基于分层细分超像素和信息完整性先验的红外图像去雾

TP391.41; 雾霾天气由于悬浮粒子的存在,降低了红外成像系统的对比度和视觉质量.现有的去雾方法大多侧重于增强全局对比度或在图像中采取局部网格透射率估计策略,容易导致图像信息丢失、光晕伪影以及天空区域失真的现象.针对这些问题,本文提出了一种基于超像素结构分解以及信息完整性保护的单幅图像去雾方法.在该模型中,首先基于局部结构信息,设计了分层超像素算法自适应地将图像分割成多个目标区域以消除光晕伪影.同时为了避免局部高亮目标造成估计误差,采用基于超像素块的改进四叉树细分方法获得全局大气光值.在此基础上,利用组合约束通过最小化信息损失实现透射率图最优化.在真实红外雾天图像上的实验表明,在定性和定量...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	红外与毫米波学报 2022, Vol.41 (5), p.930-940
Hauptverfasser:	李伟华, 李范鸣, 苗壮, 谭畅, 穆靖
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP391.41; 雾霾天气由于悬浮粒子的存在,降低了红外成像系统的对比度和视觉质量.现有的去雾方法大多侧重于增强全局对比度或在图像中采取局部网格透射率估计策略,容易导致图像信息丢失、光晕伪影以及天空区域失真的现象.针对这些问题,本文提出了一种基于超像素结构分解以及信息完整性保护的单幅图像去雾方法.在该模型中,首先基于局部结构信息,设计了分层超像素算法自适应地将图像分割成多个目标区域以消除光晕伪影.同时为了避免局部高亮目标造成估计误差,采用基于超像素块的改进四叉树细分方法获得全局大气光值.在此基础上,利用组合约束通过最小化信息损失实现透射率图最优化.在真实红外雾天图像上的实验表明,在定性和定量方面与现有的经典算法相比,本文所提方法在对比度和可见性方面具有优越性.
ISSN:	1001-9014
DOI:	10.11972/j.issn.1001-9014.2022.05.018