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公开(公告)号：CN107274369A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710458571.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于频域分解的单幅图像去雾加速方法，具体包括以下步骤：第一步，获取有雾图像；第二步，对有雾图像进行k层小波分解，获得1个低频分量Il和k个高频分量第三步，使用图像去雾方法对低频分量Il进行去雾处理，得到去雾低频分量；第四步，利用尺寸调节模型分别对k个高频分量进行处理，获得k个新高频分量；第五步，将获得的去雾低频分量和k个新高频分量进行小波重构，获得去雾后的图像。与现有图像去雾方法相比，本发明方法计算时间短，计算效率高，适合用于实时图像去雾处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107123101B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201710323554.9
申请日：2017-05-10
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提出一种基于平均饱和度先验的图像去雾方法，包括：根据有雾图像计算大气光值；求取有雾图像中每个像素的深度值；获取大量晴天图像，计算每个晴天图像的平均饱和度值；统计所有晴天图像的平均饱和度值，获得晴天图像的平均饱和度概率分布，计算期望值作为平均饱和度先验；利用平均饱和度先验构建散射系数的优化模型；求解散射系数的优化模型，得到有雾图像中每个像素的散射系数；求取有雾图像中每个像素的场景反照率；计算与有雾图像中的每个像素相对应的去雾图像中的每个像素的强度值，从而组成去雾图像。本发明方法对大气非匀质的有雾图像可有效去雾，在处理大气匀质的有雾图像时可取得更好的去雾效果。
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公开(公告)号：CN107203981A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710458620.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明提出一种基于雾气浓度特征的图像去雾方法，包括：求取有雾图像中每个像素的雾气浓度特征值；基于雾气浓度特征值，利用图像分割方法将有雾图像分割获得子场景集；在子场景集中筛选出类天空区域；选择类天空区域中饱和度分量最低的前1％的像素组成候选像素集，选择候选像素集中亮度分量最大的前10％的像素作为大气光区域，求取大气光区域中所有像素的强度均值作为全局大气光值；求取有雾图像中每个像素的透射率；根据全局大气光值和透射率得到去雾图像。本发明方法在去雾处理过程中能准确定位大气光区域，不易受有雾图像中高亮噪声点或干扰物的影响，从而得到准确的全局大气光值，获得更好的去雾效果，用于各种有雾图像的去雾，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN107123101A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710323554.9
申请日：2017-05-10
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提出一种基于平均饱和度先验的图像去雾方法，包括：根据有雾图像计算大气光值；求取有雾图像中每个像素的深度值；获取大量晴天图像，计算每个晴天图像的平均饱和度值；统计所有晴天图像的平均饱和度值，获得晴天图像的平均饱和度概率分布，计算期望值作为平均饱和度先验；利用平均饱和度先验构建散射系数的优化模型；求解散射系数的优化模型，得到有雾图像中每个像素的散射系数；求取有雾图像中每个像素的场景反照率；计算与有雾图像中的每个像素相对应的去雾图像中的每个像素的强度值，从而组成去雾图像。本发明方法对大气非匀质的有雾图像可有效去雾，在处理大气匀质的有雾图像时可取得更好的去雾效果。
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公开(公告)号：CN107274369B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201710458571.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于频域分解的单幅图像去雾加速方法，具体包括以下步骤：第一步，获取有雾图像；第二步，对有雾图像进行k层小波分解，获得1个低频分量Il和k个高频分量第三步，使用图像去雾方法对低频分量Il进行去雾处理，得到去雾低频分量；第四步，利用尺寸调节模型分别对k个高频分量进行处理，获得k个新高频分量；第五步，将获得的去雾低频分量和k个新高频分量进行小波重构，获得去雾后的图像。与现有图像去雾方法相比，本发明方法计算时间短，计算效率高，适合用于实时图像去雾处理。
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公开(公告)号：CN107203981B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201710458620.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明提出一种基于雾气浓度特征的图像去雾方法，包括：求取有雾图像中每个像素的雾气浓度特征值；基于雾气浓度特征值，利用图像分割方法将有雾图像分割获得子场景集；在子场景集中筛选出类天空区域；选择类天空区域中饱和度分量最低的前1％的像素组成候选像素集，选择候选像素集中亮度分量最大的前10％的像素作为大气光区域，求取大气光区域中所有像素的强度均值作为全局大气光值；求取有雾图像中每个像素的透射率；根据全局大气光值和透射率得到去雾图像。本发明方法在去雾处理过程中能准确定位大气光区域，不易受有雾图像中高亮噪声点或干扰物的影响，从而得到准确的全局大气光值，获得更好的去雾效果，用于各种有雾图像的去雾，鲁棒性好。
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