华南师范大学物理与电信工程学院, 广东 广州 510006
针对当前去雾算法经常出现过度曝光、颜色失真等问题,提出了一种基于全卷积回归网络的去雾算法。该回归网络基于端到端系统,由特征提取和特征融合两部分构成。首先,输入有雾图像,经过特征提取和特征融合,最终回归为粗透射率图;之后使用导向滤波对其进行优化,再利用大气物理散射模型反演出无雾图像;最终采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)对无雾图像进行增强,以得到更符合人类视觉的清晰图像。所提算法不仅可以有效避免去雾后出现的过度曝光和颜色失真等问题,而且能保留图像完整的细节信息,具有较好的去雾效果。
图像处理 图像去雾算法 卷积神经网络 端到端 限制对比度自适应直方图均衡化 激光与光电子学进展
2019, 56(20): 201003
