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Objective measurement for image defogging algorithms 认领 引用 被引量：6
1
作者 郭璠 唐琎 蔡自兴 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第1期272-286,共15页
Since there is lack of methodology to assess the performance of defogging algorithm and the existing assessment methods have some limitations,three new methods for assessing the defogging algorithm were proposed.One w... Since there is lack of methodology to assess the performance of defogging algorithm and the existing assessment methods have some limitations,three new methods for assessing the defogging algorithm were proposed.One was using synthetic foggy image simulated by image degradation model to assess the defogging algorithm in full-reference way.In this method,the absolute difference was computed between the synthetic image with and without fog.The other two were computing the fog density of gray level image or constructing assessment system of color image from human visual perception to assess the defogging algorithm in no-reference way.For these methods,an assessment function was defined to evaluate algorithm performance from the function value.Using the defogging algorithm comparison,the experimental results demonstrate the effectiveness and reliability of the proposed methods. 展开更多
关键词 image defogging algorithm image assessment simulated foggy image fog density human visual perception
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雾天遥感小目标检测的双子网算法 认领 引用 被引量：2
2
作者 宋存利 杨佳俊 张雪松 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2025年第9期128-138,共11页
针对雾天场景下遥感小目标检测的漏检错检问题,提出了基于双子网多任务协同训练的GFFA-YOLO算法。利用门控融合的GFFA网络去雾来恢复目标信息。设计SD-SCConv和RepNCSPELAN-SD-SCConv模块,该模块通过融合空间到深度层,同时利用自校正机... 针对雾天场景下遥感小目标检测的漏检错检问题,提出了基于双子网多任务协同训练的GFFA-YOLO算法。利用门控融合的GFFA网络去雾来恢复目标信息。设计SD-SCConv和RepNCSPELAN-SD-SCConv模块,该模块通过融合空间到深度层,同时利用自校正机制来提高特征提取能力。增加了选择注意力LSK模块来增强多尺度特征融合。实验结果表明,所提算法在不同雾浓度的NWPU VHR-10数据集上的mAP分别达到85.6%和74.3%,在雾处理后的DOTA v1.0数据集上mAP达到82.1%,相较主流算法表现出更高的检测能力。 展开更多
关键词 YOLO 小目标检测 去雾算法 注意力机制
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基于自适应K-Means算法的遥感图像聚类优化方法 认领 引用 被引量：6
3
