本文關(guān)鍵詞：特征學(xué)習(xí)的單幅圖像去霧算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的霧霾天氣使圖像降質(zhì),嚴重影響軍事、交通和安全監(jiān)控等領(lǐng)域信息系統(tǒng)的正常運作,因此圖像去霧具有重要研究意義。目前主流的單幅圖像去霧算法主要利用各種與霧相關(guān)的顏色特征實現(xiàn),但不同的顏色先驗知識往往存在各自的場景局限性。為提高圖像去霧的普適性,提出一種特征學(xué)習(xí)的單幅圖像去霧方法。方法首先通過稀疏自動編碼機對有霧圖像進行多尺度的紋理結(jié)構(gòu)特征提取,同時抽取各種與霧相關(guān)的顏色特征。然后采用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行樣本訓(xùn)練,得到霧天條件下紋理結(jié)構(gòu)特征及顏色特征與場景深度間的映射關(guān)系,并估算出有霧圖像的場景深度圖。最后結(jié)合大氣散射模型,根據(jù)場景深度圖復(fù)原無霧圖像。結(jié)果與主流去霧算法的結(jié)果定性對比,復(fù)原后的圖像細節(jié)更清晰,顏色更自然。采用均方誤差和結(jié)構(gòu)相似度定量評價各算法去霧結(jié)果與真實無霧圖像的相似度,本文算法結(jié)果與真實無霧場景間的相似度最高,達到99.9%。結(jié)論對實驗結(jié)果的定性及定量分析表明,本文算法能有效獲取有霧圖像的場景深度,復(fù)原出視覺效果理想的無霧圖像,且具有很好的場景普適性。
【作者單位】： 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院;廣東工業(yè)大學(xué)計算機學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 圖像去霧 特征學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 稀疏編碼
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61202269,61472089,61202293);國家自然科學(xué)基金—廣東聯(lián)合基金項目(U1501254) 廣東省自然科學(xué)基金(2014A030308008) 廣東省科技計劃項目(2013B051000076,2014A050503057,2015A020209124,2015B010131015,2015B010108006)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 第21卷/第4期/2016年4月麥嘉銘,王美華,梁云,蔡瑞初/特征學(xué)習(xí)的單幅圖像去霧算法scattering model.Result Compared with the results of mainstream algorithms,those of the proposed algorithm are more nat-ural and have more details.Qualitative evaluation of the sim

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  本文關(guān)鍵詞：特征學(xué)習(xí)的單幅圖像去霧算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：444716