研究目的
为解决浓雾天气下户外采集图像严重退化的问题，提出一种浓雾图像去雾算法。
研究成果
改进后的算法在确保原算法去雾效果的同时，能大幅降低算法复杂度，有效解决浓雾条件下的图像退化问题。
研究不足
该算法具有较高的计算复杂度，需要较长时间才能满足实时性要求。
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基于暗通道先验和各向异性高斯滤波的图像去扰动算法研究
DOI：10.1002/cpe.4933
期刊：Concurrency and Computation: Practice and Experience
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
为了解决浓雾天气下户外采集图像严重退化的问题，提出了一种浓雾图像去雾算法。该算法简化了雾天成像物理模型，提出了雾浓度因子概念。基于暗通道先验的单幅图像去雾算法解决了雾与天空场景透射率估计难题，算法恢复的图像清晰自然但计算复杂度高，难以满足实时性要求。通过引入各向异性高斯滤波原理并与暗通道相结合，通过估计单幅雾图的能见度值获取雾浓度系数，进而结合图像的各向异性高斯滤波来估算大气光值，利用修复函数实现雾图去雾。实验表明，改进算法在保证原算法去雾效果的同时，能大幅降低算法复杂度。
作者：
Hongchun Du
AI智能分析
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