文献类型：期刊文章

作　　者：苏畅[1,2] 毕国玲[1] 金龙旭[1] 聂婷[1,2] 梁怀丹[1,2]

Su Chang;Bi Guoling;Jin Longxu;Nie Ting;Liang Huaidan(Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences,Changchun, Jilin 130033, China;College of Materials Science and Opto-Electronic Technology, University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049, China)

机构地区：[1]中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033 [2]中国科学院大学材料科学与光电技术学院,北京100049

出　　处：《光学学报》

基　　金：吉林省科技发展计划(20170204029GX)

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：5

起止页码：413-420

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种基于暗通道图像质心偏移量的去雾算法。该算法对雾天图像暗通道进行了聚类分析,按场景划分图像并分析和计算了每个场景暗通道图像的质心偏移量,以用于场景的透射率修正。结合四叉树搜索算法,提出了基于景深阶跃图的大气光值估计方法,使估算大气光值的位置不受白色或平坦物体的影响而落到景深较大的区域。实验结果表明,所提算法能有效地恢复明亮区域的原本色调和细节信息,复原图像亮度适宜且颜色自然。在主观上,复原图像有较好的视觉效果;在客观上,所提算法的复原图像评价指标整体优于暗通道先验算法。

关 键 词：图像处理 图像增强 图像去雾 暗通道图像  质心偏移  景深阶跃图  

分 类 号：TP391]