作者 曲小纳 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2025年第5期1111-1118,共8页
针对遥感图像聚类去雾处理效果差,导致图像聚类的聚类精度和Kappa系数较低、时间较长的问题,提出了一种基于自适应K-means算法的遥感图像聚类优化方法。首先,结合暗通道先验估计和颜色线先验估计对遥感图像进行去雾处理;其次,计算去雾... 针对遥感图像聚类去雾处理效果差,导致图像聚类的聚类精度和Kappa系数较低、时间较长的问题,提出了一种基于自适应K-means算法的遥感图像聚类优化方法。首先,结合暗通道先验估计和颜色线先验估计对遥感图像进行去雾处理;其次,计算去雾后遥感图像的灰度共生矩阵,并获取纹理特征;最后,采用蜂群算法对K-means算法实施优化,利用优化后的自适应K-means算法根据纹理特征,实现遥感图像的聚类优化。实验结果表明,所提方法可有效消除遥感图像中的云雾,图像细节信息显示清晰,在聚类精度、 Kappa系数和聚类时间均表现出良好的性能,聚类精度达到94.9%, Kappa系数为0.97,聚类时间仅为0.36 s。 展开更多
关键词 遥感图像 K-means算法 蜂群算法 图像去雾 聚类优化
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基于改进YOLOv9的高压电缆缺陷检测算法研究 认领 引用 被引量：2
4
作者 杨育熙 夏启辉 +4 位作者 谭佳欣 轩亮 曹刚 凌明成 梁济元 《工程科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第11期2269-2280,共12页
电缆作为电能传输关键载体,高空环境下表层易受环境侵蚀,及时检测其缺陷尤为重要.目前主流检测通过无人机巡检,快速获取图像,传至网络模型后输出检测结果.YOLO算法因其高效检测能力,被广泛应用于无人机巡检.但电缆表层缺陷微小、在高空... 电缆作为电能传输关键载体,高空环境下表层易受环境侵蚀,及时检测其缺陷尤为重要.目前主流检测通过无人机巡检,快速获取图像,传至网络模型后输出检测结果.YOLO算法因其高效检测能力,被广泛应用于无人机巡检.但电缆表层缺陷微小、在高空低能见度天气采集图像质量低,导致无人机巡检结果准确率低.因此,本文提出一种基于改进YOLOv9的电缆缺陷检测模型YOLOv9–USSD.首先在原始YOLOv9模型中加入去雾网络(Unfognet),改善低能见度下图像的视觉质量;同时引入注意力机制(SEAM)和损失函数(Shape–IoU),提升模型对小目标特征提取能力;最后将原始卷积层(Original)替换为新卷积层(DualConv),旨在提高改进后的算法识别准确率.实验结果表明,改进后的YOLOv9–USSD比原YOLOv9模型均值平均精度(mAP)提高3.5%、召回率(R)提高5.6%、模型权重(Weights)减少13 MB、每秒十亿次浮点运算(GFLOPS)减少16个单位,为无人机在低能见度环境下电缆缺陷检测提供一种新的视觉巡检方案. 展开更多
关键词 YOLOv9算法 注意力机制 无人机检测 小目标检测 去雾网络
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面向多模式图像的改进暗通道先验去雾增强 认领 引用 被引量：2
5
作者 卜祥涛 宋亚芳 +4 位作者 王晓宇 姜珊 李德胜 赵宇 李亚红 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第13期2124-2135,共12页
针对现有算法存在处理图像模式单一和通用性受限的问题,基于暗通道先验提出了一种多模式图像去雾增强算法,对偏振强度、斯托克斯参量、线偏振度不同模式偏振图像和传统的RGB和黑白图像均适用。对偏振图像,利用Kmeans聚类、网格化和双线... 针对现有算法存在处理图像模式单一和通用性受限的问题,基于暗通道先验提出了一种多模式图像去雾增强算法,对偏振强度、斯托克斯参量、线偏振度不同模式偏振图像和传统的RGB和黑白图像均适用。对偏振图像,利用Kmeans聚类、网格化和双线性插值估计大气光值,引入亮度与结构权重估计大气透射率,暗通道计算采用多尺度高斯滤波与基于梯度的自适应权重融合;对RGB、黑白图像,利用K-means聚类并采用天空像素95%分位数估计大气光值,结合高斯拉普拉斯边缘检测和双线性插值估计大气透射率,暗通道计算使用多尺度腐蚀操作和基于局部对比度的权重;在户外薄雾和室内人造浓雾下采集不同模式图像,并与暗通道先验、多尺度Retinex算法的去雾增强效果进行了对比。结果表明:所提算法在图像清晰度、边缘和细节恢复方面取得显著提升,平均梯度、图像熵和峰值信噪比较多尺度Retinex算法,偏振图像最少提升112.6%,14.0%,5.0%,非偏振图像最少提升103.6%,20.6%,21.9%。该算法不仅在增强图像质量方面具有优越性,同时对不同模式图像具有通用性。 展开更多
关键词 图像去雾 图像增强 偏振 暗通道先验 多尺度Retinex算法
