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摘要
随着计算机技术的不断发展,图像的清晰度也越来越高,但是由于雾霾等影响因素的存在,使得拍照所得图片的清晰度大幅下降。如今很多学者都在研究图像去雾方面的难题,但是所得结果却并没有投入到广泛的应用中。因此,研究低代价高清晰的智能图像去雾方法具有广阔的前景。如今大家普遍研究的几种有关于图像去雾的算法大体相同,各个算法的优缺点也都很清楚,基于几种经典的算法的研究,得知各自经由处理后的图片的或者在饱和度方面,或者出现色斑色块等问题,致使图片虽已处理但仍不完美。鉴于此种现象,本文选择一种较为创新的方法,即先用一种算法处理过后,再试图利用另一种算法处理其前一种算法处理后出现的问题。本文选择研究暗通道先验算法和卷积神经网络相结合,来进行图像智能去雾方法的研究。这种方法,如果进行很好的优化及完善,必然会对图像清晰度处理方面有很深的现实意义。
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