控制与决策

作者：安冬,国凌明,邵萌,李颂华,石怀涛

单位：沈阳建筑大学机械工程学院，沈阳110168;沈阳建筑大学分析与检测技术研究中心，沈阳110168,,沈阳建筑大学机械工程学院，沈阳110168,,沈阳建筑大学机械工程学院，沈阳110168,,沈阳建筑大学机械工程学院，沈阳110168,,沈阳建筑大学机械工程学院，沈阳110168,

关键词：图像去雾;大气物理模型;暗通道先验;自适应方法;超像素分割;光晕效应

基金：国家自然科学基金项目(51705340,51705341)；辽宁省科学技术项目基金项目(20180550002)；辽宁省高等学校基本科研项目(LJZ2017035)；辽宁省重点研发计划项目(2017225016)；国家重点研发计划项目(2017YFC0703903).

传统基于暗通道先验的图像去雾算法不能有效去除有雾图像在景深突变处的雾点,边界处容易引起光晕效应,对此提出一种基于暗通道先验的自适应超像素去雾算法.首先,在暗通道的获取过程中引入自适应方法判断当前像素邻域内是否具有多个景深物体,若仅存在相同景深物体,则直接求取此像素的暗通道,若存在多个景深物体,则引入超像素分割算法区分不同景深物体,减小景深变化对暗通道获取的影响,以求取更准确的暗通道;然后,估计粗略的透射率,并根据上下文约束细化透射率;最后,通过图像降质的逆过程求解去雾图像.实验结果表明,所提出的算法与暗通道先验单幅图像去雾(DCP)算法、基于边界邻域最大值滤波的快速图像去雾(EMDCP)算法、基于自适应暗原色的单幅图像去雾(ADCP)算法、带边界约束和上下文正则化的高效图像去雾(BCCR)算法相比,可将客观质量综合评价准则提高10%,能够抑制光晕效应,提高有雾图像的视觉效果.

来源：2020年第8期

《控制与决策》期刊编辑部

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