噪声抑制的单幅图像去雾变分模型

王治; 潘振宽; 王国栋; 魏伟波

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噪声抑制的单幅图像去雾变分模型

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为了可以同时去除雾霾图像中的雾和噪声,提出了一个面向噪声抑制的单幅图像去雾变分模型.首先通过暗通道先验方法估算出雾霾图像的折射率,再结合非线性扩散规则项和CTV(Color Total Variation)模型规则项对带有噪声的雾霾图像进行处理.为了提高模型的计算效率,为模型设计了相应的Split Bregman算法,并对模型进行了去雾去噪效果,边缘保持效果和运行时间的对比实验.结果显示此变分模型相比传统的去雾方法不仅可以去雾,而且可以去除图像中的噪声.可以有效地同时去除雾霾图像中的雾和噪声,并且有良好的边缘保持效果.使得恢复出的图像能保留更多信息,对比度更强.

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来源
《计算机仿真》 |2019年第2期|171-177|共7页
作者
王治; 潘振宽; 王国栋; 魏伟波;
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作者单位

青岛大学计算机科学技术学院,山东青岛266071;

青岛大学计算机科学技术学院,山东青岛266071;

青岛大学计算机科学技术学院,山东青岛266071;

青岛大学计算机科学技术学院,山东青岛266071;

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正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
图像去雾; 图像去噪; 边缘保持; 暗通道先验; 变分模型; 分裂布雷格曼算法;

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