文献类型：期刊文章

作　　者：蒋华伟[1,2] 杨震[1,2,3] 张鑫[2] 董前林[1,2]

JIANG Hua-wei;YANG Zhen;ZHANG Xin;DONG Qian-lin(Key Laboratory of Grain Information Processing and Control Ministry of Education,Henan University of Technology,Zhengzhou 450001,China;College of Information Science and Engineering,Henan University of Technology,Zhengzhou 450001,China;State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mines,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232001,China)

机构地区：[1]河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室,郑州450001 [2]河南工业大学信息科学与工程学院,郑州450001 [3]安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室,安徽淮南232001

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(51677055);河南省自然科学基金项目(162300410055);河南省高校科技创新团队计划项目(16IRTSTHN026);深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室开放基金项目(SKLMRDPC19KF10).

年　　份：2021

卷　　号：51

期　　号：4

起止页码：1169-1181

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：图像去雾技术根据算法的处理方式分为两类:一类是图像增强去雾算法,涉及直方图均衡化、小波变换和基于色彩恒常理论的Retinex算法等;另一类是图像复原去雾算法,主要包括传统基于光偏振特性的多幅图像复原和基于先验假设的单幅图像复原等方法,以及基于深度学习的图像复原算法。为了今后更好地研究图像去雾技术,本文系统地回顾了图像去雾算法的发展情况,对图像去雾算法研究中存在的问题进行了分析,并尝试探讨了其发展趋势。

关 键 词：信息处理技术 雾霾图像  图像去雾 图像增强 图像复原

分 类 号：TP391.4]