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基于全卷積神經網絡的圖像去霧算法

摘要:針對霧天環境下采集的圖像對比度降低,飽和度下降以及色彩偏移問題,提出了一種基于全卷積神經網絡的圖像去霧算法。首先,提出的三個尺度的全卷積神經網絡用來學習霧天圖像與介質傳輸圖之間的映射關系,逐步生成精細的介質傳輸圖;其次,通過霧天圖像引導濾波優化預測的介質傳輸圖,使得圖像邊緣信息更加平滑;最后,根據暗原色先驗理論估計大氣光的值,通過大氣散射模型恢復出無霧圖像。該方法獲得的無霧圖像不但未造成圖像中有用信息的損失,并且恢復的圖像色彩自然。實驗結果表明,該去霧算法在自然霧天圖像和利用Middlebury Stereo Datasets合成的霧天圖像上均優于其他對比算法,恢復的圖像具有更好的對比度與清晰度。

關鍵詞:
  • 圖像去霧  
  • 卷積神經網絡  
  • 大氣散射模型  
  • 傳輸圖  
  • 引導濾波  
作者:
陳清江; 張雪
單位:
西安建筑科技大學理學院; 陜西西安710055
刊名:
應用光學

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:應用光學

應用光學雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:61-1171/O4。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1980年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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