融合暗通道先验与粒子群算法的去雾改进算法
Research on image defogging algorithm based on dark channel prior and particle swarm optimization作者机构:哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006
出 版 物:《北京邮电大学学报》 (Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications)
年 卷 期:2024年第47卷第2期
页 面:118-122,129页
核心收录:
学科分类:08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
主 题:图像去雾 暗通道先验算法 粒子群优化算法 中值滤波算法
摘 要:为了解决雾霾条件下传统固定值暗通道先验算法导致的去雾图像质量低、颜色失真等问题,提出了一种暗通道先验与粒子群融合的去雾改进算法。利用粒子群优化算法的特性,对每个平均亮度范围内的保留因子进行优化,然后将其代入暗通道先验算法中。同时,在求解大气光值时,采用中值滤波算法替代原有的两次最小值滤波算法。实验结果表明,相较于传统固定值暗通道先验算法,所提算法在图像的去雾处理上既在主观视觉效果上有所提升,也在客观评价标准上具有更好的表现。同时,该算法的运行速度也提升了约14.3%。