本文關鍵詞： 圖像處理 圖像增強 非局部先驗 L/范數 噪聲 顏色偏移　出處：《光學學報》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：現有單幅圖像去霧算法大多基于局部先驗,去霧結果存在塊效應。在處理濃霧區(qū)域時,如果沒有特殊處理,會導致圖像中的一些偽影被增大,比如在原始的有霧圖像中幾乎不可見的噪聲、色彩重疊等,在去霧后的圖像中被增強,進而影響圖像質量。針對以上存在的問題,提出了一種改進算法。首先采用非局部先驗,估算初始的透射率,然后采用正則化的方法優(yōu)化透射率,并且將原始圖像和去霧后圖像的梯度差L1/2范數作為正則化項,達到抑制噪聲干擾的目的。結果表明,該算法能夠很好地恢復出圖像的細節(jié)信息和色彩;與局部先驗方法相比,具有更好的穩(wěn)健性。
[Abstract]:Most of the existing single image de-fogging algorithms are based on a local priori, and there is a block effect in the result of de-fogging. If there is no special processing in the dense fog region, some artifacts in the image will be enlarged. For example, in the original fog image almost invisible noise, color overlap and so on, in the image after the fog is enhanced, thereby affecting the image quality. An improved algorithm is proposed in which the initial transmittance is estimated by a nonlocal priori and then the transmissivity is optimized by the regularization method. And the original image and the image after fog gradient difference L 1 / 2 norm as the regularization term to achieve the purpose of noise suppression. The results show that the algorithm can restore the image details and color; Compared with the local priori method, it has better robustness.
【作者單位】： 空軍工程大學航空航天工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61372167,61379104)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 近年來,霧、霾以及沙塵暴,特別在秋冬季,更為頻繁地對我國一線城市造成影響,在此情況下,人們越來越關注可見光系統(tǒng)的成像質量[1]。霧霾天氣下,系統(tǒng)得到的圖像對比度下降、顏色失真、大量細節(jié)信息丟失,不僅影響圖像的視覺效果,而且影響目標識別與跟蹤、智能導航、公路視覺監(jiān)控

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