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基于雾天图像降质模型的优化去雾

作者：王平,张云峰,包芳勋,等

DOI:10.11834/jig.170358

论文看点

👉根据雾天图像降质模型，暗原色作为先验知识，对模型的两个物理量大气光值和透射率进行优化。传统优化算法中通常都是固定其一，优化另一个物理量，与传统方法不同，考虑到大气光和透射率的相关性，采用多元优化策略，将这两个物理量作为互相影响的整体，利用迭代算法进行优化。

👉 为保持去雾图像颜色真实、自然，基于对无雾图像的统计特性，多阈值融合的约束条件作为迭代停止的条件，即将图像中暗像素所占比例信息与图像的平均亮度信息相结合来控制迭代去雾的程度，从而控制优化去雾程度，复原高质量去雾图像。

专家评语

 👍   本文对现有基于暗通道原理的图像去雾方法进行了改进,并于现有的相关方法进行了比较,论文具有一定的参考价值。

 👍  本文方法与其他去雾方法相比，在视觉效果上，在图像结构、细节、色彩和清晰度等方面都有一定的改进；在时间性能方面也具有一定的优势。

关键图表

引用格式

Wang P, Zhang Y F, Bao F X, etal.Multivariate optimized haze removal method based on hazy image degradation model[J]. Journal of Image and Graphics ,2018, 23(4): 0605-0616

王平,张云峰,包芳勋,等. 基于雾天图像降质模型的优化去雾方法[J]. 中国图象图形学报,2018,23(4): 0605-0616

[ DOI:10.11834/jig.170358]

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