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单幅图像的去雾是一个非常典型并且充满挑战性的不适定问题[2,因为雾图中不(1)直方图均衡化以增强图像的对比度3。在雾霾天气情况下,空气中的水汽及粉尘等小颗粒物质局直方图均衡化算法与局部直方图均衡化算法41,前者适用于处理景象深度变化成不同区域处理导致了块效应,同时导致运算(2)同态滤波同态滤波算法[6结合了灰度值变换与频域滤波技术。雾天采集到的图像E.Land等人基于人眼对色彩的感知原理提出了颜色恒常的计算理论7,即Retinex,作为视觉亮度与颜色感知的模型。该理论假设照明光线与成像物体的中物体颜色发生变化的原因,而与光照环境的改变无关8。有雾图像在该理论下可用受光源影响的以低频信息为主的光源图像与受场景反射光影响到以高频信经以上基于图像增强的算法处理后的图片存在信基于图像复原的去雾算法的关键是在对图像进行去雾处理过程中考虑了雾(1)基于深度信息的去雾算法基于图像深度信息的去雾算法利用特殊的成像设备或测量仪器获取目标景(2)基于先验信息的去雾算法和、色彩失真的现象,在景物边缘部分往往会伴随光晕效应。F法在图像中雾浓度较高区域的去雾效果较差。Tarel¹61等假设场景中只有较小物(1)基于传统机器学习模型的去雾算法(2)基于深度学习的去雾算法深度学习不需像传统的机器学习算法那样进行人来描述透射率和大气光值的关系,通过训练网络学习到雾天图像与KPrior[J].IeeeTransactionsIntelligence,2011,33(12):adaptivehistogramequalizationwi[9]JobsonDJ,RahmanZ-uandWoodellGA.RetinexImagePro[12]OakleyJPandSathusingaphysicalmodelforcontrProcess.,1998,7(2):1[14]TanRT.VisibilityinbadComputerVisionandPatternRecognitioLevelImage[J].2009Ieee12thIFrameworkforImageDehazing[C].ProceeColorAttenuationPrior[J].IeeeTransactions[19]FanX,WangY,TangX,etal.Two-LayerG
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