计算机与现代化
計算機與現代化
계산궤여현대화
COMPUTER AND MODERNIZATION
2015年
4期
94-97,102
,共5页
暗通道先验%大气光亮度值A%k-means聚类%自适应分割阈值T
暗通道先驗%大氣光亮度值A%k-means聚類%自適應分割閾值T
암통도선험%대기광량도치A%k-means취류%자괄응분할역치T
dark channel prior%atmospheric brightness A%k-means clustering%adaptive threshold T
针对传统暗通道先验算法对大气光亮度值A估算不够准确,图像复原后容易出现天空区域色彩失真这些问题,本文提出一种改进算法.通过设定3个天空阈值筛选出天空区域的像素,然后求其亮度的均值得到大气光亮度值A,剔除白色物体的影响;利用k-means聚类算法对分割天空区域和非天空区域的阈值实现自适应.该算法可以求得更加准确的大气光亮度值A,通过对分割阈值T自适应化,可以更加精确地分割出天空区域,从而可以对天空区域的透射率进行修正,这些改进可以使复原图像的视觉效果更好.仿真实验证明改进算法可以实现预期效果.
針對傳統暗通道先驗算法對大氣光亮度值A估算不夠準確,圖像複原後容易齣現天空區域色綵失真這些問題,本文提齣一種改進算法.通過設定3箇天空閾值篩選齣天空區域的像素,然後求其亮度的均值得到大氣光亮度值A,剔除白色物體的影響;利用k-means聚類算法對分割天空區域和非天空區域的閾值實現自適應.該算法可以求得更加準確的大氣光亮度值A,通過對分割閾值T自適應化,可以更加精確地分割齣天空區域,從而可以對天空區域的透射率進行脩正,這些改進可以使複原圖像的視覺效果更好.倣真實驗證明改進算法可以實現預期效果.
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