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首页> 外文期刊>Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on >Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
【24h】

Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior

机译：使用暗通道先验去除单张图像雾霾

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In this paper, we propose a simple but effective image priorȁ4;dark channel prior to remove haze from a single input image. The dark channel prior is a kind of statistics of outdoor haze-free images. It is based on a key observationȁ4;most local patches in outdoor haze-free images contain some pixels whose intensity is very low in at least one color channel. Using this prior with the haze imaging model, we can directly estimate the thickness of the haze and recover a high-quality haze-free image. Results on a variety of hazy images demonstrate the power of the proposed prior. Moreover, a high-quality depth map can also be obtained as a byproduct of haze removal.
机译：在本文中，我们提出了一个简单但有效的图像优先级ȁ4；在从单个输入图像中去除雾度之前的暗通道。暗通道先验是一种户外无雾图像的统计数据。它基于一项关键观察结果[4]；室外无雾图像中的大多数局部色块都包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中的强度非常低。将其与雾度成像模型一起使用，我们可以直接估计雾度的厚度并恢复高质量的无雾图像。在各种模糊图像上的结果证明了所提出的先验的力量。此外，作为除雾的副产物，也可以获得高质量的深度图。

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