本文選題：馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng) + 局部一致性��； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年05期

【摘要】：為克服暗通道先驗(yàn)的適用局限性,同時(shí)增強(qiáng)一階馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)對(duì)圖像全局信息的約束能力,在顏色衰減先驗(yàn)的基礎(chǔ)上,提出了一種局部一致馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(Markov random fields,MRF)單幅圖像去霧算法。首先,結(jié)合顏色衰減和暗通道兩先驗(yàn)假設(shè)的特征,獲取普適性更強(qiáng)的介質(zhì)傳輸圖粗估計(jì),然后利用基于顏色特征的圖像局部一致塊代替MRF的二階及其高階能量項(xiàng)來構(gòu)造代價(jià)函數(shù),達(dá)到優(yōu)化介質(zhì)傳輸圖和獲取最終去霧圖像的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法可以獲取細(xì)節(jié)保持更好且魯棒性更強(qiáng)的去霧效果。
[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.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61372167,61379104,61301233)資助課題
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1893081