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基于地物波谱特性的透射率-暗原色先验去雾增强算法
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:自动化学报
  • 时间:2013.1
  • 页码:2064-2070
  • 分类:TP[自动化与计算机技术]
  • 作者机构:[1]南京大学电子科学与工程学院南京210046
  • 相关基金:国家自然科学基金(61105015),江苏省自然科学基金(BK2011511),江苏省科技支撑计划(BE2011747)资助
  • 相关项目:摄像视频的人眼视觉表征及交通能见度检测方法研究
中文摘要:

室外场景在雾、霾等天气的影响下能见度降低、成像效果不佳.本文从大气散射成像模型出发,从地物波谱特性的角度拓展暗原色先验理论,进而根据人眼视锥细胞对短中长波长光的刺激比例(LMS)将RGB三通道转换为耦合性更低的透射率三通道,有效地降低了RGB三通道间的互相关性,并在对数图像处理(Logarithmicimageprocessing,LIP)的框架下,提出基于彩色对数图像处理模型的自适应增强算法,对去雾后的图像进行增强.实验结果表明,耦合性更低的透射率三通道可以更准确地复原出图像,同时采用基于彩色对数图像处理模型的增强算法可以明显地提高图像的可视性.

英文摘要:

Images of outdoor scenes are usually degraded because of haze, fog and so on. Considering the atmospheric scattering model and object spectral characteristic, we expand dark channel prior and compute the transmittance channels in the LMS model to reduce corrections between RGB channels, and we also propose an adaptive LIPC algorithm to enhance the haze removal images based on logarithmic image processing (LIP). Results show that dark channel prior acts better in the transmittance channels than in RGB channels because of its lower correction with each other, and that haze removal images enhanced with LIPC are more credible and acceptable.

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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