【摘 要】
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为了有效估计雾霾图像的透射率并改善去雾图像偏暗的问题,本文提出一种结合卷积神经网络与动态环境光的图像去雾算法。该算法首先设计了基于卷积神经网络的透射率估计网络,再
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为了有效估计雾霾图像的透射率并改善去雾图像偏暗的问题,本文提出一种结合卷积神经网络与动态环境光的图像去雾算法。该算法首先设计了基于卷积神经网络的透射率估计网络,再构建包含配对的真实雾霾图像与透射率图的图像库,然后对其进行随机块采样,得到配对的雾霾图像块与透射率图像块作为训练集,训练透射率估计网络,再使用训练好的网络估计雾霾图像的透射率,并进行平滑滤波。同时考虑到图像成像时光照不均的问题,使用动态环境光替代全局大气光,最后使用平滑滤波后的透射率和动态环境光进行图像去雾。实验结果表明,该算法不仅可以有效实现图像去雾,而且提高了去雾图像的亮度、饱和度。
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