基于局部一致性的马尔可夫随机场去雾
本文选题:马尔可夫随机场 + 局部一致性 ; 参考:《系统工程与电子技术》2017年05期
【摘要】:为克服暗通道先验的适用局限性,同时增强一阶马尔可夫随机场对图像全局信息的约束能力,在颜色衰减先验的基础上,提出了一种局部一致马尔可夫随机场(Markov random fields,MRF)单幅图像去雾算法。首先,结合颜色衰减和暗通道两先验假设的特征,获取普适性更强的介质传输图粗估计,然后利用基于颜色特征的图像局部一致块代替MRF的二阶及其高阶能量项来构造代价函数,达到优化介质传输图和获取最终去雾图像的目的。实验结果表明,所提算法可以获取细节保持更好且鲁棒性更强的去雾效果。
[Abstract]:In order to overcome the limitation of dark channel priori and enhance the constraint ability of first-order Markov random field to the image global information, based on the prior color attenuation, A locally uniform Markov random field (random) single image de-fogging algorithm is proposed. First of all, combining the features of color attenuation and dark channel prior assumptions, we obtain a more general medium transmission map rough estimation. Then the local uniform block based on color features is used to construct the cost function instead of the second-order and high-order energy terms of MRF, so as to optimize the medium transmission diagram and obtain the final de-fogging image. The experimental results show that the proposed algorithm can obtain better detail and better robust defogging effect.
【作者单位】: 空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】:国家自然科学基金(61372167,61379104,61301233)资助课题
【分类号】:TP391.41
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,本文编号:1893081
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