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题名基于变异鸡群优化透射率估计的去雾算法
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作者
吴龙
陈杰
陈淑玉
杨旭
徐璐
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机构
浙江理工大学计算机科学与技术学院
浙江理工大学科技与艺术学院
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出处
《电子科技》
2024年第11期22-30,共9页
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基金
国家自然科学基金(61801429)
浙江省自然科学基金(LY20F010001,LQ20F050010)
浙江理工大学基本科研业务费专项资金(2021Q030)。
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文摘
在大雾天气下,收集的图片存在清晰度降低和颜色畸变等问题。为获得高质量的去雾图像,文中提出了一种混合暗通道去雾算法。该算法使用Retinex算法去除照射分量的干扰,采用变异鸡群优化算法获得引导滤波所需的导向图片来优化大气透射率,并应用改进的暗通道先验算法来获得去雾图像。相较于其他暗通道先验去雾算法,该方法的平均标准差降低了28.3%,平均峰值信噪比增长了10.3%,平均熵增加了8.0%。测试了同一个场景中不同雾霾程度下的图片,结果显示图片清晰,细节信息保留完整,且评价标准数值基本保持稳定。测试结果表明,所提算法具有较高的鲁棒性和良好的色彩保真能力。
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关键词
图像去雾
混合暗通道先验算法
变异鸡群优化算法
透射率
大气光强
RETINEX
大气散射模型
引导滤波
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Keywords
image defogging
hybrid dark channel prior algorithm
variant chicken swarm optimization algorithm
transmissivity
atmospheric light intensity
Retinex
atmospheric scattering model
guided filtering
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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