本文關鍵詞： 衍射 光學 圖像 去霧 霧罩層　出處：《激光雜志》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：衍射光學圖像研究領域中針對衍射光學圖像去云霧處理的研究,一直被作為衍射光學圖像科學研究領域中重要的一項研究項目。近年來,在不斷的應用實踐中發(fā)現,傳統衍射光學圖像去云霧方法中采用算法存在光線可變度邏輯運算差、圖像特征處理檢索速度慢、衍射光學可變圖像去云霧處理效果差等問題。針對傳統衍射光學圖像去云霧處理方法存在的問題,提出衍射光學可變圖像去云霧算法設計,采用三維一體化設計對傳統算法進行改進、優(yōu)化。分別采用衍射光線性動態(tài)分布算法(XIVNW)、像素特征捕捉技術(BJNEF)、霧罩層提取剝離技術對傳統算法進行改進升級。通過實驗證明,提出的衍射光學可變圖像去云霧算法設計具有衍射光學圖像去云霧效果好、資源開銷少、處理速度快等特點。
[Abstract]:In the field of diffractive optical image research, the research on decloud processing of diffractive optical image has been regarded as an important research project in the field of diffraction optical image science in recent years. In the continuous application practice, it is found that in the traditional diffraction optical image de-cloud method, the algorithm has poor logic operation of variable degree of light, and the retrieval speed of image feature processing is slow. Aiming at the problems existing in the traditional dehaze processing method of diffractive optical images, the design of the algorithm for dehaze removal from diffractive optical variable images is presented. Three dimensional integrated design is adopted to improve and optimize the traditional algorithm. The diffractive light linear dynamic distribution algorithm (XIVNWN) and pixel feature capture technique (BJNEF) are adopted respectively. Through experiments, it is proved that the design of the diffractive optical variable image de-fog algorithm has good effect of diffractive optical image removing cloud and mist, and the cost of resources is less. Fast processing speed and other characteristics.
【作者單位】： 聊城大學東昌學院;天津中德應用技術大學電氣與能源學院;
【基金】：天津市應用基礎與前沿技術研究計劃重點項目(15JCZDJC39000) 國家科技支撐計劃項目(2015BAK06B04)
【分類號】：TP391.41;O436.1
【正文快照】： 隨著光學研究領域的不斷深入發(fā)展,以及光學圖像清晰度不斷提升,衍射光學圖像被諸多領域所采用。對推動我國航天航空事業(yè)發(fā)展、拉動國民經濟有著重要作用。衍射光學圖像研究領域中,云霧是自然界中最常見的可見性干擾源中的一種。含有云霧的衍射光學圖像對比度低,實體景物成像效

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本文編號：1471302