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基于稀疏特征提取的单幅图像去雾

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摘要

为解决基于暗通道先验去雾算法在天空和大片白色区域色彩失真的问题,同时恢复出更多的图像细节和边缘信息,本文提出了一种基于稀疏表示模型和特征提取的单幅雾天图像清晰化算法。首先,通过稀疏字典的训练过程学习雾天图像的稀疏特征,初步优化粗略介质传输图的稀疏系数;然后,根据雾天灰度图像的稀疏特征进一步精细化介质传输图;最终,逆向求解雾天退化模型清晰化雾天图像。实验结果表明,本文算法克服了暗通道先验在天空区域的失效,同时有效去雾恢复出更多边缘和细节。

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补充资料

DOI:10.3788/aos201838.0310001

作者单位:

    空军工程大学航空航天工程学院
    西安空军工程大学工程学院信号处理实验室
    空军工程大学航空航天工程学院
    空军工程大学航空航天工程学院
    空军工程大学工程学院研究生12队

引用该论文

刘坤,毕笃彦,王世平,何林远,高山. 基于稀疏特征提取的单幅图像去雾[J].光学学报,2018,38(3):0310001.