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融合暗通道与MSRCR算法的图像去雾研究
文献摘要：
为了解决传统暗通道先验算法易产生图像偏暗、大气光值选取不准确等问题,提出了一种融合暗通道先验和带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,MSRCR)的图像去雾方法.首先建立大气散射模型,引入四叉树分解方法估计大气光值,并利用导向滤波算法细化透射率,利用优化的暗通道先验算法对图像进行清晰化处理得到复原图像;其次利用MSRCR算法对雾天图像进行色彩增强处理得到增强图像;然后根据复原图像和增强图像的特点对两者进行融合,最终得到去雾图像.实验表明,该算法在主观感知和客观指标上均优于现阶段的去雾算法.
文献关键词：
图像去雾;引导滤波;图像融合;暗通道先验;四叉树分解
中图分类号：
作者姓名：
李玉鑫;于会山;梁天全
作者机构：
聊城大学物理科学与信息工程学院,聊城 252000;聊城大学地理与环境学院,聊城 252000
文献出处：
引用格式：
[1]李玉鑫;于会山;梁天全-.融合暗通道与MSRCR算法的图像去雾研究)[J].现代计算机,2022(22):24-30
A类：
B类：
MSRCR,图像去雾,暗通道先验算法,偏暗,大气光值,色彩恢复,多尺度视网膜增强,增强算法,Multi,Scale,Retinex,Color,Restoration,大气散射模型,四叉树分解,分解方法,导向滤波,滤波算法,透射率,清晰化,理得,复原,原图,雾天图像,行色,色彩增强,增强图像,主观感知,客观指标,去雾算法,引导滤波,图像融合
AB值：
0.355524
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