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目的 针对雾天图像高亮和雾浓区域中容易出现场景透射率值求取不准确,导致复原后的图像细节丢失、出现光晕现象、对比度和色彩难以满足人眼的视觉特性等问题,提出了一种融合引导滤波优化的色彩恢复多尺度视网膜算法（GF-MSRCR）和暗通道先验的图像去雾算法。方法 首先利用加权四叉树方法从最小通道图中快速搜索全局大气光值,再从图像增强角度应用GF-MSRCR算法初步估计场景透射率值,依据暗通道先验原理对最小通道图进行二次估测,根据两次求取结果按一定比例进行像素级图像融合,得到场景透射率估计值;利用变差函数修正估计值,经中值滤波进一步优化得到场景透射率的精确值,最后通过大气散射模型恢复雾天图像,调整对比度和恢复颜色后,得到了轮廓完整且细节清晰的无雾图像。结果 理论分析和实验结果表明,经本文算法去雾处理后的图像信息熵、对比度、平均梯度、结构相似性分别平均提升了7.87%、21.95%、47.73%和15.58%,同时运行时间缩短了53.22%,对近景、含小部分天空区域、含大片天空区域和含白色物体场景的多种类型雾天图像显示出较好的复原效果。结论 融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾算法能快速有效保留图像的细节信息、消除光晕,满足了人眼的视觉特性,具有一定的实用性以及普适性。 相似文献
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为了在有限训练样本情况下充分提取高光谱影像的空间光谱特征,提高分类精度,提出一种结合空洞卷积和密集网络
的高光谱影像分类方法。 首先,构建多尺度空洞特征提取模块,引入不同数量的空洞卷积层和普通卷积层通过级联的方式增大
模型的感受野,并提取多尺度特征。 然后,在多尺度空洞特征提取模块之间建立密集连接,实现特征复用的同时缓解梯度消失
问题,而模块内部无密集连接,避免构建深度网络而导致网络参数过多的问题。 最后,将得到的特征依次通过池化层,全连接层
和 Softmax 层完成分类。 另外,本文在全连接层后加入 dropout 正则化防止出现过拟合。 在 Indian Pines 和 WHU-Hi-Longkou 数
据集上与经典分类方法进行对比,本文方法 OA 分别为 98. 75% 和 98. 82% 。 实验结果表明,本文设计的网络模型在有限训练样
本情况下,分类效果最优。 相似文献