位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于非局部相似模型的压缩感知图像恢复算法
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:《自动化学报》
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院计算技术研究所,北京100190, [2]中国科学院大学,北京100049
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61471343)
中文摘要:

在雾霾、烟雾等恶劣天气状况下拍摄出的照片能见度很差,对视野中物体的可分辨性很低。在暗通道先验的基础上描述了一种有效增强细节的单幅图像去雾算法。首先对雾霾图像进行边缘保持模糊处理,进而提取出不含雾成分的细节层。与此同时对雾霾图像使用中值滤波算法去雾,将初步去雾后的图像加上细节层,得到更加细致、清晰的图像。为了提取图像的细节层,选用了域变换递归边缘保留滤波器,它能够在保持边缘的同时快速对图像进行模糊处理。

英文摘要:

Images of outdoor scenes show poor visibility and discernibility in the inclement weather conditions such as haze, smog and mist. This paper describes a new method for single image de-hazing which can enhance the details effectively. Based on the dark channel prior, it first blurs the fogged images with edge-preserving filtering, and then extracts the detail layer without fog. In the de-hazing process of the foggy image, the detail layer is appended to the preliminary de-hazing image produced by the median filter to get more meticulous and sharper images. In order to extract the detail layer of foggy image, it chooses the domain transform recursive edge-preserving filter, which can perform high-quality edge-preserving filtering of foggy images in real time.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27550