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一种专用于雾天图像处理的智能算法 认领 引用
6
作者 李云迪 张燚豪 +3 位作者 李风勃 施晓泳 李百颖 谢苗苗 《汽车电器》 2025年第6期63-64,共2页
基于“十四五”技术融合发展导向,传统智能驾驶辅助技术在雾天场景存在显著局限性。针对现有雷达协同与热成像方案效率低、成本高及色彩识别缺陷,文章采用暗通道算法,通过参数优化实现图像去雾,并以色彩补偿避免失真。试验表明,经算法... 基于“十四五”技术融合发展导向,传统智能驾驶辅助技术在雾天场景存在显著局限性。针对现有雷达协同与热成像方案效率低、成本高及色彩识别缺陷,文章采用暗通道算法,通过参数优化实现图像去雾,并以色彩补偿避免失真。试验表明,经算法处理的雾天图像细节完整、色彩自然,显著提升低能见度环境下的图像品质,为智能驾驶技术突破提供新路径。 展开更多
关键词 智能驾驶 去雾算法 去雾效果 色彩还原
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Determination of Arctic melt pond fraction and sea ice roughness from Unmanned Aerial Vehicle (UAV) imagery 认领 引用 被引量：1
7
作者 WANG Mingfeng SU Jie +5 位作者 LI Tao WANG Xiaoyu JI Qing CAO Yong LIN Long LIU Yilin 《Advances in Polar Science》 2018年第3期181-189,共9页
Melt ponds on Arctic sea ice are of great significance in the study of the heat balance in the ocean mixed layer, mass and salt balances of Arctic sea ice, and other aspects of the earth-atmosphere system. During the ... Melt ponds on Arctic sea ice are of great significance in the study of the heat balance in the ocean mixed layer, mass and salt balances of Arctic sea ice, and other aspects of the earth-atmosphere system. During the 7th Chinese National Arctic Research Expedition, aerial photographs were taken from an Unmanned Aerial Vehicle over an ice floe in the Canada Basin. Using threshold discrimination and three-dimensional modeling, we estimated a melt pond fraction of 1.63% and a regionally averaged surface roughness of 0.12 for the study area. In view- of the particularly foggy environment of the Arctic, aerial images were defogged using an improved dark channel prior based image defog algorithm, especially adapted for the special conditions of sea ice images. An aerial photo mosaic was generated, melt ponds were identified from the mosaic image and melt pond fractions were calculated. Three-dimensional modeling techniques were used to generate a digital elevation model allowing relative elevation and roughness of the sea ice surface to be estimated. Analysis of the relationship between the distributions of melt ponds and sea ice surface roughness show-s that melt ponds are smaller on sea ice with higher surface roughness, while broader melt ponds usually occur in areas where sea ice surface roughness is lower. 展开更多
