贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法

被引：17

作者：

王多超 ^{[1
]}

王永国 ^{[1
]}

董雪梅 ^{[2
]}

胡晰远 ^{[2
]}

彭思龙 ^{[2
]}

机构：

[1] 安徽大学数学科学学院

[2] 中国科学院自动化研究所国家专用集成电路设计工程技术研究中心

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2010年 / 22卷 / 10期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

去雾; 贝叶斯框架; 稀疏先验; 大气散射模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

在有雾天气条件下拍摄的图像,由于光线在传播过程中受到空气中悬浮颗粒的散射,导致图像内容模糊不清,颜色偏灰白色.为了恢复出清晰的图像,根据大气散射物理模型,利用图像的稀疏先验知识,在贝叶斯框架下提出一种单幅图像去雾算法.该算法用图像梯度稀疏性先验来约束优化结果,并认为图像成像噪声服从零均值的高斯分布,然后用IRLS方法对其求解.实验结果表明,该算法能够很好地恢复图像的对比度和保持图像的真实颜色,噪声小,便于应用.

引用

页码：1756 / 1761

页数：6

共 3 条

[1] 部分模糊核已知的混合模糊图像复原算法 [J].

陈曦 ;

汪彦刚 ;

彭思龙 .

计算机辅助设计与图形学学报, 2010, (02) :272-278

[2] Removing camera shake from a single photograph [J].

Fergus, Rob ;

Singh, Barun ;

Hertzmann, Aaron ;

Roweis, Sam T. ;

Freeman, William T. .

ACM TRANSACTIONS ON GRAPHICS, 2006, 25 (03) :787-794

[3]

Fields of experts:a framework forlearning image priors with applications .2 ROTHS,BLACK MJ. Proc IEEEConf on Comp Vis Patt Recog(CVPR′05) . 2005

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