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噪声抑制的单幅图像去雾变分模型

摘要:为了可以同时去除雾霾图像中的雾和噪声,提出了一个面向噪声抑制的单幅图像去雾变分模型。首先通过暗通道先验方法估算出雾霾图像的折射率,再结合非线性扩散规则项和CTV(Color Total Variation)模型规则项对带有噪声的雾霾图像进行处理。为了提高模型的计算效率,为模型设计了相应的Split Bregman算法,并对模型进行了去雾去噪效果,边缘保持效果和运行时间的对比实验。结果显示此变分模型相比传统的去雾方法不仅可以去雾,而且可以去除图像中的噪声。可以有效地同时去除雾霾图像中的雾和噪声,并且有良好的边缘保持效果。使得恢复出的图像能保留更多信息,对比度更强。

关键词:
  • 图像去雾  
  • 图像去噪  
  • 边缘保持  
  • 暗通道先验  
  • 变分模型  
  • 分裂布雷格曼算法  
作者:
王治; 潘振宽; 王国栋; 魏伟波
单位:
青岛大学计算机科学技术学院; 山东青岛266071
刊名:
计算机仿真

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期刊名称:计算机仿真

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