【摘 要】
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针对目前去雾算法实时性较差,对天空等区域的处理不理想以及去雾后图像偏暗等问题,提出一种实时有效的去雾算法。首先,利用暗原色先验估计粗略透射率图;其次,下采样粗略透射
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院,特殊环境机器人技术四川省重点实验室（西南科技大学）,西南科技大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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四川省科技厅青年基金资助项目(2011JQ0041);中国科学院西部之光人才培养计划项目(13zs0106)
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针对目前去雾算法实时性较差,对天空等区域的处理不理想以及去雾后图像偏暗等问题,提出一种实时有效的去雾算法。首先,利用暗原色先验估计粗略透射率图;其次,下采样粗略透射率图并用优化的导向滤波得到改善的透射率图,以便实时处理更高分辨率的图像;然后,上采样改善的透射率图,并对其进行修正,得到优化后的透射率图,以解决暗原色先验不适于处理含有天空等大面积亮区图像的问题;最后,经过颜色保持的自适应亮度调整得到最终去雾图像。该算法时间复杂度仅是图像像素数的线性函数,对分辨率为600×400的图像,耗时约80 ms。与基于导向滤波算子的暗原色先验的单幅图像去雾方法、基于中值滤波的快速去雾方法和带颜色恢复的多尺度Retinex(MSRCR)算法进行了对比,实验结果表明,所提算法可明显改善雾天图像的对比度和颜色,效果和效率优于对比算法,并具有较好的自动性和鲁棒性。
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