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首页> 外文期刊>Sensing and imaging >Gradient Information‑Orientated Colour‑Line Priori Knowledge for Remote Sensing Images Dehazing
【24h】

Gradient Information‑Orientated Colour‑Line Priori Knowledge for Remote Sensing Images Dehazing

机译：梯度信息导向的遥感图像脱水的先验知识

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摘要

The frequent occurrence of haze weather seriously affects the object detection and other remote sensing applications, so it is a great challenge to recover clear objects in haze image. Image dehazing can make the raw image have higher contrast, sharpness and more detail information. Therefore, it is of great significance to study image dehazing. In this paper, we propose a gradient information-orientated colour-line priori knowledge method for remote sensing images dehazing. In the case that the color-line prior is not applicable to some scenes, in this paper, a transmittance optimization method of edge-preserving is proposed. The weight distribution is obtained by calculating the prior confidence of the color-line. The similarity between the transmittance of different pixels and the prior image is controlled by the weight. Meanwhile, the gradient information of the original image is used to control the transmittance edge to avoid halo effect. This method can estimate the haze distribution more accurately, thus it can recover a clear image without haze. The experimental results show that our method obtains the better effect in terms of Structural Similarity Index (SSIM), Edge Preservation Index (EPI), mean squared error (MSE), Information Entropy (IE), Gray Mean Grads (GMG) than other stateof- the-arts image dehazing methods.
机译：频繁发生的阴霾天气严重影响对象检测和其他遥感应用，因此恢复阴霾图像中的清晰对象是一个很大的挑战。图像除虫可以使原始图像具有更高的对比度，清晰度和更多细节信息。因此，研究图像脱水是具有重要意义。在本文中，我们提出了一种梯度信息导向的偏远图像脱落的偏远图像脱水的高知识方法。在彩线之前不适用于某些场景的情况下，提出了一种透射率优化方法的边缘保留。通过计算彩色线的置信度来获得重量分布。不同像素和先前图像的透射率之间的相似度由权重控制。同时，原始图像的梯度信息用于控制透射率边缘以避免光晕效果。该方法可以更准确地估计雾度分布，因此它可以在没有雾度的情况下恢复清晰的图像。实验结果表明，我们的方法在结构相似性指数（SSIM），边缘保存索引（EPI），均方误差（MSE），信息熵（IE），灰色平均级（GMG）中获得的更好效果，而不是其他状态 - 艺术图像脱水方法。

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