基于雾天图像降质模型的优化去雾方法
目的 图像去雾是计算机视觉的重要研究方向,既获得高质量的去雾图像,又保证较低的时间复杂度一直是图像去雾面临的挑战,为此提出了一种基于雾天图像降质模型的优化去雾方法.方法 根据雾天图像降质模型,暗原色作为先验知识,对模型的两个物理量大气光值和透射率进行优化.传统优化算法中通常都是固定其一,优化另一个物理量,与传统方法不同,考虑到大气光和透射率的相关性,采用多元优化策略,将这两个物理量作为互相影响的整体,利用迭代算法进行优化.为保持去雾图像颜色真实、自然,基于对无雾图像的统计特性,多阈值融合的约束条件作为迭代停止的条件,控制优化去雾程度,复原高质量去雾图像.结果 本文方法与其他去雾方法相比,在视觉效果上,图像结构更加清晰,细节更加丰富,色彩更加真实.在客观数据方面,本文方法获得图像的彩色直方图与有雾图像的彩色直方图在形状上更相似,同时在Cones、Herzeliya、House、Dolls对比图像中,本文方法结果图像的信息熵值都比较高,分别为13.801 270、15.490 912、15.395 014、16.276 838,且时间复杂度较He方法(使用软抠图算法优化透射率)降低了3～5倍.结论 本文去雾方法利用迭代算法对大气光和透射率进行多元优化,同时采用多阈值融合约束条件控制优化去雾程度.本文方法在色彩保真度、细节恢复等方面都优于经典算法,同时获得了较好的客观评价数据.实验结果表明,本文方法能够达到主客观都满意的效果.
单幅图像去雾、暗原色先验、多元优化、多阈值融合、图像复原
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
National Natural Science Foundation of China61332015,61373080,61672018,61402261;National Natural Science Foundation of China-Zhejiang Two Integration Joint Fund Key ProjectU1609218;Primary Research & Developement Plan of Shandong Province 2016GSF120013,2017GGX10109国家自然科学基金项目61332015,61373080,61672018,61402261;国家自然科学基金一浙江两化融合联合基金重点项目U1609218;山东省重点研发计划基金项目2016GSF120013,2017GGX10109;山东省高等学校优势科研人才团队培育计划基金
2018-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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