一种自适应基于暗通道先验的去雾方法

J4 ›› 2012, Vol. 50 ›› Issue (05): 987-992.

一种自适应基于暗通道先验的去雾方法

孙红光^1,2, 房超^1,2, 张慧杰^1,2, 刘丽红³, 王建中^1,2

1. 东北师范大学计算机科学与信息技术学院, 长春 130117|2. 东北师范大学智能信息处理吉林省高校重点实验室, 长春 130117|3. 北京理工大学信息与电子学院通信技术研究所, 北京 100081

收稿日期:2012-05-16 出版日期:2012-09-26 发布日期:2012-09-29
通讯作者: 王建中 E-mail:wangjz019@nenu.edu.cn

An Adaptive Haze Removal Based on Dark Channel Prior

SUN Hongguang^1,2, FANG Chao^1,2, ZHANG Huijie^1,2, LIU Lihong^3, WANG Jianzhong^1,2

1. School of Computer Science and Information Technology, Northeast Normal University, Changchun 130117, China;2. Key Laboratory of Intelligent Information Processing of Jilin Universities, Northeast Normal University,Changchun 130117, China|3. Institute of Communication Technology, School of Information and Electronics,Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China

Received:2012-05-16 Online:2012-09-26 Published:2012-09-29
Contact: WANG Jianzhong E-mail:wangjz019@nenu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

基于暗通道先验去雾方法, 提出一种改进的自适应基于暗通道先验去雾方法, 并使用均方误差对已有雾模型数据库中多组数据进行误差分析. 实验结果表明, 该方法对光线不足或天空等背景的图像实验效果优于已有方法, 并且恢复的图像更接近真实图像.

关键词: 去雾；暗通道；均方误差(MSE)

Abstract:

An improved algorithm based on dark channel prior was proposed which compenstaes the transmission estimated via dark channel prior, redefines atmospheric light via analyzing the fog images fail to recover by original method based on physical model. Experiments prove our algorithm works better than original method, especially on sunlight lacking or sky including images. Meanwhile, mean square error(MSE) was used in our method to verify the images we recovered are close to true images based on fog database.

Key words: haze removal, dark channel, mean squared error(MSE)

中图分类号:

TP391.41

孙红光, 房超, 张慧杰, 刘丽红, 王建中. 一种自适应基于暗通道先验的去雾方法[J]. J4, 2012, 50(05): 987-992.

SUN Gong-Guang, FANG Chao, ZHANG Hui-Jie, LIU Li-Gong, WANG Jian-Zhong. An Adaptive Haze Removal Based on Dark Channel Prior[J]. J4, 2012, 50(05): 987-992.

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