基于中智学的非局部先验图像去雾算法

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基于中智学的非局部先验图像去雾算法

光学图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 基于中智学的非局部先验图像去雾算法
- Non-local prior image dehazing algorithm based on neutrosophy
- 光学技术 2020年46卷第4期页码：476-482
- 作者机构：
  
  1. 1:河南师范大学物理学院河南省红外材料光谱测量与应用重点实验室
  2. 2:中国计量科学研究院光学与激光计量研究所
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(61875180);国家重点研发项目(2016YFC0103700;2017YFF0205103);河南师范大学研究生科研创新基金(YL201801)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.04.017
  中图分类号：
- 纸质出版：2020
- 稿件说明：
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于坤, 焦青亮, 刘子龙, 等. 基于中智学的非局部先验图像去雾算法[J]. 光学技术, 2020,46(4):476-482.

Non-local prior image dehazing algorithm based on neutrosophy[J]. 2020, 46(4): 476-482.
于坤, 焦青亮, 刘子龙, 等. 基于中智学的非局部先验图像去雾算法[J]. 光学技术, 2020,46(4):476-482. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.04.017.

Non-local prior image dehazing algorithm based on neutrosophy[J]. 2020, 46(4): 476-482. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.04.017.

图像去雾是计算机视觉的重要研究方向之一。传统图像去雾算法存在去雾不彻底、去雾图像对比度低、halo效应、色彩失真等问题。针对上述问题

提出了一种改进的非局部先验的图像去雾算法。该算法使用基于中智学的模糊C均值聚类算法和一种混合暗通道先验的透射率优化方法

改进了传统非局部先验的图像去雾算法在大气光估计、雾线定位和透射率优化过程中存在的问题。结果表明

与几种常用的图像去雾算法相比

提出的算法在去雾图像的大气光估计、客观分析和主观分析等方面均有一定的优势。

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