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摘要
提出了一种基于暗通道图像质心偏移量的去雾算法。该算法对雾天图像暗通道进行了聚类分析,按场景划分图像并分析和计算了每个场景暗通道图像的质心偏移量,以用于场景的透射率修正。结合四叉树搜索算法,提出了基于景深阶跃图的大气光值估计方法,使估算大气光值的位置不受白色或平坦物体的影响而落到景深较大的区域。实验结果表明,所提算法能有效地恢复明亮区域的原本色调和细节信息,复原图像亮度适宜且颜色自然。在主观上,复原图像有较好的视觉效果;在客观上,所提算法的复原图像评价指标整体优于暗通道先验算法。
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提出了一种基于暗通道图像质心偏移量的去雾算法。该算法对雾天图像暗通道进行了聚类分析,按场景划分图像并分析和计算了每个场景暗通道图像的质心偏移量,以用于场景的透射率修正。结合四叉树搜索算法,提出了基于景深阶跃图的大气光值估计方法,使估算大气光值的位置不受白色或平坦物体的影响而落到景深较大的区域。实验结果表明,所提算法能有效地恢复明亮区域的原本色调和细节信息,复原图像亮度适宜且颜色自然。在主观上,复原图像有较好的视觉效果;在客观上,所提算法的复原图像评价指标整体优于暗通道先验算法。
