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题名结合光场多线索和大气散射模型的去雾算法
被引量：3
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作者
王新
张旭东
张骏
孙锐
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期77-90,共14页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61876057,61571175)。
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文摘
雾天拍摄的图像通常会存在对比度低、图像质量差的问题,而这些退化图像会对计算机视觉的应用产生显著的负面影响。针对这些问题,本文首次提出一种将光场与大气散射模型相结合的图像去雾方法。首先利用光场相机捕获多视角信息的优势提取散焦线索和匹配线索估计雾天图像的深度信息,并利用获取的深度信息计算场景初始透射率。然后利用场景深度信息构建新的权重函数,并将其与1-范数上下文规则化相结合对初始透射率图迭代优化。最后利用大气散射模型对光场中心视角图像进行去雾以获得最终的无雾图像。在合成雾天图像和真实雾天图像上的实验结果表明,与现有的单幅图像去雾算法相比,峰值信噪比(PSNR)提高约2d B,结构相似性(SSIM)提高约0.04,本文方法更好地保留了图像的结构信息,同时去雾后的图像较好地保持了图像的色彩信息,能获得更优的图像去雾效果。
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关键词
图像去雾
光场
散焦线索
匹配线索
深度估计
大气散射模型
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Keywords
image dehazing
light field
defocus cues
correspondence cues
depth estimation
atmospheric scattering model
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于光场内联遮挡处理的噪声场景深度获取
被引量：2
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作者
吴迪
张旭东
范之国
孙锐
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期9-22,共14页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61876057,61971177)。
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文摘
光场相机通过单次曝光同时从多个视角采样单个场景,在深度估计领域具有独特优势。噪声场景下的深度获取是光场图像深度估计的难点之一。传统针对噪声场景的深度获取方法大多仅适用于非遮挡情况,无法较好处理包含遮挡区域的噪声场景。针对含遮挡的噪声场景深度估计问题,提出了基于内联遮挡处理的深度估计方法。该方法采用内联遮挡处理框架,通过将遮挡处理集成进抗噪成本量中,在保证抗噪性能的同时提升算法的抗遮挡能力。在成本量建立完成后,为进一步滤除剩余噪声,采用提出的适应遮挡的多模板滤波策略对成本量进行遮挡感知优化,该策略通过为不同方向的遮挡分别设计滤波模板,在滤波的同时能较好保留图像的边缘结构,有效改善了传统滤波算法无法保留遮挡边界的问题。实验结果表明,相比其它先进深度估计算法,该方法在高噪场景下具有显著优势,并能更好处理噪声场景深度估计的遮挡问题。
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关键词
光场
深度估计
散焦线索
噪声抑制
遮挡处理
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Keywords
light field
depth estimation
defocus cue
noise suppression
occlusion handling
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TB811
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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