图像去雾算法研究现状与展望

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作   者：

张登银;  鞠铭烨;  钱雯; 

作者机构：

南京邮电大学物联网学院; 

关键词：

图像去雾;  机器视觉;  可视性恢复;  图像增强;  图像清晰化; 

期刊名称：

南京邮电大学学报(自然科学版)

i s s n：

1673-5439

年卷期：

2020 年 40 卷 005 期

页   码：

101-111

摘   要：

雾天环境所摄户外图像往往存在视觉模糊、饱和度过低,以及颜色灰白等负面视觉特征,这不仅影响了用户的主观体验,且对后续智能系统的研判也带来了巨大隐患.文中首先总结了图像去雾的发展历史及其研究现状;随后,重点围绕传统图像增强、物理模型去雾以及深度学习模型去雾3个不同处理策略,对当前主流或经典图像去雾算法进行了深入分析,并归纳了其所面临的共性问题,如去雾不彻底、天空区域过增强、近景的过饱和等;最后,针对这些共有缺点或局限,提出了若干具有科学性的研究思路与可行的建议.