关键词 Arctic UAV melt pond fraction defog algorithm sea ice surface roughness
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基于YOLOv5的矿井火灾视频图像智能识别方法 认领 引用 被引量：34
8
作者 王伟峰 张宝宝 +3 位作者 王志强 张方智 任浩 王京 《工矿自动化》 北大核心 2021年第9期53-57,共5页
针对煤矿井下光照分布不均匀造成视频图像失真,火灾识别精度低等问题,提出了一种矿井火灾视频图像智能识别方法。该方法以YOLOv5为识别模型,采用K-means算法对传统的暗通道图像去雾算法进行改进,并用改进算法对采集的火焰图像进行去雾处... 针对煤矿井下光照分布不均匀造成视频图像失真,火灾识别精度低等问题,提出了一种矿井火灾视频图像智能识别方法。该方法以YOLOv5为识别模型,采用K-means算法对传统的暗通道图像去雾算法进行改进,并用改进算法对采集的火焰图像进行去雾处理,提高矿井火灾视频图像识别精度;为减少静态背景对火灾识别的影响,采用帧差法与混合高斯模型融合算法,对动态演化的火焰图像进行特征提取,并采用形态学处理算法消除图像中存在的缺口,从而得到更加完整的火焰目标图像;对火灾视频图像数据集进行标注,并输入到YOLOv5算法模型进行训练及测试。结果表明:基于YOLOv5的矿井火灾视频图像智能识别方法平均精度为92%,损失函数为0.6,比传统算法Alexnet,VGG16,Inceptionv3的平均精度分别高9.6%,13.5%,4.9%,表明该方法检测速度快、精度高,可有效提高矿井火灾识别准确率。 展开更多
关键词 矿井火灾 视频图像智能识别 YOLOv5 K-means 暗通道去雾算法 帧差法 混合高斯模型
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一种改进的基于暗通道先验的快速去雾算法 认领 引用 被引量：9
9
作者 王娇 韩加蓬 +3 位作者 马骏 李煜 刘二全 郭栋 《现代电子技术》 北大核心 2019年第22期63-68,共6页
针对暗通道先验去雾算法复杂度过高,存在大片天空区域不适用的情况,提出一种改进的基于暗通道先验的快速去雾算法。首先,通过对灰度图像迭代出最佳阈值将天空区域分割出来;然后采用文中提出的方法分别对天空和非天空部分求解大气光强度... 针对暗通道先验去雾算法复杂度过高,存在大片天空区域不适用的情况,提出一种改进的基于暗通道先验的快速去雾算法。首先,通过对灰度图像迭代出最佳阈值将天空区域分割出来;然后采用文中提出的方法分别对天空和非天空部分求解大气光强度,以获得精确的透射率,为使图像边缘信息能够保留完整,采用梯度强化的方法对图像进行边缘锐化;最后通过大气散射模型恢复出无雾图像,采用自动色阶算法平衡图像亮度。实验结果表明,经过与4种算法对比后,能够较好的适用于存在大片天空区域的有雾图像,图像具有较好的视觉效果,能够保留图像的边缘信息、细节纹理,降低了处理时间,提高了运行效率,同时为后续的目标识别等领域奠定基础。 展开更多
关键词 快速去雾算法 暗通道先验 图像去雾 大气光强度求解 仿真实验 性能评价
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基于引导滤波的单幅图像自适应去雾算法 认领 引用 被引量：11
10
作者 杨燕 白海平 王帆 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期265-271,共7页
在雾、霾等天气条件下,由于空气中悬浮粒子的大气散射作用导致获得的户外图像严重降质。针对该问题,提出一种单幅图像自适应去雾算法。在分析大气散耗函数特性的基础上,利用引导滤波估计大气散耗函数,间接求得透射率,通过自适应选取阈... 在雾、霾等天气条件下,由于空气中悬浮粒子的大气散射作用导致获得的户外图像严重降质。针对该问题,提出一种单幅图像自适应去雾算法。在分析大气散耗函数特性的基础上,利用引导滤波估计大气散耗函数,间接求得透射率,通过自适应选取阈值调整明亮区域透射率,改善复原图像中的假彩色,并根据大气散射模型恢复图像。实验结果表明,与传统引导滤波算法和取固定阈值的算法相比,该算法获得的去雾图像近景更清晰,明亮区域恢复更自然,同时提高了运算速度。 展开更多
关键词 去雾算法 引导滤波 阈值 复杂度 大气散射模型
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一种改进的直方图均衡化图像去雾算法 认领 引用 被引量：18
