结合卷积神经网络与动态环境光的图像去雾算法

作     者：刘杰平 杨业长 陈敏园 马丽红 Liu Jieping;Yang Yezhang;Chen Minyuan;Ma Lihong

作者机构：华南理工大学电子与信息学院 

基　　金：国家自然科学基金(61471173,61701181) 广东省自然科学基金(2017A030325430) 

出 版 物：《光学学报》 (Acta Optica Sinica)

年 卷 期：2019年第39卷第11期

页      码：112-123页

摘      要：为了有效估计雾霾图像的透射率并改善去雾图像偏暗的问题,提出一种结合卷积神经网络与动态环境光的图像去雾算法。设计了基于卷积神经网络的透射率估计网络,构建包含配对的真实雾霾图像与透射率图像库,对其进行随机块采样,得到配对的雾霾图像块与透射率图像块,并将其作为训练集用于训练透射率估计网络;使用训练好的网络估计雾霾图像的透射率,并进行平滑滤波。考虑到图像成像时光照不均的问题,使用动态环境光替代全局大气光。使用平滑滤波后的透射率和动态环境光进行图像去雾。实验结果表明,该算法不仅可以有效实现图像去雾,而且提高了去雾图像的亮度和饱和度。

主 题 词：图像处理 图像增强 去雾 大气散射模型 透射率 卷积神经网络 

学科分类：0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 081203[081203] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0835[0835] 0702[理学-物理学类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3788/AOS201939.1110002

馆 藏 号：203828203...