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基于暗原色先验的雾霾天气图像清晰化算法
1.引言
随着城市化进程的加速，雾霾天气问题越来越严重，不仅影响着人们的生活质量，也对环境和健康造成了巨大的危害。雾霾天气图像清晰化是指将模糊不清的雾霾天气图像变得更加清晰，以便更好地识别和监测细节。
2.相关工作
在过去的几十年中，图像清晰化一直是图像处理领域的重要问题之一。许多学者都在这一领域做出了重要的贡献。目前，常用的图像清晰化算法包括盲去卷积，聚合先验，密集先验等。
然而，这些算法在雾霾天气图像清晰化方面出现问题。首先，应用常规图像清晰化算法会出现过度处理、亮度过高、图像失真等问题。其次，雾霾天气图像与正常天气图像具有不同的成像条件和光照状况，使得标准的图像清晰化算法不适用。
3.方法介绍
针对雾霾天气图像的特殊性质和传统图像清晰化算法的不足，我们提出了一种基于暗原色先验的雾霾天气图像清晰化算法。该方法通过增强图像的暗通道和考虑图像中最暗颜色的出现位置以减轻雾霾造成的影响。
算法步骤如下：
首先，对输入雾化图像进行暗通道先验模型滤波，得到暗通道图像。
其次，根据暗原色先验模型，找出图像中的最暗像素点，并在此点周围进行中值滤波。
最后，用修复后的图像替换原始的雾化图像，得到清晰的雾霾天气图像。
4.实验结果
我们选取了一组具有代表性的雾霾天气图像进行实验，结果显示基于暗原色先验的雾霾天气图像清晰化算法能够有效地去除图像中的雾霾，使图像更加清晰。
除此之外，我们还对比了我们的算法与其他算法（如聚合先验算法等）在清晰化雾霾天气图像方面的性能。结果表明，我们的算法在清晰化图像和降低噪声方面优于其他算法。
5.结论
本文提出了一种基于暗原色先验的雾霾天气图像清晰化算法。通过实验证明该算法在清晰化雾霾天气图像方面具有很好的效果，可以有效地提高雾霾天气图像的质量。未来，我们将继续改进该算法，以实现更完善、更精确的雾霾天气图像处理效果。