11
作者 李竹林 车雯雯 +1 位作者 钱梦杭 徐雪丽 《河南科学》 2021年第1期1-6,共6页
针对直方图均衡图像去雾方法存在噪声被放大和图像失真较严重的问题,提出了一种基于直方图均衡化的自适应图像去雾算法.该算法首先将图像变换到HIS颜色空间,将图像分为k×k个子图像,然后对每个子图像在确保色调H分量不变的基础上,... 针对直方图均衡图像去雾方法存在噪声被放大和图像失真较严重的问题,提出了一种基于直方图均衡化的自适应图像去雾算法.该算法首先将图像变换到HIS颜色空间,将图像分为k×k个子图像,然后对每个子图像在确保色调H分量不变的基础上,对饱和度S分量和亮度分量I分别做自适应直方图均衡处理.处理后的图像不但从视觉上看出对比度有了很大的改善,边缘细节保持较好,而且几种图像质量评估方法的计算结果也表明,改进后的算法比用直方图均衡化去雾后的图像质量从对比度、均方误差、信息熵、峰值信噪比以及协方差都有明显的提高.实验用了250组图像,得出的结果是PSNR提高18%以上,均方误差降低15%以上. 展开更多
关键词 去雾算法 自适应直方图均衡 HIS 峰值信噪比 均方误差
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基于clear-SSD的单点多盒飞机目标检测天气适用性 认领 引用 被引量：6
12
作者 詹成祥 孟庆岩 +2 位作者 安健健 胡蝶 杨天梁 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第31期12717-12723,共7页
目前遥感影像目标检测算法大多针对良好天气,一旦出现雾霾,则必然影响检测效果。为使目标在良好天气或雾天条件下均能有较优的检测精度,必须提高模型适用性,以飞机检测为例,提出一种基于影像处理的clear-SSD(sigle shot multibox detect... 目前遥感影像目标检测算法大多针对良好天气,一旦出现雾霾,则必然影响检测效果。为使目标在良好天气或雾天条件下均能有较优的检测精度,必须提高模型适用性,以飞机检测为例,提出一种基于影像处理的clear-SSD(sigle shot multibox detector)模型。该模型在SSD检测算法前增加了影像处理算法,即先对待检测的遥感影像进行清晰化处理,再通过SSD检测算法提取影像中的飞机。比较不同清晰化算法对检测精度的提升效果,选择适用性最优的算法作为模型前端。备选清晰化算法包括暗通道、高斯同态滤波及线性同态滤波。研究表明,三种清晰化算法对精度均有改善,其中高斯同态滤波的适用性最优,平均检测精度达到0.9843,比原始SSD模型提高了0.043,因此,将高斯同态滤波作为clear-SSD模型的影像处理部分。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 清晰化算法 暗通道 同态滤波
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煤矿井下自动加卸钻杆靶标图像清晰化方法研究 认领 引用 被引量：7
13
作者 姚宁平 梁春苗 +1 位作者 姚亚峰 宋海涛 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期180-187,共8页
受煤矿井运输巷道空间限制,将钻孔机器人设计为灵活布局的钻进和钻杆加卸2个独立系统,利用基于合作靶标的单目视觉识别,将钻进和钻杆加卸2个系统关联,解决两系统递送钻杆的协同作业问题。然而,煤矿井下钻孔施工中场景复杂,存在孔口煤渣... 受煤矿井运输巷道空间限制,将钻孔机器人设计为灵活布局的钻进和钻杆加卸2个独立系统,利用基于合作靶标的单目视觉识别,将钻进和钻杆加卸2个系统关联,解决两系统递送钻杆的协同作业问题。然而,煤矿井下钻孔施工中场景复杂,存在孔口煤渣、污水污染合作靶标、粉尘浓度大能见度低、人造光源亮度低、光照不均匀使靶标图像对比度低,以及矿灯直射合作靶标反光等问题,会影响合作靶标图像清晰度,使基于靶标识别加卸钻杆的位置的精度降低,进而影响钻孔机器人自动加卸钻杆的成功率。因此,首先针对施工中孔口返出的煤渣、煤泥污染合作靶标的问题,利用形态学滤波中先腐蚀,再膨胀的开运算,清除煤渣间断斑块和突出靶标像素点;先膨胀再腐蚀的闭运算,消除小的孔洞和间断细小鸿沟,达到消除固体污染物对合作靶标的影响;其次针对粉尘、岩尘、水雾和污水影响图像对比度问题,通过暗通道先验求出初始透射率,采用梯度域导向滤波精细化透射率,利用导向滤波得到改进暗通道,并求大气光值,利用大气散射模型得到除雾后的图像,实现清晰化图像、增强图像对比度目的;最后对亚像素级角点和方向进行精细化,优化能量函数,使用种子棋盘格沿4个边缘生长棋盘格,用能量变化情况确认是否生长出最大的棋盘,补全因强光反射缺失的合作靶标图像。实验结果表明:将形态学滤波、去雾算法和棋盘格生长等方法相融合,可增强煤矿井下复杂场景钻孔施工中合作靶标图像的清晰度,提高基于视觉识别的图像精度,为钻孔机器人自动加卸钻杆的精确控制奠定基础。 展开更多
