中国自然资源航空物探遥感中心主办
地质出版社出版

基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化

李力, 胡潇, 彭军. 基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化[J]. 自然资源遥感, 2021, (1): 108-114. doi: 10.6046/gtzyyg.2020056
引用本文: 李力, 胡潇, 彭军. 基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化[J]. 自然资源遥感, 2021, (1): 108-114. doi: 10.6046/gtzyyg.2020056
LI Li, HU Xiao, PENG Jun. Fog removal effect optimization of aerial image based on dark channel prior[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2021, (1): 108-114. doi: 10.6046/gtzyyg.2020056
Citation: LI Li, HU Xiao, PENG Jun. Fog removal effect optimization of aerial image based on dark channel prior[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2021, (1): 108-114. doi: 10.6046/gtzyyg.2020056

基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化

  • 基金项目:

    湖北省气象局科技发展基金科研(技术开发)项目"关键环境气象观测数据实时质量控制平台的研发与应用"

详细信息
  • 中图分类号: TP79

Fog removal effect optimization of aerial image based on dark channel prior

  • 航拍图像数据量大、图幅多、云雾情况复杂,在观测了大量航拍去雾图像后,发现效果并不理想,对比度依旧不高.通过研究暗通道先验去雾算法,分析有雾图像退化过程,提出了基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化方法.当原始图像云雾不均时,采用增强大气透射率图层对比度的方法来改善去雾输出图像的质量;此外,针对全部有雾输入图像,使用自动对比度或自动颜色增强的图像处理方法来提升去雾输出图像的亮度;最后通过计算机编码实现优化算法进行实验,采用无参考的客观图像质量评价方法对优化前后的图像效果量化评价.分析结果表明,在保障运算时间的基础上,优化算法使输出的去雾图像效果更加清晰,符合无人机航拍图像数据质量控制的要求.
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出版历程
刊出日期:  2021-03-15

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