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题名基于L1范式优化透射率和饱和度补偿的去雾方法
被引量：3
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作者
麻文刚
张亚东
郭进
晏姗
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
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出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期92-101,共10页
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基金
国家自然科学基金(61703349)
中国铁路总公司科技研究开发计划(N2018G062,K2018G011)。
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文摘
雾霾天气下捕获的图像存在低饱和度与色调偏移等现象,传统的暗通道先验去雾算法在处理有雾图像时各有不足。为此,提出一种基于L1范式优化透射率和饱和度补偿的图像去雾方法。首先,利用交叉双边滤波器对大气光值进行区间估计,并通过引导滤波方法获得介质传输率的粗略估计;然后,利用Kirsch与Laplacian算子构成的一组高阶滤波器对透射率进行处理,同时通过L1范式对目标函数进行优化,从而得到优化后的透射率;最后,根据饱和度补偿与色调调整对图像进行细节处理,获得无雾的清晰图像。根据提出的模型对单幅图像进行去雾处理,并分析该方法的效率与误差。实验表明,该方法处理的图像具有最佳的视觉效果,相比于其他方法,图像边缘细节信息明显,且具有较快的运算速度;采用饱和度补偿与色调调整可以在避免颜色畸变的同时获得高饱和度与高对比度的复原图像,鲁棒性较好。
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关键词
暗通道先验
L1范式
饱和度补偿
大气散射模型
图像复原
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Keywords
dark channel prior
L1 paradigm
saturation compensation
atmospheric scattering model
image restoration
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于HSI空间的沙尘图像增强算法
被引量：8
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作者
牛宏侠
王春智
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机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
兰州交通大学甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室
兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期1-8,共8页
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基金
国家自然科学基金(61863024,62141303)
甘肃省自然科学基金(22JR5RA358,21JR7RA321)。
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文摘
针对现有去沙尘算法的时间效率较低和受雾霾影响图像对比度提升不明显等问题,在偏色校正的基础上,提出在HSI空间提高饱和度与对比度的去沙尘增强算法.首先,在RGB颜色空间利用绿色通道校正其他颜色通道,实现沙尘图像的色彩平衡,完成颜色校正.其次,利用HSI空间各通道互不干扰的特性,针对S通道设计了自适应饱和度增强算法,I通道利用限制对比度自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)算法提升对比度.最后,合并通道转到RGB颜色空间得到清晰的去沙尘图像.实验结果表明:本文所提算法对于图像细节的清晰度和对比度恢复效果均有较大提升,而且本文算法在时间效率上提升显著,在原有算法的基础上,改进后平均算法效率提升77%左右,保证了算法的实时性.
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关键词
图像增强
沙尘图像
偏色校正
HSI空间
饱和度补偿
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Keywords
image enhancement
sand image
color correction
HSI space
saturation compensation:
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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