【摘 要】
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利用暗通道先验去雾算法处理包含大块亮白区域的图像时,存在图像失真的问题。为此,提出一种改进的的单幅图像去雾算法。利用基于图像子块平均灰度值和标准差的四叉树分解方法
【机 构】
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中国科学院自适应光学重点实验室,中国科学院光电技术研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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四川省杰出青年基金(2012JQ0012)
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利用暗通道先验去雾算法处理包含大块亮白区域的图像时,存在图像失真的问题。为此,提出一种改进的的单幅图像去雾算法。利用基于图像子块平均灰度值和标准差的四叉树分解方法得到大气光估值,通过图像暗通道直方图分布自适应计算分割阈值,据此将图像划分为亮白区域与非亮白区域。根据图像的灰度分布数据计算权重因子,将其融入透射率以提高图像边缘的平滑度。在此基础上,应用大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明,该算法能够有效解决天空区域色彩失真的问题,所得图像视觉效果明亮自然,图像交界景深突变处也较为平滑。
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