基于双通道及图像质量评价模型的去雾方法
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作者:
作者单位:

(辽宁工程技术大学 电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛 125105)

作者简介:

李雅梅(1966-),女,副教授,硕士生导师,主要从事数字图像处理、信息检测与识别、模式识别与人工智能等方面的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(51974151,71771111)和辽宁省教育厅基金项目(LJ2019JL022,LJ2019J L013)资助项目 (辽宁工程技术大学 电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛 125105)


Image dehazing method based on dual channel and image quality evaluation model
Author:
Affiliation:

(Faculty of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical University,Hul udao,Liaoning 125105,China)

Fund Project:

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    摘要:

    针对传统暗通道先验去雾算法易产生明亮区域失 真、去雾图像整体偏暗等问题,提 出一种基于双通道及图像质量评价模型的去雾方法。首先,划分出图像的明亮区域与非明亮 区域;其次,利用双通道先验算法准确估计出大气光值;接下来,将暗通道先验的透射率作 为非明亮区域的透射率,在明亮区域单独构建透射率,将二者融合细化,得到带有参数的透 射率;最后,通过构造参数驱动图像质量评价模型,迭代选取最优的无雾图像。实验结果表 明,算法去雾效果良好,可以有效地抑制Halo效应,避免区域的失真,改善复原图像 的综合质量。

    Abstract:

    Aiming at the problems that traditional dark channel prior dehazing algorithm is prone to produce bright area distortion and the whole dehazing image is dark,an image dehazing algorithm based on dual channel and image quality evaluation model is p roposed. Firstly,the bright region and the non-bright region of the image are divided. Secondly,the atmospheric light value is accurately estimated by using the two-channel prior algorithm. Next,the transmittance of the dark channel prior is taken as the transmittance of the non-bright region,and the transmittance is constructed separately in the brigh t region.The two are fused and refined to obtain the transmittance with parameters.Finally, a parameter-driven image quality evaluation model is constructed to iteratively s elect the optimal fog-free image.The experimental results show that the proposed algorit hm can effectively suppress Halo effect,avoid regional distortion and improve the comp rehensive quality of therestored image.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李雅梅,吴光英,张旭佳.基于双通道及图像质量评价模型的去雾方法[J].光电子激光,2021,32(7):703~710

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  • 收稿日期:2021-01-25
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  • 在线发布日期: 2021-11-12
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