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题名视觉信息损失先验的图像分层去雾方法
被引量:7
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作者
胡子昂
王卫星
陆健强
石颖
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机构
华南农业大学电子工程学院
国家生猪种业工程技术研究中心
广东省农情信息监测工程技术研究中心
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2016年第6期711-722,共12页
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基金
国土资源部公益性行业科研专项(201411019)~~
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文摘
目的针对自然场景下含雾图像呈现出低对比度和色彩失真的问题,提出一种基于视觉信息损失先验的图像去雾算法,将透射图预估转化成求解信息损失函数最小值的目标规划问题。方法首先通过输入图像的视觉特性将图像划分成含雾浓度不同的3个视觉区域。然后根据含雾图像的视觉先验知识构造视觉信息损失函数,通过像素值溢出映射规律对透射率取值范围进行约束,采用随机梯度下降法求解局部最小透射率图。最后将细化后的全局透射率图代入大气散射模型求解去雾结果。结果结合现有的典型去雾算法进行仿真实验,本文算法能够有效地复原退化场景的对比度和清晰度,相比于传统算法,本文算法在算法实时性方面提升约20%。结论本文算法在改善中、浓雾区域去雾效果的同时,提升了透射图预估的效率,对改善雾霾天气下视觉成像系统的能见度和鲁棒性具有重要意义。
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关键词
图像去雾
视觉信息损失先验
目标规划
透射图分层
人类视觉感知
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Keywords
image dehazing
visual information loss prior
optimization problem
transmission separation
human visual perception
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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