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Multiscale Approach for Dehazing Using the STRESS Framework

机译：使用STRESS框架进行多尺度除雾的方法

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Models that researchers often use for the dehazing task are. based on the Koschmieder law. In this article, we use the STRESS (Spatio-Temporal Retinex-inspired Envelope with Stochastic Sampling) model for the dehazing task. In our work, we demonstrate theoretically and empirically how the parameters in the STRESS framework can be set for dehazing. We then propose a new algorithm for haze removal, based on the model of the (STRESS) framework, which combines edge detection and Hidden Markov Model (HMM) to solve the problem. Experiments show that our approach yields more visibility based on some metrics and psychophysical tests than most of the state-of-the-art approaches. (C) 2016 Society for Imaging Science and Technology.
机译：研究人员通常用于除雾任务的模型是。根据科施米德定律。在本文中，我们使用STRESS（时空Retinex启发式的随机抽样信封）进行除雾任务。在我们的工作中，我们从理论和经验上证明了如何设置STRESS框架中的参数以进行除雾。然后，我们基于（STRESS）框架的模型，提出了一种新的除雾算法，该算法结合了边缘检测和隐马尔可夫模型（HMM）来解决该问题。实验表明，与大多数最新方法相比，基于某些指标和心理物理测试，我们的方法具有更高的可见性。 （C）2016年影像科学与技术学会。

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