基于均值聚类和循环导向滤波算法的农业图像去雾研究

摘要：

采用均值聚类和循环导向滤波(MCLGF)算法对农业图像去雾进行了研究.首先,建立雾天图像光学模型;接着任意选取两个子特征向量作为初始聚类中心,根据分类结果,将有雾图像通过均值聚类分为天空区域和非天空区域,再通过天空区域中求取原图的最大像素值作为大气光值;然后,循环导向滤波实现细节平滑和边缘保持,最小化代价函数使导向滤波器的输出图像与输入图像差异最小;最后,给出了算法流程.实验仿真显示:该算法能够有效地降低图像中的雾气,结构相似度平均值为0.98、信息保真度平均值为0.96、图像信息熵可达9.12,可见边的正则梯度均值可达0.85,这4个评价指标相比其他算法均较好.

关键词：计量学、图像去雾、均值聚类、循环、导向滤波

所属期刊栏目：42

分类号：TB96(计量学)

资助基金：河南省社科联研究项目SKL-2013-506

在线出版日期：2021-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：308-313