插值算法和最大最小估计法改进暗原色先验模型进而准确计算出不同场景深度的透射率,最后结合容差机制基于大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明,相比于原有的暗原色先验算法,该算法的计算速度可提高至少30倍,并且能够同时实现明亮与暗色区域的有效去雾,去雾图像清晰自然。基于插值算法与最大最小估计法改进的暗原色先验去雾模型可同时保证去雾处理的鲁棒性和实时性。

关 键 词:快速图像去雾  改进暗原色模型  容差机制  插值算法 最大最小估计法  

分 类 号:TP391]

参考文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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