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單一霧霾圖像RGB值先行驗證去霧算法研究

馬瑞強; 張善俊 神奈川大學理學研究科; 神奈川平塚2541293

摘要:針對單一霧霾圖像的去霧算法,通常以顏色增強與先行驗證較為常用,目前結合深度學習應用于霧霾圖像處理算法也常出現,并且取得了一定的成果和應用。本研究受兩個傳統的先行驗證算法,即黑通道先行驗證與彩度灰度值先行驗證方法的啟發,通過深入研究修復后霧霾圖像與無霧圖像RGB值的先行驗證,發現其兩者存在的相關性的統計規律,基于這一特點利用卷積神經網絡進行學習,使得霧霾圖像得到了修復,并取得了較為理想的視覺效果。后通過PSNR評價結果表明,霧霾圖像修復的理論結果與目測的實踐結果基本吻合,從而也證實了本研究所采用的RGB值先行驗證算法具有一定的實用價值。

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