|本期目录/Table of Contents|

[1]邵明省.基于划区域暗通道算法的农田图像去雾研究[J].江苏农业科学,2021,49(20):201-204.
　Shao Mingsheng.Study on farmland image dehazing based on divided region dark channel algorithm[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2021,49(20):201-204.
点击复制

基于划区域暗通道算法的农田图像去雾研究(PDF)
分享到：

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第49卷
期数:
2021年第20期
页码:
201-204
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2021-11-01

文章信息/Info

Title:
Study on farmland image dehazing based on divided region dark channel algorithm
作者:
邵明省
鹤壁职业技术学院，河南鹤壁 458030
Author(s):
Shao Mingsheng
关键词:
农田图像去雾; 远景区域; 近景区域; 中间区域; 透射率
Keywords:
-
分类号:
TP391.41
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为了提高农田图像去雾的效果，提出划区域暗通道算法。通过双阈值把有雾图像划分为远景区域、近景区域、中间区域；不同区域采用不同的透射率计算方法，远景区域的透射率计算基于非线性容差机制，近景区域的透射率计算基于修正因子，中间区域的透射率计算基于引导滤波；再利用全局大气光照度和各区域的透射率得到去雾图像，并给出算法流程。试验仿真结果表明，与其他去雾算法相比，该算法提高了去雾图像的可见性，平均梯度评价指标值为0.106，均方误差评价指标值为20，结构相似度评价指值为0.97，评价指标较优。
Abstract:
-

参考文献/References:

［1］姜德晶，王树臣，曾勇，等. 基于图像分割映射的农业机器人视觉去雾方法［J］. 农业机械学报，2016，47(11)：25-31.
［2］He K M，Sun J，Tang X O. Single image haze removal using dark channel prior［C］//Proceedings of the 2011 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops.Washington，DC：IEEE Computer Society，2011：1956-1963.
［3］Zhang J W，Wang X Y，Yang C H，et al.Image dehazing based on dark channel prior and brightness enhancement for agricultural remote sensing images from consumer-grade cameras［J］. Computers and Electronics in Agriculture，2018，151：196-206.
［4］Jiang Y T，Sun C M，Zhao Y，et al.Image dehazing using adaptive bi-channel priors on superpixels［J］. Computer Vision and Image Understanding，2017，165：17-32.
［5］Nair D，Sankaran P.Color image dehazing using surround filter and dark channel prior［J］. Journal of Visual Communication and Image Representation，2018，50：9-15.
［6］Wang J B，He N，Zhang L L，et al.Single image dehazing with a physical model and dark channel prior［J］. Neurocomputing，2015，149：718-728.
［7］田源. 基于混合远景和近景区域暗通道算法的图像去雾研究［J］. 计量学报，2019，40(4)：583-588.
［8］杜宏博，王丽会. 基于改进暗原色先验模型的快速图像去雾方法［J］. 计算机工程与应用，2016，52(1)：178-184.
［9］龚昌来，罗聪. 一种改进的容差机制图像去雾算法［J］. 液晶与显示，2016，31(11)：1098-1104.
［10］吴开兴，张琳，李丽宏. 煤矿井下雾尘图像清晰化算法［J］. 工矿自动化，2018，44(3)：70-75.
［11］赵春丽，董静薇. 基于暗通道及多尺度Retinex的雾霾天气图像增强算法［J］. 激光杂志，2018，39(1)：104-109.

相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2021-04-05
基金项目：河南省重点研发与推广专项科技攻关项目(编号：212102210385)；河南省高等职业学校青年骨干教师培养计划(编号：2019GZGG026)；鹤壁职业技术学院校本科技类重点课题(编号：2020-KJZD-002)。
作者简介：邵明省(1980—)，男，河南滑县人，硕士，副教授，主要从事图像、信息处理以及应用研究。E-mail：wapinetcn@126.com。
更新日期/Last Update: 2021-10-20