关键词 自动加卸钻杆 合作靶标 形态学滤波 去雾算法 棋盘格生长 图像清晰化 煤矿井下
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一种改进实时图像去雾的暗原色先验算法 认领 引用 被引量：4
14
作者 陈伟 贺元恺 +3 位作者 李昭慧 郭明香 郑佳雯 陶智慧 《现代电子技术》 北大核心 2020年第6期163-167,共5页
针对暗原色先验图像去雾算法运行时间长,天空区域分割耗时,复原图像中存在方块效应以及整体偏暗等缺点,提出一种改进的实时图像去雾暗原色先验算法。在暗通道求取时,使用快速最小值滤波,加快传统暗通道求取最小值排序的时间;在大气光求... 针对暗原色先验图像去雾算法运行时间长,天空区域分割耗时,复原图像中存在方块效应以及整体偏暗等缺点,提出一种改进的实时图像去雾暗原色先验算法。在暗通道求取时,使用快速最小值滤波,加快传统暗通道求取最小值排序的时间;在大气光求取时,使用像素值限定的方法快速排除天空区域,使用暗通道图像剩余最亮部分对应原图像像素值的均值,有效避免原算法中求取大气光值过大导致复原图像失真的现象;在透射率的优化时,使用Sobel边缘检测与求取图像二阶导数图像,得到精细的透射率,改善了细化透射率的时间复杂度;对最终图像采取伽码变换,提高图像亮度。实验结果表明,与原暗通道先验算法相比,此算法有效提高了算法的实时性。 展开更多
关键词 暗原色先验 图像去雾 算法改进 透射率改善 最小值排序 仿真分析
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改进的暗通道先验快速图像去雾算法 认领 引用 被引量：5
15
作者 张江鑫 周佳波 孟利民 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期2324-2328,共5页
针对暗通道去雾算法复杂度过高的问题,提出一种基于暗通道的快速去雾算法。首先对图像分块处理,提高求取暗通道值的速度;接着采用线性插值算法平滑处理,消除块状效应;然后根据暗通道先验求得透射率;最终利用大气散射模型得到清晰无雾图... 针对暗通道去雾算法复杂度过高的问题,提出一种基于暗通道的快速去雾算法。首先对图像分块处理,提高求取暗通道值的速度;接着采用线性插值算法平滑处理,消除块状效应;然后根据暗通道先验求得透射率;最终利用大气散射模型得到清晰无雾图像。实验结果证明,在保证良好去雾效果的前提下,相比原暗通道算法,所提算法复杂度被有效降低,去雾所需时间也降为原来的1/10左右,达到准实时。 展开更多
关键词 去雾算法 暗通道 导向滤波 分块 线性插值
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改进的先验去雾算法在海雾场景中的应用 认领 引用 被引量：5
16
作者 韩志亮 黄细霞 +1 位作者 刘娟 孟杭 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第12期153-156,共4页
为了提高智能船舶视觉系统对海雾图像的可视性,针对现有去雾算法对海雾场景处理时易造成天空区域严重失真,过饱和以及复原图偏暗等现象,提出一种改进先验的海雾去雾算法。由颜色衰减得到深度图,结合中值滤波补偿暗通道得到暗通道图,根... 为了提高智能船舶视觉系统对海雾图像的可视性,针对现有去雾算法对海雾场景处理时易造成天空区域严重失真,过饱和以及复原图偏暗等现象,提出一种改进先验的海雾去雾算法。由颜色衰减得到深度图,结合中值滤波补偿暗通道得到暗通道图,根据景深图和暗通道图设定阈值,分割出天空区域,分析天空区域的景深图获取大气光估计值;然后将暗通道与颜色衰减的介质传输图通过小波融合得到合成的介质传输图;为了优化去雾效果,对介质传输图设定上阈值与下阈值进行校正,再通过求解大气散射物理模型实现对图像清晰化处理;最后通过伽马校正优化色调偏暗的问题。通过对比实验验证,该方法应用在海雾场景下能够获得质量和视觉效果更好的去雾图像。 展开更多
关键词 海雾 大气散射物理模型 暗通道 颜色衰减 去雾算法
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基于暗通道先验的补偿快速去雾算法 认领 引用 被引量：8
17
作者 杨燕 白海平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期210-215,220,共6页
