基于补偿透射率和自适应雾浓度系数的图像复原算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Image restoration algorithm based on compensated transmission and adaptive haze concentration coefficient
针对传统暗通道先验易在高亮度区域失真和产生光晕效应的不足,提出一种基于补偿透射率和自适应雾浓度系数的雾天图像复原算法.首先利用高斯函数拟合有雾和无雾图像间的衰减关系,通过修正透射率对高亮区域进行补偿.然后分析雾气特性,提出亮度熵概念,对原图亮通道进行逐像素处理求取熵值,结合高斯金字塔提取纹理特征,得到雾气分布图;同时建立一种线性变换来自适应求取雾浓度系数,并获得优化透射率.最后改进局部大气光的获取方法,结合大气散射模型得到复原结果.实验表明,所提算法可以有效复原出降质图像的颜色与细节,明亮度适宜,去雾程度彻底,效果清晰自然.
杨燕;王志伟
兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州 730070兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州 730070
信息技术与安全科学
图像复原去雾暗通道透射率大气散射模型
《通信学报》 2020 (1)
西部尘霾天气下图像退化模型及快速去尘霾算法研究
66-75,10
国家自然科学基金资助项目(No.61561030)甘肃省财政厅基本科研业务费基金资助项目(No.214138)兰州交通大学教改基金资助项目(No.160012)
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