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结合光源分割和线性图像深度估计的夜间图像去雾
文献摘要：
夜间有雾图像通常具有对比度低、光照不均匀、颜色偏移以及噪声较多等现象,这些退化现象使得夜间图像去雾具有极大的挑战性.针对夜间图像存在的退化问题,本文提出了一种能够在夜间图像中有效去雾并提高图像质量的方法.首先,将图像分解成光晕层和有雾层,并对有雾层进行颜色校正.其次,通过一种新提出的带有伽马变换的图像光源分割方法来分割光源,并设置分割阈值作为像素点属于光源区域的概率值.然后,将得到的概率值与最大反射先验相结合来估计光源和非光源区域的大气光值.最后,根据图像深度与亮度、饱和度以及梯度之间的关系建立线性模型,进一步估计透射率的值.实验得到的分割阈值为0.07,线性深度估计参数分别为1.0267、?0.5966、0.6735、0.004135.实验结果表明本文方法在夜间图像去雾、消除光晕、减少噪声,以及提高可视度方面取得良好的效果.
文献关键词：
夜间图像去雾;图像光源分割;大气光估计;线性图像深度估计
中图分类号：
作者姓名：
吕建威;钱锋;韩昊男;张葆
作者机构：
中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033;中国科学院大学,北京 100049
文献出处：
引用格式：
[1]吕建威;钱锋;韩昊男;张葆-.结合光源分割和线性图像深度估计的夜间图像去雾)[J].中国光学,2022(01):34-44
A类：
线性图像深度估计,图像光源分割
B类：
夜间图像去雾,对比度,光照不均匀,颜色偏移,退化现象,图像质量,图像分解,分解成,光晕,层进,颜色校正,伽马变换,分割方法,分割阈值,像素点,源区,先验,大气光值,亮度,线性模型,透射率,可视度,大气光估计
AB值：
0.253074
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