基于稀疏特征提取的单幅图像去雾
为解决暗通道先验去雾算法在天空区域和大片白色区域色彩失真的问题,提出了一种基于稀疏表示模型和特征提取的单幅图像去雾算法.通过稀疏字典的训练过程,学习雾天图像的稀疏特征,初步优化粗略介质传输图的稀疏系数.根据雾天灰度图像的稀疏特征,进一步精细化介质传输图.逆向求解雾天退化模型,得到去雾图像.实验结果表明,所提算法在天空区域的处理上优势明显,同时恢复出更多的图像细节和边缘信息.
图像处理、图像增强、图像去雾、稀疏表示、字典学习、特征提取
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TN911.73;TP391
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金
2018-05-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
291-299