计算机软件及计算机应用论文_基于形态学和梯度-计算机工程

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计算机软件及计算机应用论文_基于形态学和梯度

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文章摘要:一般情况下，雾天会严重影响户外图像的视觉质量。针对目前大多数图像去雾方法不适用于浓雾场景、去雾后图像亮度偏暗、存在光晕伪影等问题，提出一种利用图像形态学和梯度域导向滤波的去雾方法。首先，利用暗通道先验得到初始透射率。其次，利用图像形态学闭、开运算细化和平滑初始透射率。然后，为了进一步平滑透射率图的边缘和消除矩形块状效应，利用梯度域导向滤波优化透射率图。为了更好地估计出大气光值，先对雾图的最小强度图进行形态学灰度腐蚀，再经过导向滤波处理，以此结果作为暗通道图，选取其最亮的前0.1％像素，将前0.1%最亮像素点对应在原图中，最高的像素值作为大气光值，得到大气光值后利用大气散射模型求出去雾后的图像。最后，将除雾后的RGB图像转换到HSI颜色空间，利用一个多曝光融合框架对I通道进行无雾图像整体亮度的提高，再转到RGB颜色空间。实验表明，该算法能够恢复更多的细节信息，保证图像有合适亮度，颜色自然，无光晕伪影，优于许多现有去雾算法。

文章关键词:

论文DOI:10.19678/j.issn.1000-3428.0062874

论文分类号:TP391.41