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基于暗原色分离的浓雾透射区域噪点图像识别
引用本文:王佳欣,窦小磊. 基于暗原色分离的浓雾透射区域噪点图像识别[J]. 智能计算机与应用, 2021, 11(11): 97-100,106. DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2021.11.021
作者姓名:王佳欣  窦小磊
作者单位:河南工程学院 计算机学院,郑州451191
摘    要:为了提高浓雾透射区域噪点图像成像质量,提出基于暗原色分离的浓雾透射区域噪点图像信噪比提升识别技术.结合对浓雾透射区域噪点图像的边缘模板分组检测结果,采用暗原色融合和RGB像素分解方法,实现对浓雾透射区域噪点图像的信息自适应增强,建立浓雾透射区域噪点图像的交叉融合滤波分离模型;根据对浓雾透射区域噪点图像的背景区域的暗原色组合检测结果,提取浓雾透射区域噪点图像的模板特征量,采用天空区域背景信息增强算法,实现浓雾透射区域噪点图像空间特征匹配;根据浓雾透射区域噪点融合匹配结果,采用交叉滤波方法实现浓雾透射区域噪点图像的信息增强和滤波处理;根据滤波结果实现对浓雾透射区域噪点图像质量优化和高信噪比检测识别.测试结果表明,采用该方法进行浓雾透射区域噪点图像识别的信噪比提升效果较高,提高了浓雾成像图像的可靠性识别能力.

关 键 词:暗原色分离  浓雾  透射区域  噪点  图像识别

Noise image recognition in dense fog transmission area based on dark primary color separation
WANG Jiaxin,DOU Xiaolei. Noise image recognition in dense fog transmission area based on dark primary color separation[J]. INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS, 2021, 11(11): 97-100,106. DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2021.11.021
Authors:WANG Jiaxin  DOU Xiaolei
Abstract:
Keywords:
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