典型文献
一种非线性变换的自适应透射率去雾算法
文献摘要：
人工智能的飞速发展使得图像处理技术广泛应用于新一代智能交通系统中.但由于现有图像去雾算法在应用于智能交通中会存在透射率估计不足的现象,导致所复原图像在景深突变区域存在色偏、晕影、对比度低等问题,严重影响了户外采集系统的性能.因此,提出一种非线性变换的自适应透射率去雾算法.通过对数映射并结合自适应参数将暗通道中处于高灰度区域的强度值进行尺度压缩,获得原始无雾图像的暗通道,进而估计出初始透射率;根据像素亮度与饱和度的差值并引入调整因子,对天空区域透射率进行补偿,结合引导滤波,对补偿透射率进行平滑处理,获取自适应优化透射率,再由大气散射模型得到去雾后的图像.仿真结果表明,该算法对天空以及景深突变区域去雾效果清晰自然,纹理细节丰富,无明显伪影及色彩偏移,明亮适中;在平均梯度、信噪比、结构相似性、信息熵等参数方面都优于其他线性变换算法,各指标平均提高约6.4％,可有效地改善去雾图像在景深突变区域所存在的光晕以及失真现象.
文献关键词：
图像处理;图像去雾;衰减先验;对数变换
中图分类号：
作者姓名：
孙景荣;谢林昌;杜梦欣;罗丽燕
作者机构：
西安电子科技大学空间科学与技术学院,陕西西安710071;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西壮族自治区桂林541004;认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室,广西壮族自治区桂林541004
文献出处：
引用格式：
[1]孙景荣;谢林昌;杜梦欣;罗丽燕-.一种非线性变换的自适应透射率去雾算法)[J].西安电子科技大学学报（自然科学版）,2022(01):208-215
A类：
衰减先验
B类：
非线性变换,图像处理技术,新一代智能,智能交通系统,图像去雾算法,透射率估计,估计不足,复原,原图,景深,色偏,对比度,户外,采集系统,自适应参数,暗通道,灰度,像素,亮度,天空区域,引导滤波,平滑处理,取自,自适应优化,大气散射模型,伪影,色彩偏移,明亮,适中,平均梯度,结构相似性,信息熵,换算,光晕,失真,对数变换
AB值：
0.337705
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