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基于自适应阈值分割与透射率融合的图像去雾算法
基于自适应阈值分割与透射率融合的图像去雾算法
摘要：图像去雾是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是恢复在雾天条件下被雾粒子削弱的图像细节。本文提出了一种基于自适应阈值分割与透射率融合的图像去雾算法。该算法通过自适应阈值分割获得雾图像中的前景区域和背景区域，在背景区域中利用大气散射模型估计透射率，然后将前景区域和背景区域的雾图像进行融合，最终得到去除雾霾的清晰图像。实验结果表明，该算法在去雾效果和图像细节保留方面取得了较好的性能。
关键词：图像去雾，自适应阈值分割，透射率，融合
1.引言
雾天条件下，由于雾粒子的存在，图像受到雾霾的影响，导致图像细节和对比度下降。因此，图像去雾成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。图像去雾的目标是去除雾霾，恢复图像的细节信息。在实际应用中，图像去雾技术具有广泛的应用场景，如交通监控、无人驾驶、遥感图像处理等。
2.相关工作
图像去雾算法通常可以分为基于物理模型的方法和基于统计模型的方法两类。基于物理模型的方法通过建立大气散射模型来估计透射率，然后将透射率应用于图像恢复。基于统计模型的方法则通过学习大量的训练数据来进行图像去雾。然而，这些方法在处理复杂场景时存在一定的局限性。
3.方法描述
本文提出了一种基于自适应阈值分割与透射率融合的图像去雾算法。该算法主要分为以下几个步骤：
步骤1：对输入的雾图像进行自适应阈值分割，得到前景区域和背景区域。
步骤2：在背景区域中，利用大气散射模型估计透射率。
步骤3：将前景区域和背景区域的雾图像进行融合，得到去雾后的清晰图像。
4.实验结果与分析
为了验证本文所提出的算法的性能，我们在多个数据集上进行了实验。实验结果表明，与其他常用的去雾算法相比，本文所提出的算法在去雾效果和图像细节保留方面取得了较好的性能。
5.结论
本文提出了一种基于自适应阈值分割与透射率融合的图像去雾算法。该算法通过自适应阈值分割获得雾图像中的前景区域和背景区域，在背景区域中利用大气散射模型估计透射率，然后将前景区域和背景区域的雾图像进行融合，最终得到去除雾霾的清晰图像。实验结果表明，该算法在去雾效果和图像细节保留方面取得了较好的性能。未来的研究方向可以是进一步优化算法的计算效率，以及应用于实际场景中的性能评估。
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