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[1]宋得成１,２,徐国庆１,等.暗原色先验图像去雾改进算法[J].武汉工程大学学报,2014,(12):68-71.[doi:10. 3969/j. issn. 1674-2869. 2014. 012. 013]
　SONG De-cheng,XU Guo-qing,LU Jian-yong.Improved image defogging based on priori dark color[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2014,(12):68-71.[doi:10. 3969/j. issn. 1674-2869. 2014. 012. 013]
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暗原色先验图像去雾改进算法(/HTML)
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《武汉工程大学学报》[ISSN:1674-2869/CN:42-1779/TQ]

卷:
期数:
2014年12期
页码:
68-71
栏目:
资源与土木工程
出版日期:
2014-12-31

文章信息/Info

Title:
Improved image defogging based on priori dark color
文章编号:
1674 － 2869（２０１４）012 － 0068 － 04
作者:
宋得成１; ２; 徐国庆１; ２*; 鲁建勇１; ２
１．武汉工程大学计算机科学与工程学院， 湖北 武汉 ４３０２０５；２． 智能机器人湖北省重点实验室（武汉工程大学），湖北 武汉 ４３０２０５
Author(s):
SONG De-cheng1; 2;  XU Guo-qing1; 2;  LU Jian-yong1; 2
1.School of Computer Science and Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan 430205, China； Hubei Key Laboratory of Intelligent Robot (Wuhan Institute of Technology)，Wuhan 430205, China
关键词:
图像处理; 图像去雾; 暗原色先验; 可视化
Keywords:
image processing;  haze removal;  dark channel prior;  visibility
分类号:
ＴＢ３５
DOI:
10. 3969/j. issn. 1674-2869. 2014. 012. 013
文献标志码:
A
摘要:
针对含雾图像的去雾增强问题，提出基于环境光调节参数的暗通道去雾改进算法，该算法考虑到使用暗原色先验算法在图像中含有较多的类似大气等场景时，会降低图像的去雾效果。首先，在含雾图像中暗原色去雾统一框架中引入环境光调节容差参数，在去雾过程中引入背景因素变化。其次，通过修正参数重新推导出准确透射率函数，并讲其应用于更新的去雾方程。最后，结合对含雾图像一本的统计，获取去雾算法的最优调节参数，该参数可以较好地适应大气环境的影响，在背景变化时可以实现对去雾效果的自适应处理。实验表明，算法可以在去雾过程结合环境背景因素的变化，在天空前景交界处能够明显改进图像去雾的效果。
Abstract:
To improve the low visibility and poor contrast of fog images，a new simple but effective image defogging algorithm based on dark channel prior algorithm was proposed. Firstly, based on the statistical analysis of the images containing fog, a physical-based parameter model was presented. Secondly, the parameter was used to modify the accurate transmittance function, and the fog equation was applied to the updated algorithm. Finally, the atmospheric light was estimated based on the statistical parameter. And the haze was removed effectively through the parameter. Experiments show that the algorithm can be combined with the change of environment factors in the defogging process. In the junction area of the sky and prospects, the haze can be obviously removed. In comparison with the traditional image defogging algorithm, the proposed method achieves faster and more natural effectiveness．,

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：２０１４－１１－８基金项目：湖北省自然科学基金项目（２０１４ＣＦＢ７８６）;湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目（Ｔ２０１２０６）; 湖北省大学生创新创业计划项目（２０１４１０４９００３４）;湖北省教育厅深入企业行动计划项目（ＸＤ２０１４１４６）; 武汉工程大学科研基金项目（１２１２６０２１）;武汉工程大学校长基金项目（２０１４０６２）. 作者简介：宋得成（1994-），男，湖北襄阳人，研究方向：模式识别，人机交互. *通信联系人
更新日期/Last Update: 2015-01-27