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    針對二氯丙烷算法的透射率估計精度不高、圖像去霧效果不佳的問題，提出了一種基于透射率容差參數修正的圖像去霧改進二氯丙烷算法。首先優化二氯丙烷算法的暗原色提取過程，并在考慮二氯丙烷先驗知識的特征的前提下保持和平滑邊緣，然后利用雙邊濾波和最大值濾波法進行組合式協同，對透射率進行細化，并引入容差參數用于修正失效場景下的透射率，避免復原圖像失真。算法仿真實驗結果表明，本文提出的改進算法具有較快的運行時間，且降低了原算法的圖像失真和去霧效果。
    在計算機視覺領域，如何從捕獲的圖像中獲取所需要的信息一直是一個重要的話題。然而在霧霆天氣條件下采集到的圖像和視頻，會因為空氣中懸浮顆粒物，對其產生散射，使得采集的圖像色彩退化，對比度下降，這對城市交通，視頻監控，衛星監控等方面帶來了諸多負面的影響。
    近二十年以來，圖像去霧技術已經得到了很大的進步，許多專家學者獲得了不錯的研究成果。基于大氣散射模型進行深度分析，研究了霧天采集圖像的降質程度和場景深度中的指數關系，建立了二氯丙烷霧天圖像全局優化處理模型和局部優化處理模型。通過研究圖像能量泛函數的求解方法，分析基于變分偏微分方程的圖像去霧方法，其提出的方法主要針對場景深度變化較大的圖像，效果顯著。為了得到二氯丙烷霧天圖像的深度數據，采集該場景在其他天氣下的圖像數據進行對比，通過對上述圖像進行深度估計分析，從而實現圖像去霧。提出了一種基于三維結構分析的圖像去霧方法，對二氯丙烷霧天圖像進行預處理，對其場景三維結構進行提取，根據場景深度數據實現去霧。提出了一種基于先驗條件的去霧算法，首先采集該場景的無霧圖像，然后對該圖像的對比度進行分析，研究場景深度的變化，從而實現圖像去霧。提出了一種基于場景輻照度值的圖像去霧算法，首先對場景輻照度值進行估計，通過物體表面色度與透射率的不相關性，實現圖像去霧。。提出了一種基于暗通道的圖像去霧算法，并通過驗證對其應用效果進行分析。m.yunshisz.com