基于自适应小波融合的单幅图像去雾算法
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

(兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070)

作者简介:

刘策(1995-),男,河北张家口人,硕士研究生,主要从 事数字图像处理方面的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(61561030)、甘肃省财政厅基本科研业务费(214138)和兰州交通大学教改项目(160012)资助项目 (兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070)


Single image dehazing algorithm based on adaptive wavelet fusion
Author:
Affiliation:

(School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070,China)

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    为了更加有效地去除场景中的雾气,提出了一种 基于小波变换的自适应透射率融合算法,对图 像中的远景部分和近景部分分别进行处理,并将两者有效结合。首先基于雾天成像原理,构 建二次衰 减模型近似估计出远景和近景的透射率,进而将两者进行小波变换,将得到的低频信息采用 自适应高 斯函数进行加权融合,而高频信息则采用取较小值的方案减小纹理效应;再根据小波逆变换 获得透射 率的最优解;最后结合大气散射模型和改进的大气光值复原出清晰的无雾图像。实验结果表 明,该方 法可以有效提高雾天场景清晰度,与已有算法相比,对天空区域的色彩还原准确,并且具有 相对较低的时间复杂度。

    Abstract:

    In order to better remove the fog in the scene,an adaptive transmissi on fusion algorithm based on wavelet transform is proposed to process the distant part and the close part of the image separately,and they are effectively combined.Firstly,based on the principle of foggy imaging,a quadra tic attenuation model is constructed to estimate the transmission of the distant and close field,and the n the wavelet transform is performed,and the obtained low frequency information is weighted and fused by a n adaptive Gaussian function, and the high frequency information is fused using the minimum selection rules to reduce the texture effect;and then The optimal solution of the transmission is obtained by inverse wavelet tra nsform; Finally,a clear fog removal image is restored by combining the atmospheric scattering model with the improved atmospheric light value.Experimental results show that the method can effectively improve the def inition of foggy scenes. Compared with the existing algorithms,our method has accurate color reproductio n for sky regions,and relatively low time complexity.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘策,杨燕.基于自适应小波融合的单幅图像去雾算法[J].光电子激光,2020,31(3):318~325

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2019-10-17
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2020-05-29
  • 出版日期:
文章二维码