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【24h】

Single image dehazing based on single pixel energy minimization

机译：基于单像素能量最小化的单个图像去吸附

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The common dehazing algorithms always assume that the transmission values of all the pixels in an image block are the same (local consistency assumption). However, it is easy to appear "halo" for image regions where the depth changes obviously. In this paper, we calculate the transmission of each pixel separately without the local consistency assumption. First, we initialize a random transmission value for each pixel in the whole image. Then, we optimize the transmission values through several iterations by minimizing an energy function, which contains the data term and penalty term. In each iteration, we take two procedures of propagation and random search to optimize transmission values. Finally, we use the optimized transmission and the estimated atmospheric light to calculate the haze-free image. Comparison experiments show that our algorithm can remove haze effectively, and obtain the best performance.
机译：常见的脱水算法总是假设图像块中的所有像素的传输值相同（局部一致性假设）。然而，对于图像区域很容易出现“光环”，深度变化明显。在本文中，我们在没有局部一致性假设的情况下分别计算每个像素的传输。首先，我们初始化整个图像中的每个像素的随机传输值。然后，通过最小化包含数据项和惩罚项，通过多次迭代优化传输值。在每次迭代中，我们采用两个传播和随机搜索程序以优化传输值。最后，我们使用优化的传输和估计的大气光来计算无雾图像。比较实验表明，我们的算法可以有效地去除雾度，获得最佳性能。

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