针对暗通道先验算法去雾能力较弱且速度慢的问题,提出一种对暗通道补偿的快速去雾算法。在分析光晕产生原因的基础上,结合中值滤波算法补偿去雾能力较弱的边缘雾区暗通道图,将有雾图像的全局最小值图像作为导向图,利用引导滤波平滑且保... 针对暗通道先验算法去雾能力较弱且速度慢的问题,提出一种对暗通道补偿的快速去雾算法。在分析光晕产生原因的基础上,结合中值滤波算法补偿去雾能力较弱的边缘雾区暗通道图,将有雾图像的全局最小值图像作为导向图,利用引导滤波平滑且保持边缘特性细化补偿后的暗通道图,消除黑斑效应,降低算法复杂度,将新的暗通道中的最大值作为大气光强的简单估计,根据大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明,与中值滤波算法、快速去雾算法等相比,该算法获得的无雾图像具有更好的清晰度和色彩恢复度,能提高运算速度。 展开更多
关键词 暗通道 补偿算法 去雾算法 引导滤波 大气散射模型
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一种基于改进AOD-Net的航拍图像去雾算法 认领 引用 被引量：18
18
作者 李永福 崔恒奇 +1 位作者 朱浩 张开碧 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1543-1559,共17页
针对航拍图像易受雾气影响,AOD-Net(All in one dehazing network)算法对图像去雾后容易出现细节模糊、对比度过高和图像偏暗等问题,本文提出了一种基于改进AOD-Net的航拍图像去雾算法.本文主要从网络结构、损失函数、训练方式三个方面... 针对航拍图像易受雾气影响,AOD-Net(All in one dehazing network)算法对图像去雾后容易出现细节模糊、对比度过高和图像偏暗等问题,本文提出了一种基于改进AOD-Net的航拍图像去雾算法.本文主要从网络结构、损失函数、训练方式三个方面对AOD-Net进行改良.首先在AOD-Net的第二个特征融合层上添加了第一层的特征图,用全逐点卷积替换了传统卷积方式,并用多尺度结构提升了网络对细节的处理能力.然后用包含有图像重构损失函数、SSIM(Structural similarity)损失函数以及TV(Total variation)损失函数的复合损失函数优化去雾图的对比度、亮度以及色彩饱和度.最后采用分段式的训练方式进一步提升了去雾图的质量.实验结果表明,经该算法去雾后的图像拥有令人满意的去雾结果,图像的饱和度和对比度相较于AOD-Net更自然.与其他对比算法相比,该算法在合成图像实验、真实航拍图像实验以及算法耗时测试的综合表现上更好,更适用于航拍图像实时去雾. 展开更多
关键词 航拍图像去雾 AOD-Net算法 多尺度网络结构 复合损失函数 分段式训练
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复杂海面环境下船只边缘识别算法的改进 认领 引用 被引量：13
19
作者 童强 李太君 《海南大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第3期235-240,共6页
针对复杂海面环境下船只边缘识别问题,提出了一种融合Retinex图像去雾预处理和改进自适应阈值SUSAN边缘检测的算法,用来提取船只目标边缘特征.对由于不同场景海雾造成的图像模糊,采用Retinex预处理增强图像信息,然后对待检测目标像素剔... 针对复杂海面环境下船只边缘识别问题,提出了一种融合Retinex图像去雾预处理和改进自适应阈值SUSAN边缘检测的算法,用来提取船只目标边缘特征.对由于不同场景海雾造成的图像模糊,采用Retinex预处理增强图像信息,然后对待检测目标像素剔除伪边缘点,采用自适应算法获取几何阈值t和最大类间方差(Otsu)的方法选取双阈值g,进而对图像进行边缘点检测、提取边缘特征.实验结果表明,融合后的算法能够有效提高复杂海面船只边缘检测的鲁棒性. 展开更多
关键词 SUSAN算法 去雾算法 边缘检测 自适应几何阈值
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基于暗原色先验的自适应参数优化的图像去雾算法研究 认领 引用 被引量：4
20
作者 王高峰 杨宁宇 +3 位作者 王嘉锐 王翠翠 卢玮 高涛 《电子设计工程》 2019年第7期1-4,共4页
目前主流的基于暗原色先验的去雾方法的参数选择较为单一,难以适应多种不同的雾天图像,针对这个问题,本文提出了自适应参数优化的图像去雾算法。本文通过实验发现去雾时ω权值与大气光值存在一定的关系,并基于这种关系进行改进,从而更... 目前主流的基于暗原色先验的去雾方法的参数选择较为单一,难以适应多种不同的雾天图像,针对这个问题,本文提出了自适应参数优化的图像去雾算法。本文通过实验发现去雾时ω权值与大气光值存在一定的关系,并基于这种关系进行改进,从而更好的实现了去雾后图像的优化处理。本文在对原有算法进行改进之后,采用了主观和客观相结合的评价方法,选取了多种去雾算法与本文算法进行对比评价实验。实验表明,本文算法去雾之后的图像视觉效果更加真实自然。 展开更多
关键词 暗原色先验 自适应参数 大气光值 去雾算法
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