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[毕业设计] 基于景深约束的单幅雾天图像去雾算法

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-9-2 15:04
  • 签到天数: 3 天

    [LV.2]偶尔看看I

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    1#
    发表于 2020-12-17 10:34 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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    摘 要: 本文提出一种基于景深约束的单幅雾天图像去雾算法,该算法首先对退化模型进行变换以满足 Kim mel变分框架的要求;其次,考虑到人眼视网膜锥细胞对绿光的敏感性,将绿光分量作为大气传输图变分求解模型的输 入;最后,利用景深图像特性,在 8邻域快速求解中对能量函数进行约束,从而有效提升去雾图像的视觉效果.实验结 果表明本文算法在获得最佳去雾效果的同时,具有较好的实用性和较少的计算资源消耗. 关键词: 图像去雾;退化模型;景深;变分模型4 d: B1 z. q  [% f4 q  I

    % U" }6 O& e8 C       可见光成像系统受雾霾天气影响,成像质量严重下 降,如何改善雾霾退化图像的质量,尤其是针对单幅图 像的质量提升成为当前研究的热点.目前,对于此类问 题的解决方案可概括为两类. / \- \. o) E0 |1 n" S* ^

    % s- X5 S5 x" e7 |2 `; t8 s2 V$ Z

    0 n5 \# `+ i; ]8 n# e# S      第一类是非模型去雾方法,其主要目标是提升雾天 图像的视觉效果,如伽马校正[1]、直方图均衡[2]和基于 颜色恒常性的 Retinex算法[3]等;这类方法简单、快速, 但不足之处是针对性较强,难以使图像对比度、颜色和 亮度等视觉指标同时调整到人眼视觉愉悦区.
    ' }5 E1 H' {1 J/ Z9 i6 I4 I& K
    7 U3 D0 z$ Q2 d9 ]8 D; O
    & V& @" Q1 b* x) n
          另一类解决方法是基于物理模型的去雾,其依赖于 图像退化模型的建立,通过对大气传输和环境光照进行 建模,并依据强有力的假设和先验信息将模型求解的非 适定性转换为适定性;根据求解方式不同,这类方法可 分为基于统计先验求解和基于几何先验求解
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-8-28 15:14
  • 签到天数: 2 天

    [LV.1]初来乍到

    2#
    发表于 2020-12-17 13:09 | 只看该作者
    有效提升去雾图像的视觉效果
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