声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
该杂志刊期列表
- 2026年
- 1期
国内刊号：51-1125/TN
国际刊号：1001-3806
发布日期:
作者：陈青, 谢红龙
关键词：图像处理, 图像去雾, 大气散射模型, 四叉树分解, 自适应伽马指数
为了克服现有图像去雾方法的不足，进一步改善图像去雾的效果，采用了一种基于四叉树分解的自适应图像去雾方法。根据标准差对原有雾图像进行迭代的四叉树分解以及天空区域亮度较大且较为平滑的特征，选择均值与标准差的差值最大区域的像素中值作为大气光；根据区域的亮度均值和标准差，以自适应邻域的方式分别计算各个区域的传输率；由估计的大气光和传输率，根据大气散射模型对无雾图像进行估计；最后用自适应的gamma函数优化无雾图像的亮度。结果表明，与最新提出的去雾方法相比，本文中的方法去雾后具有更优的视觉效果，去雾图像的平均梯度和信息熵分别高于现有方法6.56%和1.75%以上，而无参考图像空间质量评估值低于现有方法8.25%以上。这些结果对视觉检测、识别和跟踪等领域的研究是有帮助的。
来源：2025年第6期
《激光技术》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。